?機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入?機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
機(jī)器學(xué)習(xí)到底需要多少數(shù)據(jù)？可能并不是越多越好
- 機(jī)器學(xué)習(xí)中最值得問的一個(gè)問題是，到底需要多少數(shù)據(jù)才可以得到一個(gè)較好的模型?從理論角度，有Probably approximately correct (PAC) learning theory來描述在何種情況下，可以得到一個(gè)近似正確的模型。但從實(shí)用角度看，PAC的使用范圍還是比較局限的。所以今天我們主要想討論一個(gè)問題：到底如何定義有效數(shù)據(jù)量?！ ?. 數(shù)據(jù)的粒度(granularity) 數(shù)據(jù)的粒度可以理解為數(shù)據(jù)的細(xì)分程度，或者具體程度。舉
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數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域進(jìn)展緩慢 2018年這些公司成為最大贏家
- Gartner調(diào)查顯示，企業(yè)在數(shù)據(jù)和分析方面進(jìn)展緩慢。很少有組織能夠在“轉(zhuǎn)型”級(jí)別使用數(shù)據(jù)，并且接近Gartner調(diào)查的三分之二組織仍在考慮“企業(yè)報(bào)告，以處理他們最關(guān)鍵的數(shù)據(jù)和分析應(yīng)用”。 Gartner副總裁Nick Heudecker提供了一些警示性建議：“機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能很容易被‘盜走’。但傳統(tǒng)形式的分析和商業(yè)智能仍然是組織當(dāng)今如何運(yùn)作的關(guān)鍵部分，而這在短期內(nèi)不太可能改變。” 企業(yè)如何判
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重磅！Google發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程！??！
- 谷歌官方剛剛發(fā)布了機(jī)器學(xué)習(xí)速成課程!內(nèi)容涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念以及機(jī)器學(xué)習(xí)工程知識(shí)，3月第一天!一起走進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的世界! 地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ 機(jī)器學(xué)習(xí)速成班(MLCC)。 該課程基于Google的一門內(nèi)部課程演化而來，最初旨在幫助Google員工對(duì)AI和ML基礎(chǔ)知識(shí)有實(shí)踐式的了解，已有18,000名員工入學(xué)。 現(xiàn)在，Google正在通過“Lear
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流動(dòng)計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)將全面釋放物聯(lián)網(wǎng)潛能
- 物聯(lián)網(wǎng)(IoT)最初是脫胎于機(jī)對(duì)機(jī)(M2M)技術(shù)，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機(jī)構(gòu)列為頭等大事，而且已經(jīng)好幾年了。盡管如此，這個(gè)概念距離達(dá)到成熟期還有很長(zhǎng)的路要走。這條道路將技術(shù)、經(jīng)濟(jì)和社會(huì)等諸多因素匯聚起來，共同創(chuàng)造新的數(shù)字化舞臺(tái)，服務(wù)于我們的生活、工作和娛樂。這是一個(gè)長(zhǎng)遠(yuǎn)的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段。 網(wǎng)絡(luò)化、智能化、自主化 大多數(shù)企業(yè)機(jī)構(gòu)都把物聯(lián)網(wǎng)看作是由多個(gè)階段構(gòu)成的整體。大致的思路都是先把設(shè)備連接起來，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動(dòng)駕駛汽車就是典型的自主化。早
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死亡和數(shù)據(jù)科學(xué)：看機(jī)器學(xué)習(xí)如何改善臨終關(guān)懷
- KenSci是一家為醫(yī)療行業(yè)開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)平臺(tái)的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關(guān)于預(yù)測(cè)臨終死亡率并改善護(hù)理的論文。 這篇論文針對(duì)的是一個(gè)非常棘手的話題，對(duì)患者的最近六至十二個(gè)月內(nèi)的死亡風(fēng)險(xiǎn)進(jìn)行預(yù)測(cè)，它已經(jīng)被人工智能促進(jìn)協(xié)會(huì)(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。處于危急關(guān)頭的是，在個(gè)人生命最后一年的護(hù)理花費(fèi)了2050億美元。但這不僅僅是成本的問題。以下內(nèi)容摘自《死亡與數(shù)據(jù)科學(xué)：預(yù)測(cè)生命的終結(jié)》(《Death
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2018年全球十大突破性技術(shù)是如何產(chǎn)生的？
- 《麻省理工科技評(píng)論》于近日揭曉2018 年“全球十大突破性技術(shù)”，這份全球新興科技領(lǐng)域的權(quán)威榜單至今已經(jīng)有 17 年的歷史。 1、給所有人的人工智能 AI for everyone 入選理由：將機(jī)器學(xué)習(xí)工具搬上云端，將有助于人工智能更廣泛的傳播 重大意義：目前，人工智能的應(yīng)用是受到少數(shù)幾家公司統(tǒng)治的。但其一旦與云技術(shù)相結(jié)合，那它將可以對(duì)許多人變得觸手可及，從而實(shí)現(xiàn)經(jīng)濟(jì)的爆發(fā)式增長(zhǎng)。 主要研究者：Google,亞馬遜，阿里云，騰訊云，百度云，金山云，京東云
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機(jī)器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革
- 科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類生產(chǎn)力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動(dòng)化、網(wǎng)絡(luò)化和智能化的生產(chǎn)。今天新一代信息技術(shù)帶來了許多變化，人工智能逐漸應(yīng)用到工業(yè)制造等多個(gè)領(lǐng)域中去，并驅(qū)動(dòng)了巨大的經(jīng)濟(jì)價(jià)值。 傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報(bào)。然而，今天的市場(chǎng)變得越來越多樣化，消費(fèi)者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產(chǎn)出不同型號(hào)產(chǎn)品的能力。 自動(dòng)化和機(jī)器換人解決了勞動(dòng)力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產(chǎn)要求還是達(dá)不到。實(shí)現(xiàn)更高效率的生產(chǎn)需要通過工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)分析和人工
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機(jī)器學(xué)習(xí)給制造業(yè)帶來巨大變革
- 科技進(jìn)步不斷推動(dòng)人類生產(chǎn)力的提升，傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價(jià)的勞動(dòng)力，通過大批量生產(chǎn)的方式獲取更高的回報(bào)。采用機(jī)器學(xué)習(xí)改進(jìn)生產(chǎn)系統(tǒng)，有利于企業(yè)提升業(yè)績(jī)效率。
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工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)方案及發(fā)展大潮
- 以第四次工業(yè)革命為代表的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)(IIoT)正在發(fā)生。感知、測(cè)量、解讀、工業(yè)通信、網(wǎng)絡(luò)安全和邊緣計(jì)算(從簡(jiǎn)單數(shù)據(jù)優(yōu)化到機(jī)器學(xué)習(xí))等都將圍繞IoT與IT的大融合而發(fā)生演化或變革。
- 關(guān)鍵字： IIoT 機(jī)器學(xué)習(xí) 傳感器 201803
用于邊緣設(shè)備的AI為設(shè)備制造商營造機(jī)會(huì)
- 在持續(xù)完善機(jī)器學(xué)習(xí)模型和訓(xùn)練過程中，各種個(gè)人設(shè)備(如：移動(dòng)設(shè)備、汽車和物聯(lián)網(wǎng))發(fā)揮著不可或缺的作用。著重闡述了個(gè)人設(shè)備在優(yōu)化深度學(xué)習(xí)架構(gòu)中發(fā)揮的關(guān)鍵作用。
- 關(guān)鍵字： AI 機(jī)器學(xué)習(xí) 邊緣設(shè)備 個(gè)人設(shè)備 201803
Arm公布Project Trillium提供業(yè)界最具擴(kuò)展性、應(yīng)用范圍最廣的機(jī)器學(xué)習(xí)計(jì)算平臺(tái)
- Arm公司近期宣布了其Project Trillium項(xiàng)目，這是一套包括新的高度可擴(kuò)展處理器的Arm IP組合，這些產(chǎn)品可以提供增強(qiáng)的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(NN)功能。當(dāng)前的技術(shù)產(chǎn)品主要針對(duì)移動(dòng)設(shè)備市場(chǎng)，將讓全新的搭載機(jī)器學(xué)習(xí)功能的設(shè)備具有先進(jìn)的計(jì)算能力，包括最先進(jìn)的目標(biāo)檢測(cè)功能?！ rm IP 產(chǎn)品事業(yè)部總裁 Rene Haas 表示：“隨著人工智能快速部署到終端設(shè)備，大量提升計(jì)算需求的同時(shí)，也要求保持出色的能效表現(xiàn)。&n
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2018 NI趨勢(shì)展望報(bào)告
- 我們進(jìn)入21世紀(jì)已近20年，從自主學(xué)習(xí)機(jī)器人、價(jià)格不再遙不可及的基組測(cè)序、到無處不在的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)，不可否認(rèn)，技術(shù)的發(fā)展從未如此之快。以此速度面向未來，我們是時(shí)候?qū)徤魉伎嘉覀儗⑷ハ蚝畏?、我們?cè)撊绾蔚竭_(dá)。
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機(jī)器視覺-今日洞察和未來展望
- 為了比競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手更好地服務(wù)其目標(biāo)客戶，當(dāng)今的嵌入式設(shè)計(jì)團(tuán)隊(duì)正在尋求機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和深度學(xué)習(xí)(DL)等新技術(shù)，以便在有限的資源下按時(shí)向市場(chǎng)開發(fā)和部署復(fù)雜的機(jī)器和設(shè)備。借助這些技術(shù)，團(tuán)隊(duì)可以使用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法構(gòu)建復(fù)雜的單系統(tǒng)或多系統(tǒng)模型。?ML和DL算法不是使用基于物理學(xué)的模型來描述系統(tǒng)的行為，而是透過數(shù)據(jù)推斷出系統(tǒng)的模型。?傳統(tǒng)ML算法適用于處理數(shù)據(jù)量相對(duì)較小且問題的復(fù)雜度較低的情況。?但如果是像自動(dòng)駕駛汽車這樣的大數(shù)據(jù)問題呢??解決這個(gè)挑戰(zhàn)需要采用DL技術(shù)。&n
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三個(gè)核心要素幫你應(yīng)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn)
- 2016年，“機(jī)器學(xué)習(xí)”還只是被Gartner?視為一個(gè)“流行詞”，到如今，它已發(fā)展成為幾乎所有?IT?人士都在思考、探索或執(zhí)行的一件事。毫無疑問，基于數(shù)據(jù)的分析和預(yù)測(cè)(機(jī)器從信息資源中學(xué)習(xí)，然后通知業(yè)務(wù)部門及其他部門并影響其行動(dòng))已經(jīng)是當(dāng)今迅速增長(zhǎng)的最新、最熱門的技術(shù)領(lǐng)域之一。但對(duì)于那些正在進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的參與者來說，理想和現(xiàn)實(shí)之間仍無法平衡;正如每個(gè)不斷發(fā)展的新興事業(yè)一樣，基礎(chǔ)設(shè)施之水既能載舟，亦能覆舟。 Gartner已經(jīng)確定了三種主要的最佳實(shí)踐，基礎(chǔ)設(shè)施和運(yùn)營
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【E問E答】什么是數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI？它們有啥區(qū)別？
- 當(dāng)我進(jìn)行以數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行自我介紹時(shí)，經(jīng)常會(huì)被問道：“數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別?”或者“這是不是意味著你在研究人工智能?”所以我將通過本文進(jìn)行回答。 這些領(lǐng)域確實(shí)有很多重疊的地方，但它們并不是一個(gè)領(lǐng)域：即使很難用語言表達(dá)，這些領(lǐng)域的大多數(shù)專家也都能直觀的理解特定的工作是如何被分類為數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的?！ ∷栽谶@篇文章中，我提出了關(guān)于這三個(gè)領(lǐng)域差異的簡(jiǎn)化定義: ·數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生洞察力?！ C(jī)器學(xué)習(xí)做出預(yù)測(cè)?！ と斯ぶ悄苌尚袨??！ ★@然，這不是一個(gè)充分條件：不是所有符合該定義的東西
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條?機(jī)器學(xué)習(xí)!
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