- 机器学习是实现人工智能的一种方法，通过使用算法来解析数据、从中学习，然后对现实世界中的事件做出预测和判断。机器学习已经在各个行业得到广泛应用。 近日《Analytics Insight》杂志评选出10家最具创新性的机器学习公司。 如何让自动驾驶汽车在恶劣环境中更好地成像?如何更高质量，更少空间地压缩视频?如何针对每一名用户实现个性化营销?如何通过预测技术提供负担得起的医疗?这些公司通过机器学习等技术，正在改变零售购物、医疗管理、网络安全、云端运营、用户隐私保护等各个领域。 1.针对机器视觉的机器
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机器学习 人工智能
- 人工智能是一门交叉学科，从被提出到现在也有六十多年的历史，目前仍处在AI初级阶段。之所以发展缓慢的一个重要原因是人工智能的技术难度很高，它涉及计算机、心理学、哲学等，对从业者要求很高，目前国内从事AI行业的工程师很多是硕士或以上学位。 人工智能技术可应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业，其前景是毋庸置疑的，未来绝对是一个万亿级市场。根据应用领域的不同，人工智能研究的技术也不尽相同，目前以机器学习、计算机视觉等成为热门的AI技术方向，本文以机器学习为例，通过分析其关键技术与当前面临的难点，
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人工智能 机器学习
- 总结2016年一件有纪念意义的科技事件是阿法狗战胜围棋九段选手李世石，标志着人工智能算法达到了新的高度，同时也说明了人工智能未来发展的潜力，未来
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人工智能 机器学习 深度学习
- 现今技术日趋成熟，创新科技的未来发展无远弗届，使得消费应用不断往商业应用前进，企业必须竭力寻求能为客户增值的各种技术。展望2018年，我们归纳几种将对安防业产生影响的技术发展趋势。 1、向边缘发展 物联网与云计算近年来逐渐为人们所熟悉，虽然为企业与消费者带来益处，但同时也产生一些影响：从联网设备向数据中心传输以便处理和存储的数据量飞速增长，所需的相关带宽也日益增加。而边缘运算可以在靠近数据源的网络「边缘」执行数据处理任务，便能显著降低传感器、设备和数据中心间所需的带宽。边缘运算的进一步发展也与数据
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- 也许一直以来，人们普遍认为谷歌的Deepmind网罗了大多数英国最优秀的人工智能人才，现在Facebook似乎也要将目光投向这个国家。 据外媒了解，这家社交巨头正在收购伦敦的Bloomsbury AI，这家创企打造的自然语言处理技术能让机器根据文件中采集的信息回答问题。有消息还表示，Facebook计划利用这家公司的团队和技术来对抗虚假新闻等内容问题。 Bloomsbury毕业于Entrepreneur First，后者的创始人主要投资技术领域以及领域里经验丰富的人才，帮助这些人建立公司。Bloo
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机器学习 人工智能
- 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
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人工智能 机器学习 神经网络
- 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
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机器学习
- 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。
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工业2.0 机器学习
- 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。
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机器学习 云计算
- 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
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机器学习
- 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。
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芯原 机器学习 视觉图像
- 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。
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Arm AI平台 机器学习
- 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
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深度学习 机器学习
- 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
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机器学习
- 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
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