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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學習

機器學習到底需要多少數(shù)據(jù)？可能并不是越多越好

  • 　　機器學習中最值得問的一個問題是，到底需要多少數(shù)據(jù)才可以得到一個較好的模型?從理論角度，有Probably approximately correct (PAC) learning theory來描述在何種情況下，可以得到一個近似正確的模型。但從實用角度看，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)的細分程度，或者具體程度。舉
  • 關鍵字： 機器學習  

數(shù)據(jù)與機器學習領域進展緩慢 2018年這些公司成為最大贏家

  • 　　Gartner調查顯示，企業(yè)在數(shù)據(jù)和分析方面進展緩慢。很少有組織能夠在“轉型”級別使用數(shù)據(jù)，并且接近Gartner調查的三分之二組織仍在考慮“企業(yè)報告，以處理他們最關鍵的數(shù)據(jù)和分析應用”。 　　Gartner副總裁Nick Heudecker提供了一些警示性建議：“機器學習和人工智能很容易被‘盜走’。但傳統(tǒng)形式的分析和商業(yè)智能仍然是組織當今如何運作的關鍵部分，而這在短期內不太可能改變。” 　　企業(yè)如何判
  • 關鍵字： 機器學習  

重磅！Google發(fā)布機器學習速成課程！??！

  • 　　谷歌官方剛剛發(fā)布了機器學習速成課程!內容涵蓋了機器學習相關概念以及機器學習工程知識，3月第一天!一起走進機器學習的世界! 　　地址：https://developers.google.cn/machine-learning/crash-course/ 　　   　　機器學習速成班(MLCC)。 該課程基于Google的一門內部課程演化而來，最初旨在幫助Google員工對AI和ML基礎知識有實踐式的了解，已有18,000名員工入學。 現(xiàn)在，Google正在通過“Lear
  • 關鍵字： Google  機器學習  

流動計算與機器學習將全面釋放物聯(lián)網潛能

  • 　　物聯(lián)網(IoT)最初是脫胎于機對機(M2M)技術，如今不僅已被各行各業(yè)的企業(yè)機構列為頭等大事，而且已經好幾年了。盡管如此，這個概念距離達到成熟期還有很長的路要走。這條道路將技術、經濟和社會等諸多因素匯聚起來，共同創(chuàng)造新的數(shù)字化舞臺，服務于我們的生活、工作和娛樂。這是一個長遠的愿景，我們目前僅僅只是走在旅程的起步階段。　　網絡化、智能化、自主化　　大多數(shù)企業(yè)機構都把物聯(lián)網看作是由多個階段構成的整體。大致的思路都是先把設備連接起來，然后使它們智能化，最后使它們自主化。例如，自動駕駛汽車就是典型的自主化。早
  • 關鍵字： 機器學習  物聯(lián)網  

死亡和數(shù)據(jù)科學：看機器學習如何改善臨終關懷

  • 　　KenSci是一家為醫(yī)療行業(yè)開發(fā)機器學習風險預測平臺的公司，該公司最近發(fā)表了一篇關于預測臨終死亡率并改善護理的論文。 　　這篇論文針對的是一個非常棘手的話題，對患者的最近六至十二個月內的死亡風險進行預測，它已經被人工智能促進協(xié)會(Association for the Advancement of Artificial Intelligence)接受。處于危急關頭的是，在個人生命最后一年的護理花費了2050億美元。但這不僅僅是成本的問題。以下內容摘自《死亡與數(shù)據(jù)科學：預測生命的終結》(《Death
  • 關鍵字： 機器學習  

2018年全球十大突破性技術是如何產生的？

  • 　　《麻省理工科技評論》于近日揭曉2018 年“全球十大突破性技術”，這份全球新興科技領域的權威榜單至今已經有 17 年的歷史。 　　1、給所有人的人工智能 AI for everyone 　　入選理由：將機器學習工具搬上云端，將有助于人工智能更廣泛的傳播 　　重大意義：目前，人工智能的應用是受到少數(shù)幾家公司統(tǒng)治的。但其一旦與云技術相結合，那它將可以對許多人變得觸手可及，從而實現(xiàn)經濟的爆發(fā)式增長。 　　主要研究者：Google,亞馬遜，阿里云，騰訊云，百度云，金山云，京東云
  • 關鍵字： 機器學習  GAN  

機器學習給制造業(yè)帶來巨大變革

  • 　　科技進步不斷推動人類生產力的提升，從傳統(tǒng)的手工制造到自動化、網絡化和智能化的生產。今天新一代信息技術帶來了許多變化，人工智能逐漸應用到工業(yè)制造等多個領域中去，并驅動了巨大的經濟價值。 　　傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產的方式獲取更高的回報。然而，今天的市場變得越來越多樣化，消費者的需求在不斷變化，要求工廠有快速生產出不同型號產品的能力。 　　自動化和機器換人解決了勞動力不足的問題，但想要滿足今天小批量、多樣化的生產要求還是達不到。實現(xiàn)更高效率的生產需要通過工業(yè)物聯(lián)網、大數(shù)據(jù)分析和人工
  • 關鍵字： 機器學習  自動化  

機器學習給制造業(yè)帶來巨大變革

  • 科技進步不斷推動人類生產力的提升，傳統(tǒng)制造業(yè)依賴于廉價的勞動力，通過大批量生產的方式獲取更高的回報。采用機器學習改進生產系統(tǒng)，有利于企業(yè)提升業(yè)績效率。
  • 關鍵字： 機器學習  

工業(yè)物聯(lián)網技術方案及發(fā)展大潮

  • 以第四次工業(yè)革命為代表的工業(yè)物聯(lián)網(IIoT)正在發(fā)生。感知、測量、解讀、工業(yè)通信、網絡安全和邊緣計算(從簡單數(shù)據(jù)優(yōu)化到機器學習)等都將圍繞IoT與IT的大融合而發(fā)生演化或變革。
  • 關鍵字： IIoT  機器學習  傳感器  201803  

用于邊緣設備的AI為設備制造商營造機會

  • 在持續(xù)完善機器學習模型和訓練過程中，各種個人設備(如：移動設備、汽車和物聯(lián)網)發(fā)揮著不可或缺的作用。著重闡述了個人設備在優(yōu)化深度學習架構中發(fā)揮的關鍵作用。
  • 關鍵字： AI  機器學習  邊緣設備  個人設備  201803  

Arm公布Project Trillium提供業(yè)界最具擴展性、應用范圍最廣的機器學習計算平臺

  • 　　Arm公司近期宣布了其Project Trillium項目，這是一套包括新的高度可擴展處理器的Arm IP組合，這些產品可以提供增強的機器學習(ML)和神經網絡(NN)功能。當前的技術產品主要針對移動設備市場，將讓全新的搭載機器學習功能的設備具有先進的計算能力，包括最先進的目標檢測功能?！　rm IP 產品事業(yè)部總裁 Rene Haas 表示：“隨著人工智能快速部署到終端設備，大量提升計算需求的同時，也要求保持出色的能效表現(xiàn)。&n
  • 關鍵字： Arm  機器學習  

2018 NI趨勢展望報告

  • 我們進入21世紀已近20年，從自主學習機器人、價格不再遙不可及的基組測序、到無處不在的數(shù)據(jù)存儲，不可否認，技術的發(fā)展從未如此之快。以此速度面向未來，我們是時候審慎思考我們將去向何方、我們該如何到達。
  • 關鍵字： 機器學習，汽車  

機器視覺-今日洞察和未來展望

  • 　　為了比競爭對手更好地服務其目標客戶，當今的嵌入式設計團隊正在尋求機器學習(ML)和深度學習(DL)等新技術，以便在有限的資源下按時向市場開發(fā)和部署復雜的機器和設備。借助這些技術，團隊可以使用數(shù)據(jù)驅動的方法構建復雜的單系統(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)量相對較小且問題的復雜度較低的情況。?但如果是像自動駕駛汽車這樣的大數(shù)據(jù)問題呢??解決這個挑戰(zhàn)需要采用DL技術。&n
  • 關鍵字： 機器視覺  機器學習  

三個核心要素幫你應對機器學習挑戰(zhàn)

  • 　　2016年，“機器學習”還只是被Gartner?視為一個“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)的分析和預測(機器從信息資源中學習，然后通知業(yè)務部門及其他部門并影響其行動)已經是當今迅速增長的最新、最熱門的技術領域之一。但對于那些正在進入機器學習領域的參與者來說，理想和現(xiàn)實之間仍無法平衡;正如每個不斷發(fā)展的新興事業(yè)一樣，基礎設施之水既能載舟，亦能覆舟?！　artner已經確定了三種主要的最佳實踐，基礎設施和運營
  • 關鍵字： 機器學習  人工智能  

【E問E答】什么是數(shù)據(jù)科學、機器學習和AI？它們有啥區(qū)別？

  • 　　當我進行以數(shù)據(jù)科學家進行自我介紹時，經常會被問道：“數(shù)據(jù)科學和機器學習有什么區(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行回答?！　∵@些領域確實有很多重疊的地方，但它們并不是一個領域：即使很難用語言表達，這些領域的大多數(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、機器學習或人工智能的?！　∷栽谶@篇文章中，我提出了關于這三個領域差異的簡化定義:　　·數(shù)據(jù)科學產生洞察力?！　　C器學習做出預測?！　　と斯ぶ悄苌尚袨?。　　顯然，這不是一個充分條件：不是所有符合該定義的東西
  • 關鍵字： 機器學習  AI  
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機器學習介紹

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