機器學習 文章 進入機器學習技術(shù)社區(qū)
人工智能醫(yī)療器械的發(fā)展或許也是半導體的“金礦”所在？
- 在中國，心血管疾病是最大的威脅性疾病，中國有2.9億人有心血管疾病，而且心血管疾病是死亡率最高的疾病，比癌癥還高。在現(xiàn)實生活中，不管是高壓力人群，還是生活條件非常好的人，血管隨時會發(fā)生改變，如血管內(nèi)壁的各種膽固醇、脂肪堆積起來后，使得血管通道越來越窄，隨后血流量變少，血管變硬。所以有沒有一個儀器可以檢查這樣的變化過程呢?針對于此，悅享趨勢科技團隊便設(shè)計出了速可貼動脈硬化監(jiān)測儀。據(jù)悉，該設(shè)備是第一款提供給院外的多合一的手持性設(shè)備，是唯一達到醫(yī)療認證的設(shè)備。同時，它也是今年年底將要上市的家庭端的動脈硬化檢
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每一個深鉆機器學習的人都會遇到這七大經(jīng)典問題
- 如果希望了解機器學習，或者已經(jīng)決定投身機器學習，你會第一時間找到各種教材進行充電，同時在心中默認：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認真學習就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路。 科技發(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級增長，環(huán)境也在指數(shù)級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發(fā)展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經(jīng)典
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全球AI發(fā)展戰(zhàn)略迥異 科技大廠各有所好
- 科技業(yè)界普遍認為人工智能(AI)是未來明星產(chǎn)業(yè)，然而如何快速累積相關(guān)研發(fā)技術(shù)、擴充人才資源，在AI技術(shù)應(yīng)用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對于AI領(lǐng)域的摸索重點，透露出對于AI潛在商機的戰(zhàn)略布局，近幾年某些特定技術(shù)領(lǐng)域的AI新創(chuàng)業(yè)者，更成為科技巨頭購并的主要對象。 大陸騰訊研究院近期發(fā)布《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》指出，大陸與美國各自著重的AI技術(shù)有所不同，美國的AI新創(chuàng)重視自然語言處理、機器學習應(yīng)用、機器視覺與圖像識別，相關(guān)新創(chuàng)公司分別達252、242及190家;至于大陸則以機
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量子計算機將如何改變AI/機器學習/大數(shù)據(jù)
- 據(jù)福布斯雜志報道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù)，這相當于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個全球互聯(lián)網(wǎng)用戶，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。 我們正處于傳統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)處理能力的極限，而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律(Moore’s Law
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麥肯錫：機器學習僅僅是AI的解決方法之一
- 基于麥肯錫全球研究所對跨越10個國家，14個行業(yè)的3073名企業(yè)高管和160個AI使用案例的AI調(diào)查，以及一項獨立的數(shù)字研究項目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個要點。 人工智能的熱潮已經(jīng)滲透各行各業(yè)，對AI的投資正在增長，并且這些投資越來越多地來自技術(shù)領(lǐng)域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來越多，例如亞馬遜通過使用AI驅(qū)動的倉儲機器人Kiva提高運作效率，通用電氣利用AI預測來維護其工業(yè)設(shè)備的運行，等等。 顯然，企業(yè)的CEO需要考慮AI對業(yè)務(wù)的影響，但AI在商業(yè)環(huán)
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如何搞定機器學習中的拉格朗日？看看這個乘子法與KKT條件大招
- 一 前置知識 拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數(shù)在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個變量和n個約束條件的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為具有m+n個變量的無約束優(yōu)化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡要的介紹一些前置知識,然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解。 1.梯度 梯度是一個與方向?qū)?shù)有關(guān)的概念，它是一個向量。在二元函數(shù)的情形，設(shè)函數(shù)f(x,y)在平面區(qū)域D內(nèi)具有一階連續(xù)偏導，則對于每一點P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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數(shù)據(jù)重要性日增 可望帶動半導體成長契機
- 目前半導體產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)據(jù)分析的中途點，除了大量數(shù)據(jù)已被產(chǎn)生及分析之外，新技術(shù)的開發(fā)也讓分析數(shù)據(jù)更有效率。不過，評論認為，隨之而來的問題是如何進一步利用數(shù)據(jù)，因此也可望激發(fā)更多實驗與投資潮出現(xiàn)，一舉推升半導體到新的成長階段。據(jù)SemiconductorEngineering報導，思科(Cisco)預估，2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對整體流量成長則僅有32%。評
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半導體產(chǎn)業(yè)應(yīng)如何在大數(shù)據(jù)中淘金？
- 形形色色設(shè)備產(chǎn)生的數(shù)據(jù)量時刻不停地飛速增長，如何利用每天產(chǎn)生的天文數(shù)字量級數(shù)據(jù)，成為科技業(yè)面臨的一道難題。
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谷歌也發(fā)布了Web前端機器學習庫，就叫deeplearn.js
- 在人工智能時代，不管是音箱、手機、汽車、app，自家產(chǎn)品沒有用上深度學習都不好意思跟別人打招呼;另外，谷歌和 Facebook 都分別在 TensorFlow 和 Caffe 2 里提出了在移動設(shè)備上運行機器學習算法的目標和相關(guān)支持，更優(yōu)秀的框架和更低的計算力要求確實是移動應(yīng)用開發(fā)者的福音。不過這還沒完，在瀏覽器上以 WebApp 的形式做模型推理甚至模型訓練也有重要的開發(fā)和應(yīng)用需求。 以往大家對前端機器學習庫的關(guān)注度較低，不外乎人們認為 JavaScript 運行速度低、應(yīng)用范圍窄、支持前端的
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