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人工智能時(shí)代，技術(shù)人員應(yīng)該掌握5項(xiàng)技能
在2016年，人工智能公司產(chǎn)生的資金收入估值達(dá)到了80億美元，并且這一數(shù)字有望在未來的三年內(nèi)翻五倍。企業(yè)家們都紛紛投資人工智能，不僅將其作為一種降低成本的方式，還用它來改變客戶和員工體驗(yàn)。
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麥肯錫：2025年AI應(yīng)用的總市場將達(dá)1270億美元
AI 本身的能力是讓人興奮的，并且潛力巨大，通過改進(jìn)醫(yī)療、環(huán)境、安全和教育，能提升人類的生活。同時(shí)，AI同時(shí)也混合著復(fù)雜的道德、法律、安全問題，伴隨有隱私、歧視、信任和監(jiān)管等難題。隨著逐漸AI引
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最新Fluke電機(jī)診斷工具采用Veros機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù) 新產(chǎn)品提高電機(jī)效率并縮短停工時(shí)間
美國華盛頓州，埃弗雷特2017年4月27日消息——Fluke和Veros Systems達(dá)成協(xié)議，在資產(chǎn)性能和條件監(jiān)測技術(shù)方面進(jìn)行合作，旨在提高對電機(jī)驅(qū)動(dòng)機(jī)器的效率和可靠
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威盛積極發(fā)展人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)制傳感器
前段時(shí)間，威盛電子正式發(fā)布了一款傳感器新品——Pixetto (必視透) 視覺傳感器。該傳感器可以應(yīng)用于12歲及以上學(xué)生的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)教育中來，讓學(xué)生的學(xué)習(xí)變得更加直觀和生動(dòng)，提升學(xué)生的學(xué)習(xí)效率。
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微軟AI首席科學(xué)家鄧力離職 加盟對沖基金公司
2017年5月19號，微軟人工智能首席科學(xué)家、IEEE Fellow 鄧力透露自己已經(jīng)離開微軟，加入美國基金公司 Citadel 擔(dān)任首席人工智能官（Chief ArTIficial-Intel
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AlphaGo之父詳解“圍棋上帝”煉成記
圍棋已經(jīng)流傳近3000年，但人類一直低估了一點(diǎn)：以第五條線為代表的棋局中部區(qū)域。 這是AlphaGo之父、DeepMind創(chuàng)始人DemisHassabis向外界分享A
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百度提出交互式學(xué)習(xí)方法：讓機(jī)器在對話中學(xué)會(huì)自然語言
自然語言處理一直是人工智能發(fā)展道路上面臨的巨大挑戰(zhàn)。此前，大多數(shù)研究都是讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型在大量已標(biāo)記數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練的。最近，百度研究院人員提出了一種全新的方法，研究人員讓人工
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微博基于Flink的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐
分享嘉賓：于茜 微博?高級算法工程師 編輯整理：王洪達(dá) 內(nèi)容來源：Flink Forward 導(dǎo)讀：微博作為國內(nèi)比較主流的社交媒體平臺(tái)，目前擁有2.22億日活用戶和5.16億月活用戶。如何為用戶實(shí)時(shí)推薦優(yōu)質(zhì)內(nèi)容，背后離不開微博的大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。本文由微博機(jī)器學(xué)習(xí)
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麥肯錫發(fā)布2017人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)報(bào)告
咨詢公司麥肯錫日前發(fā)布報(bào)告，對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的現(xiàn)狀及未來進(jìn)行了分析。 以下為報(bào)告要點(diǎn)： ——包括百度和谷歌(微博)在內(nèi)的科技巨
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理想中的“AI時(shí)代“，其實(shí)還有很遠(yuǎn)！
近幾年的熱度自然不用多講。尤其是自今年年初被寫進(jìn)政府工作報(bào)告之后，更是火得如日中天，一塌糊涂。一時(shí)間，大河上下各種技術(shù)、各種算法、各種應(yīng)用、各種商業(yè)模式層出不窮，仿佛我們已經(jīng)進(jìn)入了理想中的&ld
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谷歌帶你體驗(yàn)一把什么是機(jī)器學(xué)習(xí)
根據(jù)公開資料顯示，今年以來，數(shù)十家“無人貨架”、“無人便利店”創(chuàng)業(yè)企業(yè)紛紛涌現(xiàn)，參與投資的機(jī)構(gòu)數(shù)量也超過50家，包括IDG、真格基金、創(chuàng)新工場
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Face ID在運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)的同時(shí),安全是否有保障
人工智能在未來可能會(huì)占領(lǐng)生物識別領(lǐng)域，這是一種不可更改的趨勢。因?yàn)樯镒R別是一個(gè)復(fù)雜的安全問題，通常涉及復(fù)雜算法、隨機(jī)生成的密碼和多個(gè)認(rèn)證步驟。大量的數(shù)據(jù)儲(chǔ)存之后那肯定需要一個(gè)有效的管理，人
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物聯(lián)網(wǎng)的未來將由機(jī)器學(xué)習(xí)做主
在物聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展過程中，機(jī)器學(xué)習(xí)可是一個(gè)大頭方向，近幾年來，幾乎沒有什么像機(jī)器學(xué)習(xí)那樣能夠推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)大幅增長，機(jī)器學(xué)習(xí)將是物聯(lián)網(wǎng)發(fā)展不可或缺的未來式，無論是激發(fā)人類的創(chuàng)造力，超越人類的效率，還
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3種機(jī)器學(xué)習(xí)算法解讀
在下面的文章中，我們將討論決策樹、聚類算法和回歸，指出它們之間的差異，并找出如何根據(jù)不同的案例選擇最合適的模型。 有監(jiān)督學(xué)習(xí) VS 無監(jiān)督學(xué)習(xí) 理解機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)就是
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AI技術(shù)的數(shù)據(jù)科學(xué)將面臨哪些挑戰(zhàn)
AI技術(shù)的發(fā)展，一直都是所有人關(guān)注的焦點(diǎn)，數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)更是其中的難點(diǎn)。隨著我們進(jìn)入2017年下半年，我們可以看到數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的公司都面臨著共同的挑戰(zhàn)。假設(shè)你的公司已經(jīng)在大規(guī)模收集數(shù)據(jù)
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基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的SVM優(yōu)化
機(jī)器學(xué)習(xí)必將會(huì)設(shè)計(jì)算法的優(yōu)化問題，主要是實(shí)現(xiàn)Platt SMO算法，那么，下面本文對SVM的優(yōu)化進(jìn)行了介紹，主要實(shí)現(xiàn)了Platt SMO算法優(yōu)化SVM模型，并嘗試使用遺傳算法框架GAFT對初
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解除尷尬,機(jī)器學(xué)習(xí)新手常犯的6大錯(cuò)
人工智能技術(shù)是越來越火，伴隨著深度學(xué)習(xí)技術(shù)和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)也是十分的受人歡迎，然而新技術(shù)的發(fā)展，由于經(jīng)驗(yàn)不足或者是技術(shù)不夠，在學(xué)習(xí)的過程中常常是頭腦混沌，分不清方向了，今天我們就一起來講講拿那
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解讀決策樹與隨機(jī)森林模型的概念
決策樹，是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種非常常見的分類方法，也可以說是所有算法中最直觀也最好理解的算法。 有人找我借錢（當(dāng)然不太可能。。。），借還是不借？我會(huì)結(jié)合根據(jù)我自己有沒有錢
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再不轉(zhuǎn)型人工智能,你就要被甩了
早期證據(jù)已表明“大規(guī)模采用人工智能技術(shù)將為企業(yè)帶來豐厚回報(bào)”，這意味著人工智能的顛覆性力量將逐漸顯現(xiàn)。政府、企業(yè)以及開發(fā)者都應(yīng)對此有清晰認(rèn)識。人工智能技術(shù)近年來飛速發(fā)
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思科收購AI初創(chuàng)公司Perspica,大力推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析企業(yè)數(shù)據(jù)
思科是 IT 和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的全球領(lǐng)導(dǎo)者。思科有其自己的技術(shù)和對網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)模式的獨(dú)特研究使其成為了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的成功實(shí)踐者之一。據(jù)報(bào)道，思科最近收購人工智能初創(chuàng)公司Perspica，將致力于機(jī)器學(xué)習(xí)研
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