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机器学习 文章

人工智能、机器学习、神经网络和深度学习之间是什么样的关系?

  •   最近很长的一段时间,人工智能的热度都维持在一定的高度。但是大家在关注或研究人工智能领域的时候,总是会遇到这样的几个关键词:深度学习、机器学习、神经网络。那他们之间到底是什么样的关系呢?  先说人工智能,人工智能是在1956年一个叫达特茅斯会议上提出的。更准确的说是1956年学者们在会议上将他们确定为人工智能,其实关于其具体的一些研究,早就已经开始了。  所以人工智能已经是有60多年历史的一个领域。为什么最近几年人工智能才逐渐进入大众视野呢?其实,这几年的人工智能浪潮已经是人工智能的第三次热度高涨,并远
  • 关键字: 人工智能  机器学习  神经网络  

马克·麦卡锡:机器学习算法中的政治

  •   公元前1200年左右,殷商时期的中国就发展出了工厂制,铸造出成千上万尊大型青铜器皿供日常生活和典礼仪式使用。在这个关于大规模生产的古代案例中,需要事先制定精细的计划,对大批工人进行分组协调,确保每组工人按部就班地逐项执行任务,才能铸造出青铜器。  一千年以后,中国迎来了首位皇帝秦始皇,他著名的兵马俑军队也是通过同样复杂的流程制造出来的。旧金山亚洲艺术博物馆的资料显示,兵马俑雕像是“通过一套装配生产体系塑造烧制而成,这一体系为后世的大规模商业生产铺平了道路。”  有学者推测,这些早期的规范性操作技术对塑
  • 关键字: 机器学习  

工业2.0/机器学习兴起 如何打造工业物联网?

  • 随着机器人技术和工厂自动化技术的不断发展,制造行业需要掌握和利用这些技术进步,也需要了解“工业4.0”对其的影响。
  • 关键字: 工业2.0  机器学习  

阿里“国家千人计划”科学家达8位,自主研发多项前沿技术

  •   在刚刚公布的第14批国家“千人计划”入选专家中,阿里达摩院人工智能实验室首席科学家王刚、蚂蚁金服计算存储首席架构师何昌华,分别凭借无人驾驶、系统架构领域的创新贡献入选。  据了解,“千人计划”是国家海外高层次人才引进计划,分国家级和省级。国家级“千人计划”引进的人才大多研究水平居于国际前沿,掌握核心关键技术或拥有专利,其中诺贝尔奖获得者和发达国家科学院院士80余人。如为“墨子号”卫星的发射成功打下基础的中国科技大学教授潘建伟;成功解析了世界上第一例细胞凋亡小体的三维空间结构的前清华大学教授施一公等。 
  • 关键字: 机器学习  云计算  

如何开始接触机器学习?方法统统分享给你

  •   一说到机器学习,我被问得最多的问题是:给那些开始学习机器学习的人的最好的建议是什么?  其实说句实话,我并不知道怎么回答这个问题。每一个学习者都是独一无二的个体,有自己的学习需求和目的。我所能做的,就是分享一下当初我开始学习机器学习的时候,对我很有用的方法。  我是如何开始接触机器学习的  让时间回到2017年,我看到了SethBling实现机器学习来玩游戏的一个小演示。        Sethbling-Marl/O-Machine Learing 
  • 关键字: 机器学习  

支持广泛神经网络架构的VIP8000处理器

  • 机器学习和神经网络处理技术承载着嵌入式处理器下一个主要的市场机会。国际数据公司(IDC)预测,全球在人工智能和机器学习方面的支出将从2016年的80亿美元增长到2020年的470亿美元。AI爆发式增长的背后有三个主要的驱动力:算法的快速演进、强大的技术平台以及大数据。AI日益无处不在,这就要求消费电子、汽车电子、工业4.0等终端产品具备实时神经网络推理、可灵活升级至最新最优算法,以及从持续学习中收集有用信息的能力。
  • 关键字: 芯原  机器学习  视觉图像  

Arm三大平台助力建设开放式AI生态系统

  • Arm关注到,目前移动终端用户和行业伙伴均对机器学习能力极为看重,即使是入门级移动设备的消费者也希望自己的设备能够具有人工智能,能够轻松支持脸部识别、手势识别,能够享受显著的美图技术。Arm当然对用户的这一需求义不容辞,为此推出了全新的机器学习平台Project Trillium。这是一套包括新的CPU、目标检测(OD)处理器、机器学习(ML)处理器的高度可扩展的开放AI平台,也支持第三方OD和ML处理单元。
  • 关键字: Arm  AI平台  机器学习  

AI军备赛之谷歌五年收购战

  •   2013年7月,谷歌收购了创业公司DNNresearch。这是一次典型的招聘式收购,谷歌收购之时,该司只有3个人,机器学习“大牛”Geoffrey Hinton 教授,以及他的两个学生。之所以不是直接向三人下聘书,谷歌也是为了背靠多伦多大学计算机科学系科研平台。   套用在中国提倡的一个概念“产学研”,谷歌这一次与DNNresearch的合作就是一次“产学研”的落地,大学的理论在实验室实践之后,最终的落地由谷歌来完成。收购完成之
  • 关键字: 深度学习  机器学习  

机器学习到底需要多少数据?可能并不是越多越好

  •   机器学习中最值得问的一个问题是,到底需要多少数据才可以得到一个较好的模型?从理论角度,有Probably approximately correct (PAC) learning theory来描述在何种情况下,可以得到一个近似正确的模型。但从实用角度看,PAC的使用范围还是比较局限的。所以今天我们主要想讨论一个问题:到底如何定义有效数据量。  1. 数据的粒度(granularity)  数据的粒度可以理解为数据的细分程度,或者具体程度。举
  • 关键字: 机器学习  

数据与机器学习领域进展缓慢 2018年这些公司成为最大赢家

  •   Gartner调查显示,企业在数据和分析方面进展缓慢。很少有组织能够在“转型”级别使用数据,并且接近Gartner调查的三分之二组织仍在考虑“企业报告,以处理他们最关键的数据和分析应用”。   Gartner副总裁Nick Heudecker提供了一些警示性建议:“机器学习和人工智能很容易被‘盗走’。但传统形式的分析和商业智能仍然是组织当今如何运作的关键部分,而这在短期内不太可能改变。”   企业如何判
  • 关键字: 机器学习  

重磅!Google发布机器学习速成课程!!!

  •   谷歌官方刚刚发布了机器学习速成课程!内容涵盖了机器学习相关概念以及机器学习工程知识,3月第一天!一起走进机器学习的世界!   地址:https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/        机器学习速成班(MLCC)。 该课程基于Google的一门内部课程演化而来,最初旨在帮助Google员工对AI和ML基础知识有实践式的了解,已有18,000名员工入学。 现在,Google正在通过“Lear
  • 关键字: Google  机器学习  

流动计算与机器学习将全面释放物联网潜能

  •   物联网(IoT)最初是脱胎于机对机(M2M)技术,如今不仅已被各行各业的企业机构列为头等大事,而且已经好几年了。尽管如此,这个概念距离达到成熟期还有很长的路要走。这条道路将技术、经济和社会等诸多因素汇聚起来,共同创造新的数字化舞台,服务于我们的生活、工作和娱乐。这是一个长远的愿景,我们目前仅仅只是走在旅程的起步阶段。  网络化、智能化、自主化  大多数企业机构都把物联网看作是由多个阶段构成的整体。大致的思路都是先把设备连接起来,然后使它们智能化,最后使它们自主化。例如,自动驾驶汽车就是典型的自主化。早
  • 关键字: 机器学习  物联网  

死亡和数据科学:看机器学习如何改善临终关怀

  •   KenSci是一家为医疗行业开发机器学习风险预测平台的公司,该公司最近发表了一篇关于预测临终死亡率并改善护理的论文。   这篇论文针对的是一个非常棘手的话题,对患者的最近六至十二个月内的死亡风险进行预测,它已经被人工智能促进协会(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。处于危急关头的是,在个人生命最后一年的护理花费了2050亿美元。但这不仅仅是成本的问题。以下内容摘自《死亡与数据科学:预测生命的终结》(《Death
  • 关键字: 机器学习  

2018年全球十大突破性技术是如何产生的?

  •   《麻省理工科技评论》于近日揭晓2018 年“全球十大突破性技术”,这份全球新兴科技领域的权威榜单至今已经有 17 年的历史。   1、给所有人的人工智能 AI for everyone   入选理由:将机器学习工具搬上云端,将有助于人工智能更广泛的传播   重大意义:目前,人工智能的应用是受到少数几家公司统治的。但其一旦与云技术相结合,那它将可以对许多人变得触手可及,从而实现经济的爆发式增长。   主要研究者:Google,亚马逊,阿里云,腾讯云,百度云,金山云,京东云
  • 关键字: 机器学习  GAN  

机器学习给制造业带来巨大变革

  •   科技进步不断推动人类生产力的提升,从传统的手工制造到自动化、网络化和智能化的生产。今天新一代信息技术带来了许多变化,人工智能逐渐应用到工业制造等多个领域中去,并驱动了巨大的经济价值。   传统制造业依赖于廉价的劳动力,通过大批量生产的方式获取更高的回报。然而,今天的市场变得越来越多样化,消费者的需求在不断变化,要求工厂有快速生产出不同型号产品的能力。   自动化和机器换人解决了劳动力不足的问题,但想要满足今天小批量、多样化的生产要求还是达不到。实现更高效率的生产需要通过工业物联网、大数据分析和人工
  • 关键字: 机器学习  自动化  
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