機器學(xué)習(xí) 文章 進入機器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
數(shù)據(jù)挖掘、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間有什么區(qū)別？
- 機器學(xué)習(xí)，有時也稱為計算智能，近年來已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)，甚至醫(yī)藥和醫(yī)療保健等領(lǐng)域取得了重大進展。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個領(lǐng)域，其目標(biāo)是開發(fā)學(xué)習(xí)計算技術(shù)以及構(gòu)建能夠自動獲取知識的系統(tǒng)?！ W(xué)習(xí)系統(tǒng)是一種計算機程序，它通過成功解決過去的問題積累的經(jīng)驗做出決策。盡管應(yīng)用時間不長，但是有許多不同的學(xué)習(xí)算法，該領(lǐng)域是計算領(lǐng)域最熱門的領(lǐng)域之一，并且定期發(fā)布一些新的技術(shù)和算法?！ C器學(xué)習(xí)vs人工智能 許多人認(rèn)為機器學(xué)習(xí)和人工智能的含義是一樣的，但這并不十分準(zhǔn)確。人工
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機器學(xué)習(xí)vs.人工智能：定義和重要性
- 機器學(xué)習(xí)，有時也稱為計算智能，近年來已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)，甚至醫(yī)藥和醫(yī)療保健等領(lǐng)域取得了重大進展。機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個領(lǐng)域，其目標(biāo)是開發(fā)學(xué)習(xí)計算技術(shù)以及構(gòu)建能夠自動獲取知識的系統(tǒng)。
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CBInsights公布全球32家AI獨角獸名單：中國占10 美國占17
- 最近，全球知名創(chuàng)投研究機構(gòu)CBInsights發(fā)布最新的全球AI獨角獸公司名單，總計32家。其中來自美國和中國的最多，美國有17家，中國有10家，其余的還有來自英國、日本、以色列。名單顯示，2018年，估值達到10億美元的人工智能初創(chuàng)公司數(shù)量幾乎翻了一番，達到17家，而一年前只有9家?！ ?jù)悉，該名單包括提供人工智能SaaS、為人工智能應(yīng)用構(gòu)建芯片、或以創(chuàng)新方式使用機器學(xué)習(xí)來構(gòu)建核心產(chǎn)品的初創(chuàng)公司，但是排除了硬件機器人初創(chuàng)企業(yè)和AR/VR公司。具體名單如下：
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深耕物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的核心要點，2019年慕尼黑上海電子展為您揭秘
- 如今的世界，現(xiàn)金變成了微信和支付寶;逛商場變成逛淘寶;叫出租車變成叫滴滴;“您好”變成“您家WIFI密碼是什么?”，現(xiàn)實中的每個人都在不知不覺中成為萬物連接的一個節(jié)點，連接成為未來社會的主旋律。不久前，e星球發(fā)布了2019年未來汽車、智慧工廠、+AI、IoT+、新品基地與中國力量這6大關(guān)鍵詞。其中，物聯(lián)網(wǎng)作為未來科技發(fā)展的重要方向，不僅受基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、基礎(chǔ)性行業(yè)轉(zhuǎn)型和消費升級三大周期性發(fā)展動能的驅(qū)動，處于不同發(fā)展水平的領(lǐng)域和行業(yè)也成波次地動態(tài)推進物聯(lián)網(wǎng)的步伐?！ 谋举|(zhì)上說，物聯(lián)網(wǎng)并不是一個很新的技術(shù)
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斯坦福大學(xué)AI100報告：“人工智能+醫(yī)療”五大場景，人機協(xié)作是大范圍應(yīng)用前提
- 2014年，斯坦福大學(xué)啟動了“AI100”項目，即“人工智能百年研究”。該項目集結(jié)了各領(lǐng)域頂尖的研究人員，旨在研究并預(yù)測人工智能將如何發(fā)展，及其對人類和社會的影響。
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IBM：模擬芯片可為機器學(xué)習(xí)加速1000倍
- 人工智能或許能解決一些科學(xué)和行業(yè)最棘手的挑戰(zhàn)，但要實現(xiàn)人工智能，需要新一代的計算機系統(tǒng)。IBM在博客中的一篇文章中指出，通過使用基于相變存儲器(Phase-Change Memory，簡稱PCM)的模擬芯片，機器學(xué)習(xí)可以加速一千倍。
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機器學(xué)習(xí)算法，攻克難疾的新救星
- 近日，由劍橋大學(xué)領(lǐng)導(dǎo)的研究人員設(shè)計了一種用于藥物發(fā)現(xiàn)的機器學(xué)習(xí)算法，該算法的效率是工業(yè)標(biāo)準(zhǔn)的兩倍，可以加快開發(fā)新的疾病治療方法的進程?！ ⊙芯咳藛T使用他們的算法來識別新的分子，激活了一種被認(rèn)為與阿爾茨海默病和精神分裂癥相關(guān)的蛋白質(zhì)?！ ∷幬锇l(fā)現(xiàn)的一個關(guān)鍵問題是預(yù)測一個分子是否會激活特定的生理過程。所以研究人員會構(gòu)建一個統(tǒng)計模型尋找已知的激活過程的分子之間的化學(xué)模式，但是建立這些模型的數(shù)據(jù)是有限的，因為實驗成本很高，并且不清楚哪種化學(xué)模式在統(tǒng)計上是有意義的?！ 蚩ㄎ牡鲜矊嶒炇业陌柗āだ畈┦空J(rèn)為
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AI持續(xù)升溫：2025全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達172億美元
- 全球第二大市場研究機構(gòu)MarketsandMarkets日前發(fā)布報告稱，2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元，預(yù)計到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元，預(yù)測期(2018—2025年)內(nèi)的年復(fù)合增長率為49.5%?！ 蟾嬷赋觯髷?shù)據(jù)以及風(fēng)險資本投資的增加是推動AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化也進一步推動了AI制造業(yè)市場的增長?！ ∽鳛橐豁棙O具發(fā)展前景的前沿領(lǐng)域，人工智能與制造業(yè)的融合發(fā)展，其根本目的是提高效率，降低成本。而現(xiàn)階段AI在制造業(yè)的主要技術(shù)為機器
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人工智能和機器學(xué)習(xí)帶來的云安全問題
- 人工智能和機器學(xué)習(xí)并不能解決所有IT世界的安全問題，盡管一些宣傳和炒作可能會暗示這一點。但是，謹(jǐn)慎使用這些技術(shù)可以使安全團隊在大規(guī)模運營時更加輕松?！ ∪斯ぶ悄芎蜋C器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為IT行業(yè)的流行術(shù)語，有時會被納入安全性營銷信息中。許多宣傳其算法能力的產(chǎn)品已經(jīng)投放市場，但有些產(chǎn)品的能力讓人質(zhì)疑?！ C器學(xué)習(xí)包括收集數(shù)據(jù)、提取數(shù)據(jù)中的特定功能以訓(xùn)練模型，以及對這些模型的應(yīng)用和不斷調(diào)整以確保期望的結(jié)果。很多企業(yè)現(xiàn)在使用這些技術(shù)，但在安全性方面，當(dāng)維度相對較小時最有效。機器學(xué)習(xí)在自動化技術(shù)方面尤其有用，這對于云
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人工智能和機器學(xué)習(xí)會帶來云安全問題
- 人工智能和機器學(xué)習(xí)并不能解決所有IT世界的安全問題，盡管一些宣傳和炒作可能會暗示這一點。但是，謹(jǐn)慎使用這些技術(shù)可以使安全團隊在大規(guī)模運營時更加輕松。人工智能和機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為IT行業(yè)的流行術(shù)語，有時會被納入安全性營銷信息中。許多宣傳其算法能力的產(chǎn)品已經(jīng)投放市場，但有些產(chǎn)品的能力讓人質(zhì)疑。
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2019年趨勢和創(chuàng)新，今年都有哪些看點？
- 2019年看起來已經(jīng)像是一個不凡之年，一些重要的趨勢和創(chuàng)新似乎正在從多個方面顛覆變半導(dǎo)體行業(yè)。因此我們認(rèn)為，探究一下讓未來12個月變得令人期待的技術(shù)是件很有意思的事情。這篇文章不是意法半導(dǎo)體的產(chǎn)品規(guī)劃，更不是什么市場預(yù)測，而是我們對當(dāng)下行業(yè)流行趨勢的簡單概述?！ ?0. 預(yù)測性維護 由于傳感器等技術(shù)的巨大進步，預(yù)測性維護成為工業(yè)應(yīng)用的新紀(jì)元。舉一個例子，現(xiàn)在用ISM330DLC等電容式MEMS傳感器替代壓電式MEMS器件開發(fā)系統(tǒng)，在節(jié)省成本的同時對性能的影響微乎其微。隨著預(yù)測性維護開始進入消費市場，
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AI持續(xù)升溫：2025年全球AI制造業(yè)市場規(guī)模將達172億美元
- 全球第二大市場研究機構(gòu)MarketsandMarkets日前發(fā)布報告稱，2018年AI制造市場規(guī)模為10億美元，預(yù)計到2025年這一數(shù)字將增長為172億美元，預(yù)測期(2018—2025年)內(nèi)的年復(fù)合增長率為49.5%。報告指出，大數(shù)據(jù)以及風(fēng)險資本投資的增加是推動AI制造業(yè)市場不斷增長的主要因素。此外，不斷發(fā)展的工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)和自動化也進一步推動了AI制造業(yè)市場的增長。
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機器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)的數(shù)據(jù)未來
- 機器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)在2019年仍然成為“熱門話題”。隨著技術(shù)的發(fā)展和進步，那些在機器學(xué)習(xí)和云計算采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功，組織必須將數(shù)據(jù)放在他們關(guān)注的平臺和中心?！ C器學(xué)習(xí) 根據(jù)調(diào)研機構(gòu)Gartner公司的調(diào)查，機器學(xué)習(xí)有望改變業(yè)務(wù)流程。它不僅可以重新配置勞動力，優(yōu)化基礎(chǔ)設(shè)施行為，還可以通過快速改進的決策制定和流程優(yōu)化來整合行業(yè)?！ 《遥恿钊伺d奮的是人們正處在企業(yè)機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)型的開始階段。機器學(xué)習(xí)將越來越成為核心
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機器學(xué)習(xí)的崛起：從無人駕駛到AI醫(yī)療，人們已進入深度學(xué)習(xí)的新世界
- 不久之前，人們還常說，計算機視覺的辨別能力尚不如一歲大的孩子。如今看來，這句話要改寫了。計算機不僅能和大多數(shù)成年人一樣識別圖片中的物體，在馬路上駕駛汽車的安全性還高過16 歲的青少年。更神奇的是，如今的計算機不再是被動按照指令識別和駕駛，而是像自然界的生命由數(shù)百萬年前開始進化那樣，自主地從經(jīng)驗中學(xué)習(xí)。
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機器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的現(xiàn)狀及挑戰(zhàn)
- 1月10日，在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會智能駕駛平行論壇上，孫振平研究員結(jié)合國內(nèi)外機器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研究成果，向與會人員分享了題為《機器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的應(yīng)用現(xiàn)狀及面臨挑戰(zhàn)》的精彩報告。
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機器學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條機器學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對機器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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