?機器學習 文章 進入?機器學習技術(shù)社區(qū)
使用智能軟件和NIRscan? Nano 評估模塊(EVM)確定材料成分
- 如果您在網(wǎng)頁上搜索“如何確定面料的制作成分”，您可能會找到“燃燒測試”的網(wǎng)頁內(nèi)容。在燃燒測試中，需要取一小塊織物樣品，放在明火上，觀察它是否收縮、熔化或燃燒，并注意產(chǎn)生的氣味?！ ‖F(xiàn)在，使用TI DLP? NIRscan? Nano評估模塊(EVM)和Sagitto系統(tǒng)，可以更簡單、準確地確定織物和紡織品成分。Sagitto系統(tǒng)結(jié)合了微型近紅外傳感器和機器學習模型，可幫助企業(yè)簡化測量過程。每種類型的織物都因不同的成分而具有獨特的近紅外指紋。服裝通常包含不同類型的纖維，精確的合成物組分在服裝的整個使用過
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機器學習的關(guān)鍵點是什么 數(shù)據(jù)量比算法還重要
- 機器學習算法可以通過概括示例來確定如何執(zhí)行重要任務(wù)。手動編程很難完成這樣的目標，所以機器學習通常是可行且成本有效的。隨著更多數(shù)據(jù)的出現(xiàn)，可以解決更加雄心勃勃的問題。因此，機器學習被廣泛應(yīng)用于計算機真誠等領(lǐng)域。然而，開發(fā)成功的機器學習應(yīng)用程序需要大量的“黑色藝術(shù)”，這在教科書中很難找到?！ ?. 學習=表示+評價+優(yōu)化 所有的機器學習的算法通常包括三個組成部分： 表示：一個分類器必須用計算機能夠處理的一些正式語言來表示。相反，為學習者選擇一種表示方式就等同于選擇一組可以學習的分類器。這個集合被稱為學
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“通過分析、人工智能和機器學習將媒體與娛樂（M&E）內(nèi)容貨幣化”
- 隨著時間的推移，世界各地的電影制片廠和制片公司，都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值，或者可以作為大數(shù)據(jù)應(yīng)用程序的一部分加以分析，從而為我們提供精確的預(yù)測、關(guān)聯(lián)分析，或為我們帶來期望的結(jié)果。為了得到最終結(jié)果，我們應(yīng)該把這些內(nèi)容用可靠且經(jīng)濟的方式存儲起來，確保萬無一失。這樣才能通過數(shù)據(jù)分析、人工智能(AI)和機器學習(ML)開啟貨幣化的道路。而媒體庫和分析平臺的構(gòu)建，既可以在企業(yè)本地，也可以在云端完成，或著由二者結(jié)合來完成?！ ∵x擇一個供應(yīng)商購買
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機器學習不斷接近人腦水平 AI圖像識別發(fā)展如何
- 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節(jié)節(jié)退敗，屢敗屢戰(zhàn)，而多任務(wù)處理(multi-tasking)幾乎是為數(shù)不多可以讓人類驕傲的事情了。人們可以同時打開8個網(wǎng)站、數(shù)份文檔和一個交友軟件，即使正在專心處理其中一件事，只要突然收到一條回復或更新提醒，也能夠快速安排。對機器而言，要在同一時間完成這樣的任務(wù)顯然有點困難，因此，多任務(wù)處理一直被視為人類獨有的技能點。 然而，這個優(yōu)勢也將失去了?！ 〗鼛啄辏珹lphago、視頻識別、指紋解鎖、圖片識別、語音轉(zhuǎn)文字、機器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機器學習：亟須糾正的4大類“偏差”
- 偏見是指個人對他人或其他群體所持有的缺乏充分事實依據(jù)的認識和態(tài)度，而機器學習中的偏差則是由缺乏足夠的特征和用于訓練模型的相關(guān)數(shù)據(jù)集不全面引起的。機器學習算法在訓練中嚴格按照其數(shù)學構(gòu)造和數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)，準確完成人類所輸入的內(nèi)容，因此，機器學習模型的偏差通常是由設(shè)計和收集相關(guān)數(shù)據(jù)的人的“偏見”造成的。 數(shù)據(jù)科學家在構(gòu)建算法并對機器學習進行訓練時，源自其本身某種程度的偏見會不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運的是，機器學習的偏差能夠被檢測和規(guī)避。不過，相關(guān)的研究人員仍需保持警惕。本文總結(jié)了需要了解和防范的4
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你想要的機器學習課程筆記在這：主要討論監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習
- 機器學習定義：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E(一個程序從經(jīng)驗E中學習解決任務(wù)T進行某一任務(wù)量度P，通過P測量在T的表現(xiàn)而提高經(jīng)驗E(另一種定義
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谷歌推機器學習標注圖片中物體界面 整體速度提高3倍
- 10月24日上午消息，據(jù)中國臺灣地區(qū)媒體iThome.com.tw報道，Google在2018 ACM多媒體會議上，推出一種使用機器學習來標注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標記出輪廓以及標簽，提高整體標記速度達三倍?！ ∮捎诂F(xiàn)代基于深度學習電腦視覺模型的性能，取決標簽訓練資料的多少，越大的資料庫將能讓機器學習有更好的表現(xiàn)。Google在許多深度學習的研究都一再提到，高品質(zhì)的訓練資料取得并不容易，而這個問題已經(jīng)成為發(fā)展電腦視覺的主要瓶頸，對于諸如自動駕駛、機器人或是圖片搜尋等這類以像素為辨識基礎(chǔ)的工
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“AI臨床醫(yī)生”學習智能體問世
- 據(jù)科技日報報道，英國《自然·醫(yī)學》雜志23日在線發(fā)表了一項人工智能與醫(yī)學研究：英國科學家報告了一個名為“AI臨床醫(yī)生”(AI Clinician)的學習智能體。“AI臨床醫(yī)生”通過強化學習，能幫助人類醫(yī)生改進實時決策，在全球范圍內(nèi)提高敗血癥的治療效果，進而每年挽救萬千條生命?！ ⊙Y是一種嚴重威脅生命的疾病，患者機體對炎癥感染產(chǎn)生極端反應(yīng)，導致組織和器官受損。敗血癥是全球第三大死亡原因和醫(yī)院內(nèi)死亡的主要原因。治療敗血癥的關(guān)鍵是正確施用注射液和藥物，以幫助病人維持血壓穩(wěn)定。但是，目前的臨床實踐尚未達到
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美光科技慶祝成立40 周年，領(lǐng)先與創(chuàng)新的腳步永不停歇
- 美光科技公司今天在愛達荷州議會大廈前舉辦慶典，歡慶公司成立 40 周年。美光在全球的辦事機構(gòu)舉辦了多場慶?；顒印！ ∶拦饪萍加?0 年前在美國博伊西成立，從一家初創(chuàng)公司逐步發(fā)展成為全球第四大半導體公司，擁有業(yè)界最廣泛的存儲解決方案組合。如今，美光在世界 17 個國家/地區(qū)擁有 34000 多名員工。在發(fā)展過程中，美光科技貢獻了近 40000 項專利，其對創(chuàng)新的追求推動著公司不斷發(fā)展壯大。過去 40 年間，美光的高性能存儲解決方案助力各種終端應(yīng)用(如個人計算、智能手機、網(wǎng)絡(luò)和云計算)實現(xiàn)了多項更廣泛的技
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恩智浦引領(lǐng)發(fā)展——邊緣設(shè)備機器學習
- 恩智浦面向重點應(yīng)用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統(tǒng)級解決方案，邊緣節(jié)點開發(fā)人員如今可利用數(shù)學升級來推動云上機器學習(ML)的歷史性發(fā)展?！ IQ軟件環(huán)境包括構(gòu)建和優(yōu)化云訓練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車應(yīng)用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設(shè)備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應(yīng)用領(lǐng)域。通過節(jié)省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產(chǎn)品需要機器學習功能的客戶得償所愿?！ 《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦引領(lǐng)邊緣設(shè)備機器學習
- 借助恩智浦面向重點應(yīng)用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統(tǒng)級解決方案，邊緣節(jié)點開發(fā)人員如今可利用數(shù)學升級來推動云上機器學習(ML)的歷史性發(fā)展?！ IQ軟件環(huán)境包括構(gòu)建和優(yōu)化云訓練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車應(yīng)用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設(shè)備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應(yīng)用領(lǐng)域。通過節(jié)省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產(chǎn)品需要機器學習功能的客戶得償所愿?！ 《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：
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