據(jù)外媒報道,在本月時初被曝光以2億美元收購了機器學(xué)習(xí)和人工智能初創(chuàng)公司Turi之后,蘋果正在將其改造成專門的機器學(xué)習(xí)部門,日前已經(jīng)在官方招聘頁面貼出了相關(guān)崗位。 招聘信息顯示,
直到目前為止,要在電腦上完成一個最簡單的任務(wù)仍然需要極其復(fù)雜且精確的指令說明。 我們身邊還有誰記得如何用穿孔卡片編程嗎?又有誰還會使用DOS呢? 計算機編程語言已經(jīng)經(jīng)過了多年的發(fā)
抑郁癥越來越變成一個常見詞,很多普通人心情不好時就稱自己得了抑郁癥。不過即便對醫(yī)生來說,診斷也不是件容易的事。而南加州大學(xué)的研究人員開發(fā)出的機器學(xué)習(xí)工具,或許能讓診斷變得更容易也客觀。
系統(tǒng)更新:Android N Android Wear 2.0亮相 說到Google I/O大會,手機圈最關(guān)注的大概就是Android系統(tǒng)的更新了。從昨天的前瞻中,小編就已經(jīng)提到過,這一次的An
新部門將研究如何改進機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)設(shè)施和使科技投入實用中。研究人員也將與語言學(xué)家密切合作推動自然語言理解。機器智能已經(jīng)用于谷歌產(chǎn)品包括谷歌翻譯、照片搜索和收件箱自動回復(fù)。 谷歌并不隱瞞其A
現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)逐漸成為行業(yè)熱門,經(jīng)過二十幾年的發(fā)展,機器學(xué)習(xí)目前也有了十分廣泛的應(yīng)用,如:數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學(xué)診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略
了解Unity 機器學(xué)習(xí)技術(shù)與游戲產(chǎn)業(yè)相結(jié)合的優(yōu)勢、其他領(lǐng)域的應(yīng)用以及未來的發(fā)展。 一直以來,Unity都在致力于降低機器學(xué)習(xí)的門檻,并將該技術(shù)應(yīng)用到游戲開發(fā)中,以使開發(fā)流程變得更加簡單
Tailor Brands能為小企業(yè)實現(xiàn)品牌營銷過程的部分自動化,近日這家公司宣布獲1550萬美元B輪融資。 首席執(zhí)行官Yali Saar表示公司的設(shè)計會融入機器學(xué)習(xí)。其理念就是創(chuàng)建一種
柳友娟 制圖 一個人獨處時,感覺有點孤單,怎么辦?微軟亞洲研究院推出的“微軟小冰”,或許可以像閨蜜一樣地跟你聊天解悶。3.0版本的“小冰&r
3月24日消息,谷歌母公司Alphabet董事長Eric Schmidt今日宣布,谷歌將面向開發(fā)者開放云端機器學(xué)習(xí)平臺。該平臺此前被應(yīng)用于Google Photos、谷歌翻譯及Inbo
雖然WP平臺的發(fā)展不盡如人意,但這沒有阻擋微軟為其它平臺,如iOS開發(fā)應(yīng)用的熱情。最近,微軟為iOS平臺開發(fā)了一款新的非生產(chǎn)力應(yīng)用,主要功能是自拍。 新應(yīng)用的名字也簡單粗暴,就叫Micr
最近,微軟的Jennnifer Marsman 在他自己的老板身上測試了一下自己設(shè)計的測謊儀。 “你覺得你所在的公司是全世界最好的公司嗎?” &
盜刷信用卡風(fēng)險已經(jīng)成為困擾全球銀行信用卡部門的難題之一。僅以美國為例,美聯(lián)儲的支付調(diào)查報道顯示,2012年全美信用卡支付總金額達到260億美元,這其中未經(jīng)授權(quán)的信用卡支付,也就是盜刷信用卡的金額
機器學(xué)習(xí)現(xiàn)在可謂是炙手可熱。只要應(yīng)用機器學(xué)習(xí),就可以有效豐富數(shù)據(jù)和知識,促進有價值的任務(wù)自動化,包括感知、分類和數(shù)值預(yù)測等。而它的“兄弟”—&m
IBM的SMT系統(tǒng)使用天氣型態(tài)在數(shù)周前收集海量數(shù)據(jù)點并預(yù)測有多少太陽能和風(fēng)能可被利用。 通過預(yù)測天氣,科技可以預(yù)報有多少能源可以通過太陽能和風(fēng)能資源產(chǎn)生。 IBM已經(jīng)發(fā)明了一個計
中國科學(xué)技術(shù)大學(xué)潘建偉教授及其同事陸朝陽、劉乃樂等組成的研究團隊在國際上首次實現(xiàn)量子機器學(xué)習(xí)算法。日前,國際權(quán)威物理學(xué)期刊《物理評論 快報》發(fā)表了這一論文[Phys. Rev. Lett. 11
在機器學(xué)習(xí)中,更多的數(shù)據(jù)總是比更好的算法好嗎?對于Quora上的這個問題,Netflix公司工程總監(jiān)Xavier Amatriain認(rèn)為,很多時候增加更多的樣本到訓(xùn)練集并不會提高模型的性能,而如
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識
隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,機器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界,機器學(xué)習(xí)都是一個炙手可熱的方向,但是學(xué)術(shù)界和工 業(yè)界對機器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重,學(xué)術(shù)界側(cè)重于對機器學(xué)習(xí)理論
Part 1: 機器學(xué)習(xí)的前世今生. 既然說機器學(xué)習(xí),就從什么機器學(xué)習(xí)開始,相對而言,機器學(xué)習(xí)是一個比較泛的概念 初看的話,會覺得機器學(xué)習(xí)和人工智能,數(shù)據(jù)挖掘講的東西很像,實際他