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機器學習

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  • 當AI遇見光子——研究顯示前沿交叉學科正成為科研朝陽領(lǐng)域

    11月3日發(fā)布的一份藍皮書表明，全球光子技術(shù)研究呈現(xiàn)穩(wěn)定增長的趨勢和多學科交叉的特性，尤其是“光學圖像處理與機器學習”等研究主題的論文數(shù)量保持較高增長態(tài)勢，這與人工智能、精密傳感、量子技術(shù)等前沿領(lǐng)域的發(fā)展需求密切相關(guān)。

  • 使用機器學習預(yù)測FPGA的執(zhí)行時間與功耗：一種創(chuàng)新的方法

    隨著科技的飛速發(fā)展，現(xiàn)場可編程門陣列（FPGA）在高性能計算、數(shù)據(jù)中心、人工智能等領(lǐng)域的應(yīng)用日益廣泛。然而，F(xiàn)PGA設(shè)計的復(fù)雜性和功耗問題一直是制約其性能提升的關(guān)鍵因素。近年來，機器學習（ML）技術(shù)的興起為FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測提供了新的解決方案。本文將探討如何使用機器學習進行FPGA的執(zhí)行時間與功耗預(yù)測，并分析其優(yōu)勢與挑戰(zhàn)。

  • 機器學習和人工智能如何改變移動應(yīng)用中的醫(yī)療診斷

    長期以來，醫(yī)療保健一直是一個數(shù)據(jù)密集型領(lǐng)域，而如今，人工智能和機器學習的融合正在開辟新的領(lǐng)域，尤其是在診斷領(lǐng)域。作為開發(fā)人員，我們處于這一轉(zhuǎn)變的前沿，構(gòu)建移動應(yīng)用程序，幫助患者和醫(yī)療保健專業(yè)人員更快地做出更好的決策。從提高診斷準確性到加快早期疾病檢測，人工智能驅(qū)動的移動應(yīng)用程序正成為現(xiàn)代醫(yī)療保健中不可或缺的工具。

  • 利用人工智能與機器學習增強物聯(lián)網(wǎng)安全

    隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的快速發(fā)展，我們的生活、工作和生產(chǎn)方式正在經(jīng)歷前所未有的變革。然而，隨著物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備的普及，其安全性問題也日益凸顯。黑客攻擊、數(shù)據(jù)泄露、惡意軟件入侵等安全威脅層出不窮，給個人、企業(yè)和國家?guī)砹司薮蟮娘L險和損失。為了應(yīng)對這些挑戰(zhàn)，人工智能(AI)和機器學習(ML)技術(shù)正逐漸成為增強物聯(lián)網(wǎng)安全的重要手段。本文將探討如何利用人工智能和機器學習來增強物聯(lián)網(wǎng)安全，并分析其在實際應(yīng)用中的效果與前景。

  • 機器學習如何提升物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全性

    隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)的迅猛發(fā)展，越來越多的設(shè)備被連接到互聯(lián)網(wǎng)上，形成了一個龐大的生態(tài)系統(tǒng)。然而，物聯(lián)網(wǎng)的安全性問題也日益凸顯，包括數(shù)據(jù)隱私安全、網(wǎng)絡(luò)攻擊與入侵、物理安全、系統(tǒng)穩(wěn)定性以及用戶認證與訪問控制等方面。傳統(tǒng)的安全方法已經(jīng)難以應(yīng)對日益復(fù)雜和變化多端的網(wǎng)絡(luò)威脅，因此，利用機器學習(ML)技術(shù)提升物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用的安全性成為了一種有前景的解決方案。

  • 從邊緣到云，Altera以可擴展產(chǎn)品組合加快FPGA創(chuàng)新

    全新可編程軟硬件和開發(fā)工具經(jīng)過優(yōu)化，可在廣泛的用例中提升開發(fā)者工作效率、驅(qū)動智能計算。

  • 革新終端 AI 開發(fā)流程，新唐科技推出 NuEzAI-M55M1 開發(fā)板，打造簡單、快速、輕松上手開發(fā)體驗

    臺灣新竹-2024 年 9 月 24 日-隨著各行各業(yè)對人工智能 (AI) 潛力的日益重視，將 AI 模型直接部署在設(shè)備端的終端 AI 正成為一股重要趨勢，并廣泛應(yīng)用于智能家庭設(shè)備、智慧城市、工業(yè)自動化、互動玩具和穿戴式設(shè)備等領(lǐng)域。這些應(yīng)用場景需要實時的數(shù)據(jù)處理和分析能力，同時還需保持低功耗和高效能，以確保設(shè)備能夠長時間穩(wěn)定運行。這一需求推動了新一代微控制器 (MCU)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理單元 (NPU) 和微處理器 (MPU) 解決方案的乘勢而起。然而，盡管市場對終端 AI 的興趣日益增長，在實作終端 AI 功能的過程中，開發(fā)者面臨著諸多設(shè)計挑戰(zhàn)和痛點。

  • Arm 通過新的 PyTorch 和 ExecuTorch 集成加速從云到邊的人工智能，賦能開發(fā)者即刻實現(xiàn)性能提升

    Arm 控股有限公司(納斯達克股票代碼：ARM，以下簡稱“Arm”)近期宣布通過將Arm? Kleidi技術(shù)集成到 PyTorch 和 ExecuTorch，賦能新一代應(yīng)用在 Arm CPU 上運行大語言模型 (LLM)。Kleidi 匯集了最新的開發(fā)者賦能技術(shù)和關(guān)鍵資源，旨在推動機器學習 (ML) 技術(shù)棧中的技術(shù)協(xié)作和創(chuàng)新。通過這些重要進展，Arm 致力于為任一 ML 技術(shù)棧的開發(fā)者提供更為順暢的體驗。

  • 逐浪AI大潮，以澎拜之力革新產(chǎn)品測試

    產(chǎn)品測試一直都是開發(fā)過程中確保產(chǎn)品在功能和性能方面符合市場預(yù)期的關(guān)鍵一環(huán)。然而，傳統(tǒng)的產(chǎn)品測試流程需要投入大量的時間和資源。另一方面，現(xiàn)代的新產(chǎn)品設(shè)計也變得越來越復(fù)雜，對運行條件的要求也愈發(fā)嚴苛，如要求低功耗、融合更多的傳感器以及添加更多的輸入/輸出接口等。

  • 建立強大的人工智能和機器學習管道最佳做法和工具

    人工智能和機器學習已經(jīng)從實驗技術(shù)演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構(gòu)建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競爭優(yōu)勢,但創(chuàng)建一個功能齊全的AI系統(tǒng)是復(fù)雜的,涉及多個階段。

  • Cloudera推出機器學習項目加速器 (AMP) 的全新套件

    Cloudera的最新創(chuàng)新加速了企業(yè)人工智能用例，并顯著縮短了部署時間 全新AMP將于9月12日在迪拜舉辦的EVOLVE24期間展出 加利福尼亞州圣克拉拉2024年9月13日 /美通社/ -- Cloudera是唯一真正...

  • 改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的機器學習分類技術(shù)的進展

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導(dǎo)致信息驅(qū)動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學習(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過自動發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機器學習模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的效力的評價標準和性能分析方法正在演變。

  • 了解貝葉斯建模和機器學習概率編程

    傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術(shù)往往存在一個嚴重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預(yù)測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數(shù)據(jù),往往需要正確的標記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復(fù)雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。

  • GE醫(yī)療與亞馬遜云科技達成戰(zhàn)略合作，通過生成式AI加速醫(yī)療健康領(lǐng)域轉(zhuǎn)型

    GE醫(yī)療已選擇亞馬遜云科技作為其戰(zhàn)略云服務(wù)合作伙伴，致力于推出全新的定制化基礎(chǔ)模型，加速創(chuàng)新醫(yī)療應(yīng)用快速開發(fā)。GE醫(yī)療將利用亞馬遜云科技的機器學習和生成式AI技術(shù)，訓(xùn)練和部署臨床基礎(chǔ)模型，助力醫(yī)療服務(wù)提供商優(yōu)化臨床和運營流程，進而提升護理服務(wù)質(zhì)量。

  • 通過異常檢測確保數(shù)據(jù)完整性是數(shù)據(jù)工程師需要掌握的基本工具

    當前最有趨勢的機器學習和人工智能在不知疲倦地創(chuàng)新,為客戶提供最先進的解決方案。然而,在這一快速演變過程中,確保一個以高質(zhì)量和完整性為特征的穩(wěn)健數(shù)據(jù)宇宙是不可或缺的。雖然人們經(jīng)常把重點放在改進人工智能模型上,但原始數(shù)據(jù)集的重要性有時會被掩蓋。

  • 使用 Python 進行機器學習：數(shù)據(jù)預(yù)處理技術(shù)

    機器學習仍然是發(fā)展最快、需求量最大的技術(shù)領(lǐng)域之一。機器學習是人工智能的一個分支，它使計算機系統(tǒng)能夠?qū)W習和采用類似人類的特質(zhì)，最終導(dǎo)??致人工智能機器的發(fā)展。 下表列出了人工智能領(lǐng)域中，機器學習可以賦予計算機的八種關(guān)鍵類人特質(zhì)。

  • 了解機器學習的貝葉斯建模和概率規(guī)劃

    傳統(tǒng)機器學習 (ML) 模型和 AI 技術(shù)通常存在一個嚴重缺陷：它們?nèi)狈Σ淮_定性量化。這些模型通常提供點估計，而不考慮其預(yù)測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數(shù)據(jù)，通常需要正確標記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問題上往往會遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識或先驗信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無法利用特定領(lǐng)域的見解，模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細微差別，并且往往無法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來越復(fù)雜和不透明，人們越來越需要數(shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問責性。

  • 機器學習分類技術(shù)的進步對數(shù)據(jù)質(zhì)量的改善

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導(dǎo)致信息驅(qū)動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學習 (ML) 分類算法已成為解決各種數(shù)據(jù)質(zhì)量問題的有效工具，它通過自動查找和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。有各種方法和策略可用于將 ML 分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)凈化、異常值識別、缺失值插補和記錄鏈接等任務(wù)。用于衡量機器學習模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的有效性的評估標準和性能分析方法正在不斷發(fā)展。

  • 亞馬遜云科技推出多項創(chuàng)新，讓生成式AI觸手可及

    北京——2024年7月12日 在亞馬遜云科技紐約峰會上，亞馬遜云科技宣布正式推出多項新技術(shù)和新服務(wù)，讓每個人都能更輕松地開始構(gòu)建AI應(yīng)用。其中，Amazon Q Apps已正式可用，能夠根據(jù)簡單描述創(chuàng)建應(yīng)用程序;Amazon Q Developer成功集成到Amazon SageMaker Studio中并正式可用，為機器學習模型的開發(fā)過程帶來極大便捷;Amazon Bedrock更新了微調(diào)Anthropic Claude 3 Haiku、Guardrails(安全防護)和Agents(代理)等功能，幫助用戶更快、更輕松地構(gòu)建和部署生成式AI應(yīng)用程序。

  • ST Edge AI Suite 人工智能開發(fā)套件正式上線加快采用意法半導(dǎo)體技術(shù)的AI產(chǎn)品開發(fā)速度

    所有邊緣 AI項目的新起點，一站整合工具、軟件和資源，更快、更順暢的開發(fā)體驗