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机器学习 文章 进入机器学习技术社区

史无前例!苹果开诚布公谈机器学习

  • 从苹果的这第一篇博文中,我们可以清楚地看到它在机器学习领域的进展和思路,可以说是史无前例的开诚布公。它这么做,自然是为了表明自己在人工智能领域并没有落后,希望能够因此吸引更多人才。
  • 关键字: 苹果  机器学习  

机器学习在EDA领域戏份渐重 开启新应用途径

  •   机器学习(ML)技术开始逐渐在全球电子设计自动化(EDA)领域扮演要角,在2017年设计自动化会议(DAC 2017)上超过2成报告甚至是与机器学习技术相关,不过机器学习应用仍未均匀分布,其中资料近用即为一大课题,而安谋(ARM)自2年前开始在芯片设计上进行关于程序设计错误的大量分析,发现机器学习技术有助于实现无程序错误的芯片开发,这似乎也开启了运用机器学习技术协助芯片设计的新应用途径。        根据New Electronics网站报导,安谋技术服务团队工程分析总监Brya
  • 关键字: 机器学习  EDA  

AI领域的硬核先锋们这样看未来

  • 科技有时被人看成一个遥远、神秘的东西。从过去已经发生过的事看,一些创新者的探索有的会埋于风沙销声匿迹,有的启发多年后某一场产业革命。
  • 关键字: AI  机器学习  

全新忆阻器超越现有机器学习系统

  •   在当今“大数据”时代,现有计算机硬件架构已面临速度和高能耗的瓶颈。科技日报记者日前采访美国密西根大学电子工程与计算机系卢伟教授获悉,他带领同事研发出一种全新忆阻器(Memristor)阵列芯片,其处理图片和视频等复杂数据的速度和能效,超越了现有最先进机器学习系统。相关论文发表在最近一期《自然·纳米技术》杂志上。   目前,用机器学习来处理大数据越来越受重视。不过现有的机器学习只是基于现有硬件架构在算法上进行革新,在学习和推理过程中仍需不断在处理器和存储器之间转移
  • 关键字: 机器学习  忆阻器  

FPGA火力支持 百度强化机器学习布局

  •   中国搜索引擎大厂百度已将人工智能、机器学习视为公司未来发展的主要方向,并对相关领域进行大量投资。为了强化其公有云服务支持人工智能算法的能力,该公司在其全新公有云加速服务器中部署了赛灵思(Xilinx)的FPGA。百度FPGA云端服务器是百度云推出的一项全新服务,其采用高效的赛灵思Kintex FPGA、工具和软件,能满足发展及部署于包含机器学习和数据安全等硬件加速的数据中心应用需求。   百度云联合总经理兼百度基础技术体系负责人刘炀表示,FPGA能为深度学习推论、安全及其它高速发展的数据中心应用提供
  • 关键字: FPGA  机器学习  

这七大颠覆性技术价值数十万亿美元 深度学习值35个亚马逊

  •   7月2日消息,据外媒报道,专注于当今颠覆性技术发展潜力研究和投资的ARK Investment Management公司日前发布报告,评选出最具潜力的七大颠覆性技术,以及它们最终可能成长到何种规模。该公司创始人兼首席执行官凯瑟琳·伍德(Catherine Wood)表示:“我们相信创新才是增长的关键。我们并非聚焦于过去,而是关注未来。我们认为公共市场拥有巨大的机会,而我们要做的就是把握住机会。”   1.深度学习值35个亚马逊   深度学习是机器学习的分支,而
  • 关键字: 深度学习  机器学习  

未来5年智能机恐现史上最低成长率

  •   Gartner表示,继今年全球智能手机销售成长率仅有5%后,未来5年恐将出现史上最低成长率,预估2020年5G手机开始量产后,2021年全球将有9,000万部手机支持5G,而在高通与苹果的权利金大战方面,Gartner则认为,弱势的高通将会拉大许多Android阵营品牌与苹果、三星、华为一线品牌之间的技术差距。   包括中国在内的主要市场,4G智能手机渗透率都已经逼近饱和,Gartner表示,2017年全球智能手机销售成长率为5%,在五年内恐将出现史上最低成长率,只有新兴亚太地区与撒哈拉以南非洲的智
  • 关键字: AI  机器学习  

马云:人工智能和机器学习可能导致第三次世界大战

  •   据外媒报道,阿里巴巴创始人马云(微博)去年花了800个小时周游列国。今年,他计划将这个时间提高到1000小时,以进一步推广他的电商平台、全球化理念以及人工智能。   本周,在底特律举行的Gateway '17峰会上,这位亿万富翁接受了媒体采访,谈到了各种话题。下面是几个要点:   权力减少的巨头   全球最大的上市公司,例如苹果、谷歌(微博)母公司Alphabet和亚马逊,在市场上的霸主地位已越来越牢固,以至于一些批评家声称它们已接近于垄断。   但是,马云称,随着越来越多的小企业接触互联网,
  • 关键字: 人工智能  机器学习  

谷歌搞出个机器学习多面手:能处理声音图像多种任务

  •   北京时间6月20日早间消息,谷歌近期发表的一篇学术论文或许为机器学习未来的发展制定了蓝图。这篇论文题为“一种可以进行各种学习的模型”,为可处理多任务的单一机器学习模型提供了模板。   谷歌研究员将其称作“MultiModel”(多任务模型),并训练该模型完成一系列任务,包括翻译、语言分析、语音识别、图像识别和对象探测等。尽管结果相对于当前方法并没有质的飞跃,但这表明,用多种任务去训练机器学习系统将提升其整体性能。   例如,如果用可以胜任的所有任务来
  • 关键字: 谷歌  机器学习  

深度学习、机器学习驱动“芯”需求 英特尔能否抓住机遇成功转型?

  • 在万物互联时代,如何切入大数据、物联网和云市场,如何解决英特尔X86架构功耗较大等问题,如何更好地适应物联网不同场景下对芯片的需求,都是英特尔需要努力思考的。
  • 关键字: 深度学习  机器学习  

机器学习“捧红”GPU 英特尔地位受挑战

  • 目前Google、微软和亚马逊在打造AI网络方面仍处于早期阶段,各家采用的方法各有不同,像Google为了提升机器学习效能已设计出自己的芯片,因此最后哪家厂商能成为这场AI芯片战的胜利者还有待观察。
  • 关键字: 机器学习  GPU   

云中的机器学习:FPGA上的深度神经网络

  • 人工智能正在经历一场变革,这要得益于机器学习的快速进步。在机器学习领域,人们正对一类名为“深度学习”算法产生浓厚的兴趣,因为这类算法具有出色的大数据集性能。在深度学习中,机器可以在监督或不受监督的方式下从大量数据中学习一项任务。大规模监督式学习已经在图像识别和语音识别等任务中取得巨大成功。
  • 关键字: 人工智能  机器学习  FPGA  卷积神经网络  

谷歌发布"自动机器学习"技术 AI可自我创造

  •   5月24日消息,据Inverse报道,今年5月份,谷歌宣布其人工智能(AI)研究取得重大进展,似乎帮助科幻小说中最耸人听闻的末日预言成为现实。谷歌推出名为“自动机器学习(AutoML)”的技术,在无需人类工程师的支持下,允许AI进行自我创造。   从表面上看,这种技术可能会让人觉得AI发展终于迎来“奇点时刻”,它正在失去控制。但实际上,谷歌正利用它将机器学习令人不可思议的力量交到普通人手中。从本质上讲,AutoML的策略就是利用神经网络设计其他神经
  • 关键字: 谷歌  机器学习  

编辑记者等注定被机器人淘汰?我们可以去学编程

  •   5月5日消息,据《金融时报》报道,现在也许是放弃从事新闻工作、成为机器学习程序员的时候了。这似乎是个符合逻辑的举动,与“如果不能打败他们,就加入他们”的理念不谋而合。过去几年里,我们已经看到过成千上万的专栏文章讨论人们担心机器人抢走他们的工作。现在看来,唯一可保安全的工作就是为机器人编程。   这份工作的薪酬也很吸引人,机器学习专家的薪酬是计算机行业从业人员中最高的。程序员在线社区Stack Overflow统计显示,在美国,机器学习专家的平均年薪超过10万美元。在英国和法国
  • 关键字: 机器人  机器学习  

像鱼儿离不开水,未来我们将高度依赖机器学习

  • 在未来10年中,机器学习技术将日益成为我们生活中不必可少的部分,并改变我们的工作和生活方式。
  • 关键字: 机器学习  
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