數(shù)據(jù)科學(xué)是個廣義的學(xué)科, AnalyTIcs data scienTIst(Type A)和Builder data scienTIst(Type B)有所不同。
深度學(xué)習(xí)是人工智能的熱點發(fā)展方向之一,將推動我們步入控制設(shè)計和工業(yè)物聯(lián)網(wǎng)的新臺階。機器視覺在工業(yè)控制領(lǐng)域極其重要,借助這些技術(shù),使用數(shù)據(jù)驅(qū)動部署復(fù)雜的機器和設(shè)備。 為了比競爭對手更好地服
隨著物聯(lián)網(wǎng)、云計算等技術(shù)的快速崛起,以及機器學(xué)習(xí)算法的突破發(fā)展,人工智能已經(jīng)成為當(dāng)今最熱門科研領(lǐng)域之一,并被譽為人類創(chuàng)造的最后一個發(fā)明,基將對世界帶來顛覆性的變化,同時激發(fā)出了種行種業(yè)無限的創(chuàng)新
英國健康科技公司Medopad與美國Johns Hopkins University簽署了合作備忘錄(MoU),將利用機器學(xué)習(xí)及病患監(jiān)測技術(shù)開發(fā)新的醫(yī)療解決方案。 Medopad向Joh
目前,針對性攻擊已經(jīng)成為當(dāng)下威脅企業(yè)安全的主要攻擊方式之一。它們常常隱藏在安全系統(tǒng)所生成的大量警示之下,讓攻擊者有時間入侵企業(yè)系統(tǒng),盜取寶貴的數(shù)據(jù)。 而隨著安全形勢的不斷演變,
最近很長的一段時間,人工智能的熱度都維持在一定的高度。但是大家在關(guān)注或研究人工智能領(lǐng)域的時候,總是會遇到這樣的幾個關(guān)鍵詞:深度學(xué)習(xí)、機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。那他們之間到底是什么樣的關(guān)系呢?
眾所周知,芯片設(shè)計是一項非常復(fù)雜的又困難的大算法工程,縱觀目前的硬件市場都是有少數(shù)廠商所把持。為了鼓勵新創(chuàng)公司和市場競爭,希望未來大學(xué)生從事硬件公司創(chuàng)業(yè)降低開發(fā)成本,美研究演算法加速器,只要將焦
當(dāng)Alpha Go點燃人類對深度學(xué)習(xí)的好奇心后,近年深度學(xué)習(xí)在市場上的討論度達(dá)到一個高峰。我們很容易從網(wǎng)絡(luò)資源上取得關(guān)于深度學(xué)習(xí)的開發(fā)步驟,若歸結(jié)到最根本的問題,究竟深度學(xué)習(xí)需要先準(zhǔn)備哪里些東西
數(shù)據(jù)中心和IT管理目前正面臨一些重大的行業(yè)變化。其中最重要的是勞動力的轉(zhuǎn)移和改變,如今IT行業(yè)每天約有10,000人退休,這一趨勢始于2011年,預(yù)計將持續(xù)到2030年,而這發(fā)生在物聯(lián)網(wǎng)(IoT
Apache Spark是處理和使用大數(shù)據(jù)最廣泛的框架之一,Python是數(shù)據(jù)分析、機器學(xué)習(xí)等領(lǐng)域最廣泛使用的編程語言之一。如果想要獲得更棒的機器學(xué)習(xí)能力,為什么不將Spark和Python一起
大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù),在應(yīng)用層面包括機器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度學(xué)習(xí)等,它們都是現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)。在大數(shù)據(jù)背景下,這些技術(shù)均得到了質(zhì)的提升,人工智能、機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的包含關(guān)系如下圖。
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一套特定的算法,是機器學(xué)習(xí)中的一類模型,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本身就是一般泛函數(shù)的逼近,它能夠理解大腦是如何工作,能夠了解受神經(jīng)元和自適應(yīng)連接啟發(fā)的并行計算風(fēng)格,通過使用受大腦啟發(fā)的新穎學(xué)習(xí)算法來解
人工智能,可謂炙手可熱,無人不知,無人不曉。并且,關(guān)于機器人取代人工的技術(shù)層出不窮! 殊不知,人工智能的產(chǎn)生,具有堅實的科學(xué)理論基矗算法、數(shù)據(jù)和計算三大基礎(chǔ)要素,共同驅(qū)動人工智能發(fā)展。其
導(dǎo)讀:“我叫 Jacob,是谷歌 AI Residency 項目的學(xué)者。2017 年夏天我進(jìn)入這個項目的時候,我自己的編程經(jīng)驗很豐富,對機器學(xué)習(xí)理解也很深刻,但以前我從未使用過 Te
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算芯片已經(jīng)引起了全球各個學(xué)院/企業(yè)的廣泛關(guān)注,“軟件定義芯片”相關(guān)研究,適應(yīng)AI算法不斷變化的重要研究方向。但是芯片的性能跟通用性常常是一個“魚和熊
上世紀(jì)40年代,人工智能的基本框架就已經(jīng)存在,自那以后,各種組織就一直在人工智能的發(fā)展上進(jìn)行創(chuàng)新。 近年來,大數(shù)據(jù)和先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)模型將人工智能的發(fā)展推向了前所未有的高度。這些新的技術(shù)成
本文是對機器學(xué)習(xí)算法的一個概覽,以及個人的學(xué)習(xí)小結(jié)。通過閱讀本文,可以快速地對機器學(xué)習(xí)算法有一個比較清晰的了解。本文承諾不會出現(xiàn)任何數(shù)學(xué)公式及推導(dǎo),適合茶余飯后輕松閱讀,希望能讓讀者比較舒適地獲
美國賓州格伊辛格衛(wèi)生醫(yī)療系統(tǒng)(Geisinger Health)Manar D. Samad博士及其同事,對17多萬個病患進(jìn)行實驗,試圖比較機器學(xué)習(xí)和心力評量表(Framingham Risk
這篇文章主要面向的是非專業(yè)的讀者,簡單直白地介紹了機器學(xué)習(xí)的概念、內(nèi)涵、以及機器學(xué)習(xí)的相關(guān)問題。對于專業(yè)人士而言也可以依據(jù)這篇文章對機器學(xué)習(xí)的概念做更深入的理解,看看如何向身邊朋友們解釋你所從事
如果希望了解機器學(xué)習(xí),或者已經(jīng)決定投身機器學(xué)習(xí),你會第一時間找到各種教材進(jìn)行充電,同時在心中默認(rèn):書里講的是牛人大神的畢生智慧,是正確無誤的行動指南,認(rèn)真學(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實際情況是,你很