?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)
谷歌的AI布局：機(jī)器學(xué)習(xí)是重心 繼續(xù)在中國招人
- 自發(fā)布AI First戰(zhàn)略后，谷歌在人工智能道路上越走越堅(jiān)定。不僅有Google Assistant智能助手，還在秋季發(fā)布會上發(fā)布了包括手機(jī)、耳機(jī)和智能音箱等多款A(yù)I硬件，構(gòu)建AI生態(tài)。在特斯拉CEO馬斯克等不斷發(fā)出AI威脅論下，谷歌則表示，專注AI的前沿研究和解決實(shí)際問題。 近幾年，Google每年都會舉行 APAC(亞太區(qū)年度媒體會議)。作為從Mobile First戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移到AI First的科技巨頭，此次媒體會議的焦點(diǎn)自然是人工智能，“Made with AI”。
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誰才是機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代最合適的編程語言？
- 開發(fā)者到底應(yīng)該學(xué)習(xí)哪種編程語言才能獲得機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)這類工作呢?這是一個(gè)非常重要的問題。我們在許多論壇上都有討論過?，F(xiàn)在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數(shù)據(jù)。畢竟，這是機(jī)器學(xué)習(xí)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該做的事情：看數(shù)據(jù)，而不是看觀點(diǎn)。 讓我們看一些數(shù)據(jù)。我將在Indeed.com上使用趨勢搜索。它可以根據(jù)時(shí)間搜尋實(shí)際工作機(jī)會中特定的條款。這表明了雇主們正在尋找擁有該技能的人才。然而，請注意，這并不是一項(xiàng)有效使用技能的民意調(diào)查。這種指標(biāo)更能體現(xiàn)技能的受歡迎程度?！ ≡挷欢嗾f，上數(shù)據(jù)。我搜
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大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)框架的四重境界
- 1. 背景 自從google發(fā)表著名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后，互聯(lián)網(wǎng)正式迎來了大數(shù)據(jù)時(shí)代。大數(shù)據(jù)的顯著特點(diǎn)是大，哪里都大的大。本篇主要針對volume大的數(shù)據(jù)時(shí)，使用機(jī)器學(xué)習(xí)來進(jìn)行數(shù)據(jù)處理過程中遇到的架構(gòu)方面的問題做一個(gè)系統(tǒng)的梳理。 有了GFS我們有能力積累海量的數(shù)據(jù)樣本，比如在線廣告的曝光和點(diǎn)擊數(shù)據(jù)，天然具有正負(fù)樣本的特性，累積一兩個(gè)月往往就能輕松獲得百億、千億級的訓(xùn)練樣本。這樣海量的樣本如何存儲?用什么樣的模型可以學(xué)習(xí)海量樣本中有用的pattern?這些問題
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有關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)每個(gè)人都應(yīng)該了解的東西
- 在過去的幾個(gè)月中，我與很多的決策者交流了有關(guān)人工智能特別是機(jī)器學(xué)習(xí)方面的問題。其中有幾名高管已經(jīng)被投資者詢問了有關(guān)他們在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)方面的戰(zhàn)略，以及在哪些方面運(yùn)用了機(jī)器學(xué)習(xí)。那么這個(gè)技術(shù)課題為什么突然會成為公司董事會討論的話題呢? 計(jì)算機(jī)應(yīng)該為人類解決問題。傳統(tǒng)的方法是“編寫”所需的程序，換句話說，就是我們教電腦問題解決的算法。該算法詳細(xì)描述了解決問題的過程，就像食譜一樣。很多任務(wù)都可以用算法來描述。例如，在小學(xué)里，我們學(xué)習(xí)了數(shù)字加法算法。當(dāng)涉及到要快速、完
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人工智能從寒冬到復(fù)興：從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到DNN
- 談AI的歷史，需要談?wù)労苡忻腁I寒冬。 第一次AI寒冬是在1975年左右。1956年，在達(dá)特茅斯會議之后，包括很多國家政府，美國國家科學(xué)基金會、軍方，大家滿懷希望投了很多錢。但是到1975年以后發(fā)生了幾件事情，讓AI進(jìn)入了寒冬。 第一件事是，因?yàn)锳I只能解決Toy domain(擺弄玩具一樣的簡單任務(wù))。那個(gè)時(shí)候做語音，只有10個(gè)詞匯;下象棋，大概是20個(gè)詞匯;做視覺的人，都不能辨認(rèn)出一個(gè)椅子。第二件事情，1956年美國打越戰(zhàn)，還有石油危機(jī)，所以經(jīng)濟(jì)也不是那么好;還有一個(gè)很有名的英國學(xué)者
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機(jī)器學(xué)習(xí)大行其道 Google、英特爾相繼推出AI芯片
- Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對人工智能應(yīng)用推出的最新芯片，都號稱能提供極高的運(yùn)算速度及準(zhǔn)確度。除此之外，有鑒于一般客戶很難快速掌握市面上各種不同的軟硬件選項(xiàng)，ARM、超微(AMD)、亞馬遜(Amazon)、Facebook的新產(chǎn)品于是以此為訴求，希望能使模組與各個(gè)芯片的結(jié)合達(dá)到最佳化。 根據(jù)TheRegister報(bào)導(dǎo)，GooglePixel2搭載的協(xié)同處理器PixelVisualCore，是Google第一款智能手機(jī)芯片，并且是專為執(zhí)行Pixel2的影像處理機(jī)器學(xué)習(xí)軟件所設(shè)
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機(jī)器學(xué)習(xí)邁入無需人類指導(dǎo)階段：人機(jī)協(xié)作漸成趨勢
- 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的更新迭代，機(jī)器人與人類的共同協(xié)作將使得人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴(kuò)大。
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一文匯總大數(shù)據(jù)四大方面十五大關(guān)鍵技術(shù)
- 一文匯總大數(shù)據(jù)四大方面十五大關(guān)鍵技術(shù)-本文針對大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析挖掘四大方面的15大關(guān)鍵技術(shù)進(jìn)行梳理和匯總。
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干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識別三種技術(shù)對比
- 干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機(jī)器學(xué)習(xí) vs 模式識別三種技術(shù)對比-本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個(gè)人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計(jì)算機(jī)視覺是怎么一回事，同時(shí)對機(jī)器學(xué)習(xí)是如何隨著時(shí)間緩慢發(fā)展的也有個(gè)直觀的認(rèn)識。
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了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 了解基于FastCV視覺庫的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法-SVM是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在人工智能、模式識別、圖像識別等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，本節(jié)將結(jié)合FastCV庫提供的fcvSVMPredict2Classf32機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)API，對SVM原理及用法進(jìn)行介紹，為后續(xù)大家在使用FastCV進(jìn)行圖像識別類的應(yīng)用開發(fā)提供參考。
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自動(dòng)駕駛技術(shù)有多熱？三年全球投資超800億美元
- 北京時(shí)間10月18日晚間消息，美國知名研究機(jī)構(gòu)“布魯金斯研究院”(The Brookings institute)今日發(fā)布報(bào)告稱，全球汽車廠商和科技公司已在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域投入了約800億美元，但到目前為止仍沒有一家明顯的領(lǐng)先廠商。 自動(dòng)駕駛汽車是目前的一大熱點(diǎn)，福特汽車、通用汽車、蘋果公司、特斯拉、黑莓、谷歌(Waymo)和百度等汽車廠商和科技公司都在研發(fā)相關(guān)技術(shù)。布魯金斯研究院對2014年8月至2017年6月全球自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)領(lǐng)域的投資進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)這三年的投資額就達(dá)
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本知識（使用Python和R代碼）
- 本篇 文章 是 原文 的譯文，然后自己對其中做了一些修改和添加內(nèi)容(隨機(jī)森林和降維算法)。文章簡潔地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法和一些偽 代碼 ，對于 初學(xué)者 有很大幫助，是一篇不錯(cuò)的 總結(jié) 文章，后期可以通過文中提到的算法展開去做一些實(shí)際問題。 引言 Google 的自駕車和機(jī)器人得到了很多新聞，但公司的真正未來是機(jī)器學(xué)習(xí)，這種技術(shù)使計(jì)算機(jī)變得更 智能 ，更個(gè)性化。-Er
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相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來？
- 相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來？-相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗，F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢。同時(shí)，算法設(shè)計(jì)工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來，F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢，從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
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基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法-AI因?yàn)槠銫NN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個(gè)月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師） 在2016年OpenPower峰會上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國各大學(xué)研究CNN的一些成果。
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阿里成立達(dá)摩院 ：為未來科技創(chuàng)新儲備基礎(chǔ)能力
- 10月11日，在2017杭州·云棲大會上，阿里巴巴集團(tuán)正式宣布成立 “達(dá)摩院”，聚焦研究量子計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)算法、網(wǎng)絡(luò)安全、視覺計(jì)算、自然語言處理、人機(jī)自然交互、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)等，涵蓋機(jī)器智能、智聯(lián)網(wǎng)、金融科技等多個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，為人類未來三十年科技創(chuàng)新儲備基礎(chǔ)能力。 此外，為保障未來達(dá)摩院的發(fā)展，馬云宣布，未來3年內(nèi)，阿里巴巴將在技術(shù)研發(fā)上的投入一千億人民幣在全球范圍內(nèi)尋找人才、投入技術(shù)、開拓未來。 會上
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
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