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2017AI回顧：“狂野西部”般的人工智能更智能
“人工智能就像現(xiàn)在的‘狂野西部’，”高通的圖形主管TIm Leland在本月早些時(shí)候告訴我，該公司推出了最新的高端移動(dòng)芯片。Snapdragon
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未來(lái)AI可能會(huì)更替180萬(wàn)個(gè)崗位，你該如何應(yīng)對(duì)？
根據(jù)科研公司Gartner的一項(xiàng)新研究，到2020年，人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)可能會(huì)淘汰180萬(wàn)個(gè)工作崗位，但同時(shí)創(chuàng)造230萬(wàn)個(gè)新崗位。在這種情況下，消失和創(chuàng)造這兩大不同結(jié)果在很大程度上取決于
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TensorFlow的框架結(jié)構(gòu)解析
TensorFlow是谷歌的第二代開(kāi)源的人工智能學(xué)習(xí)系統(tǒng)，是用來(lái)實(shí)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的內(nèi)置框架學(xué)習(xí)軟件庫(kù)。目前，TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為了一個(gè)研究熱點(diǎn)。由基本的機(jī)器學(xué)習(xí)算法入手，簡(jiǎn)析機(jī)器學(xué)習(xí)
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數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)和AI的區(qū)別？如何一起使用？
當(dāng)我進(jìn)行以數(shù)據(jù)科學(xué)家進(jìn)行自我介紹時(shí)，經(jīng)常會(huì)被問(wèn)道：“數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)有什么區(qū)別？”或者“這是不是意味著你在研究人工智能？”所以我將通過(guò)本文進(jìn)行回
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人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)介紹
我們周圍的事物正變得越來(lái)越智能。 從汽車到智能手機(jī)，到數(shù)字助理，甚至包括機(jī)器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設(shè)備、計(jì)算機(jī)和機(jī)器都在聰明地執(zhí)行任務(wù)。它們是如何
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機(jī)器學(xué)習(xí)將改變商業(yè)智能分析應(yīng)用
隨著人工智能(AI)與機(jī)器學(xué)習(xí)(machine learning)技術(shù)取得進(jìn)展后，將會(huì)讓數(shù)據(jù)預(yù)備、發(fā)現(xiàn)、分析、預(yù)測(cè)與以數(shù)據(jù)為主的決策更加簡(jiǎn)易，進(jìn)而幫助業(yè)者使其營(yíng)運(yùn)流程更加智能化。 據(jù)報(bào)導(dǎo)
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IoT并不安全？IoT的五大困惑
近幾年物聯(lián)網(wǎng)（IoT）無(wú)論在消費(fèi)者或是企業(yè)領(lǐng)域的成長(zhǎng)皆快速，但許多人也對(duì)IoT能帶來(lái)的益處產(chǎn)生迷思，一旦有著錯(cuò)誤認(rèn)知，則有可能將企業(yè)的IoT方針帶往錯(cuò)誤方向，錯(cuò)過(guò)IoT帶來(lái)的真正變革力量，或
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機(jī)器學(xué)習(xí)中算法與模型的區(qū)別
機(jī)器學(xué)習(xí)中的“算法”是什么？ 機(jī)器學(xué)習(xí)中的“算法”是在數(shù)據(jù)上運(yùn)行以創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)“模型”的過(guò)程。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法執(zhí)行“模式識(shí)別”。算法從數(shù)據(jù)中“學(xué)習(xí)”，或者對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行“擬合”。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法有很多。比如
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機(jī)器學(xué)習(xí)的突飛猛進(jìn)，這些進(jìn)步很可疑
站在2018年，圖像分類準(zhǔn)確率在95%以上的模型，已經(jīng)遍地都是。 回想2012年，Hinton帶著學(xué)生們以ImageNet上16.4%的錯(cuò)誤率震驚計(jì)算機(jī)視覺(jué)研究界，似乎已經(jīng)是遠(yuǎn)古時(shí)期的歷
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用高德納曲線探討人工智能的發(fā)展情況
首先，介紹一個(gè)新科技預(yù)測(cè)工具—技術(shù)成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術(shù)成熟度曲線是美國(guó)高德納公司提出并使用的預(yù)測(cè)工具。從1995年開(kāi)始，高德納公司就開(kāi)始用技術(shù)成熟度曲 線
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PyTorch如何加速數(shù)據(jù)并行訓(xùn)練？分布式秘籍大揭秘
在芯片性能提升有限的今天，分布式訓(xùn)練成為了應(yīng)對(duì)超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型的主要方法。本文將向你介紹流行深度學(xué)習(xí)框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式數(shù)據(jù)并行包的設(shè)計(jì)、實(shí)現(xiàn)和評(píng)估。 論文地
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微型控制器會(huì)成為機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵命門
Azeem請(qǐng)我在CogX上做一次演講，并且希望我集中討論我希望觀眾領(lǐng)悟的一個(gè)點(diǎn)。幾年前我的工作的重點(diǎn)就是讓人們相信深度學(xué)習(xí)是一次真正的革命，而不是一時(shí)的熱潮，但是不斷涌現(xiàn)的諸多產(chǎn)品足以回答這個(gè)問(wèn)
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腦機(jī)接口的“校準(zhǔn)”新成果，可以幫助殘疾人在幾秒鐘內(nèi)學(xué)會(huì)使用
腦機(jī)接口（BCI）能實(shí)現(xiàn)重度殘疾人對(duì)輪椅、機(jī)器人手臂以及電腦等設(shè)備的控制。雖然在提高這些設(shè)備的準(zhǔn)確度與精密度方面已經(jīng)取得了很大的進(jìn)步，但是為了使用戶熟悉這些技術(shù)，需要長(zhǎng)時(shí)間的繁瑣訓(xùn)練。必須讓計(jì)算
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芬安全利用機(jī)器學(xué)習(xí)和行為分析技術(shù)于端點(diǎn)安全
企業(yè)基礎(chǔ)設(shè)備越來(lái)越多，控制每個(gè)端點(diǎn)變得越來(lái)越困難，以及員工頻繁使用網(wǎng)絡(luò)來(lái)完成工作，使得網(wǎng)絡(luò)安全充斥太多不確定因素。芬安全(F-Secure)將極為復(fù)雜的端點(diǎn)保護(hù)變得很簡(jiǎn)單。 導(dǎo)致不同類型
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是誰(shuí)賦予了人工智能強(qiáng)大的力量？
一、人工智能與深度學(xué)習(xí) 2016年，AlphaGo與李世石九段的圍棋對(duì)決無(wú)疑掀起了全世界對(duì)人工智能領(lǐng)域的新一輪關(guān)注。在與李世石對(duì)戰(zhàn)的5個(gè)月之前，AlphaGo因擊敗歐洲圍棋冠軍樊麾二段，
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保險(xiǎn)業(yè)者用機(jī)器學(xué)習(xí)提高業(yè)務(wù)效率
保險(xiǎn)業(yè)者將機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)用到業(yè)務(wù)的實(shí)際案例越來(lái)越多元，據(jù)DataRobot研究指出，包括索賠預(yù)測(cè)、動(dòng)態(tài)價(jià)格調(diào)整、詐欺偵測(cè)、產(chǎn)品推薦、風(fēng)險(xiǎn)評(píng)級(jí)、安全與隱私等，都是保險(xiǎn)業(yè)者利用機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)勢(shì)的類別。
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Goanna Solutions將AWS re / Start培訓(xùn)計(jì)劃帶到澳大利亞
澳大利亞本土企業(yè)Goanna Solutions將在澳大利亞啟動(dòng)名為AWS re / Start的培訓(xùn)計(jì)劃。 通過(guò)與Amazon Web Services合作，AWS re / Start是一項(xiàng)全日制
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遍覽200多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)工具后，我學(xué)到了啥
大數(shù)據(jù)文摘出品 來(lái)源：huyenchip 編譯：Fisher、Andy 因?yàn)闄C(jī)器學(xué)習(xí)研究的放緩，以及大家對(duì)產(chǎn)業(yè)化的需求。近來(lái)大家對(duì)MLOps的關(guān)注越來(lái)越高，特別是其中涉及到的各種各樣的工具。 在這篇
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意法半導(dǎo)體發(fā)布STM32狀態(tài)監(jiān)測(cè)功能包，通過(guò)Cartesiam工具簡(jiǎn)化機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程
中國(guó)，2020年7月29日——意法半導(dǎo)體發(fā)布一款免費(fèi)的STM32軟件功能包，讓用戶可以用微控制器探索套件快速創(chuàng)建、訓(xùn)練、部署工業(yè)狀態(tài)監(jiān)測(cè)智能邊緣設(shè)備。
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辨別“偽人工智能”這三招最有效，AI有真假教你一招制敵！
好像突然之間，每一個(gè)應(yīng)用程序都云服務(wù)都被人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化了，新增的各種各樣的特性功能，都像魔法一樣神奇。 好像突然之間，每一個(gè)應(yīng)用程序都云服務(wù)都被人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化了，新增的各
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