?機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入?機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語匯總
- 剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們，這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語詞匯表，一定是你必不可少的入門資料！本術(shù)語表列出了基本的機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語和 TensorFlow 專用術(shù)語的定義，希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容，輕松打開機(jī)器學(xué)習(xí)世界的大門。機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語表地址： https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測(cè)試 (A/B testing)一種統(tǒng)計(jì)方法，用于將兩種或多種技
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JFrog助力開發(fā)者實(shí)現(xiàn)安全AI之旅，與DataBricks的MLflow集成實(shí)現(xiàn)無縫機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應(yīng)鏈平臺(tái)的締造者JFrog?近期宣布實(shí)現(xiàn)JFrog?Artifactory和Databricks開發(fā)的開源軟件平臺(tái)MLflow的全新機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）生命周期集成。繼今年早些時(shí)候發(fā)布與Qwak和Amazon?SageMaker的原生集成后，JFrog?擴(kuò)展了其通用AI解決方案，為企業(yè)提供以Artifactory作為模型注冊(cè)中心的單一記錄系統(tǒng)。這項(xiàng)全新集成讓?JFrog?用戶在簡化的端到端DevSecOps工作流中，結(jié)合
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美光內(nèi)存與存儲(chǔ)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的理想之選
- 據(jù) IDC 預(yù)測(cè)，從 2021 年到 2027 年，作為數(shù)字孿生的新型物理資產(chǎn)和流程建模的數(shù)量將從 5% 增加到 60%。盡管將資產(chǎn)行為中的關(guān)鍵要素?cái)?shù)字化并非一種全新概念，但數(shù)字孿生技術(shù)從精確傳感到實(shí)時(shí)計(jì)算，再到將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為深度洞察，從多方面進(jìn)一步推動(dòng)了設(shè)備和運(yùn)營系統(tǒng)優(yōu)化，從而實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大規(guī)模并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。此外，啟用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 模型將有助于提高流程效率、減少產(chǎn)品缺陷，實(shí)現(xiàn)出色的整體設(shè)備效率 (OEE)。當(dāng)我們了解了上述需求的復(fù)雜性和面臨的挑戰(zhàn)，就能意識(shí)到內(nèi)存與存儲(chǔ)對(duì)于實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿
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英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設(shè)控制器EZ-USB? FX10
- 十多年來，EZ-USB? FX3 在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用，它為機(jī)器視覺相機(jī)、頻譜分析儀和許多高帶寬數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供 USB 5Gbps 連接的黃金標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)件。在人工智能推動(dòng)下，現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字化程度不斷提高，各行各業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫和更高速接口的需求也急劇增加。自 2021 年以來，英飛凌作為 USB 市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者，已投入數(shù)千萬美元開發(fā)新一代通用 USB 控制芯片。經(jīng)過兩年的開發(fā)，EZ-USB? FX10 終于面世，其性能比上一代產(chǎn)品提高 300%，可為人工智能、影像和其他新興應(yīng)用提供 USB 10Gb
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蘋果發(fā)布DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法：加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練
- 蘋果近日發(fā)布了DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法，通過并行處理常規(guī)順序操作，可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過程中，目前廣泛采取并行化技術(shù)，不過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些操作仍然是按順序完成的，擴(kuò)散模型通過一系列的去噪階段生成輸出，并且逐層進(jìn)行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加，這些進(jìn)程的順序執(zhí)行在計(jì)算上變得昂貴，可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算瓶頸。蘋果科研團(tuán)隊(duì)為了解決這個(gè)問題，推出了DeepPCR算法，進(jìn)一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。該團(tuán)隊(duì)采用了平行循環(huán)還原（PCR）算法來檢索該解決方案，將順序過程的計(jì)算成本從 O（L）降低到
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美光高性能內(nèi)存與存儲(chǔ)，推動(dòng) AI 豐富殘障人士生活體驗(yàn)
- 美光云計(jì)算高級(jí)業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 90 歲的祖母患有嚴(yán)重的聽力障礙，即使佩戴助聽器也很難聽清別人在說什么。Eric 注意到，她需要湊近講話者，識(shí)別他們的唇語，努力理解他們的話語。而當(dāng)多人進(jìn)行交談時(shí)，她常常會(huì)感到迷茫。Eric 萌生了一個(gè)想法：為何不用祖母的智能手機(jī)幫她來“傾聽”呢？他打開手機(jī)的記事簿功能，按下麥克風(fēng)按鈕，向她展示了手機(jī)如何將他的話轉(zhuǎn)錄成屏幕上的文字。他表示：“我的祖母非常興奮，笑得合不攏嘴，她現(xiàn)在可以參與到從前無法進(jìn)行的對(duì)話中。”這也讓我們看到了該技術(shù)如何切實(shí)改善了言語、語
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英飛凌推出全新PSoC Edge產(chǎn)品系列,擴(kuò)展微控制器產(chǎn)品組合
- 英飛凌科技股份公司于近日宣布推出全新的PSoC?微控制器（MCU）產(chǎn)品系列，即PSoC? Edge。PSoC?產(chǎn)品組合是英飛凌基于Arm? Cortex?內(nèi)核打造的高性能且低功耗的安全器件。PSoC Edge?專為新一代實(shí)時(shí)響應(yīng)計(jì)算和控制應(yīng)用而設(shè)計(jì)，并提供由硬件輔助的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）加速功能。該全新MCU產(chǎn)品系列通過降低人機(jī)交互的設(shè)計(jì)門檻，并為終端應(yīng)用增加情景感知功能，讓終端產(chǎn)品變得更加智能和直觀易用，從而提供更高水平的終端用戶體驗(yàn)。同時(shí)，它們還能通過內(nèi)置的英飛凌Edge Protect嵌入式技
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Microchip在人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)方面的對(duì)策
- Microchip 在嵌入式AI 市場(chǎng)的重點(diǎn)領(lǐng)域包括工業(yè)自動(dòng)化和維護(hù)、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)（IoT）及醫(yī)療。在AI 市場(chǎng)中，預(yù)測(cè)性維護(hù)是一個(gè)快速發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。通過減少停機(jī)時(shí)間，可以幫助企業(yè)在設(shè)備維護(hù)方面節(jié)省成本。工程師面臨的主要挑戰(zhàn)之一是從大量數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個(gè)經(jīng)過篩選的數(shù)據(jù)集。這對(duì)于模型的開發(fā)和訓(xùn)練以及推理的準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵。Microchip 開發(fā)了多種解決方案，旨在幫助設(shè)計(jì)人員和工程師克服與嵌入式AI 有關(guān)的挑戰(zhàn)，其中包括可以處理復(fù)雜算法的單片機(jī)（MCU）、微處理器（MPU）和FPGA。借助MPLAB? 機(jī)
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Microchip 推出 MPLAB? 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包，助力開發(fā)人員輕松將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到 MCU 和 MPU中
- —— 這款獨(dú)特的解決方案首次全面支持 8 位、16 位和 32 位 MCU 以及 32位MPU，可在邊緣實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 正成為嵌入式設(shè)計(jì)人員開發(fā)或改進(jìn)各種產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)要求。為滿足這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB? 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包，提供一套完整的集成工作流程來簡化機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機(jī) (MCU) 和微處理器 (MPU) 產(chǎn)品組合，助力開發(fā)人員快速高效地添加機(jī)器學(xué)習(xí)推理
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Nordic收購美國人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
- Nordic Semiconductor宣布與美國人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)公司 Atlazo達(dá)成收購知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合的協(xié)議，其中包括Atlazo八人核心團(tuán)隊(duì)的雇用協(xié)議，并未披露具體金額?？偛课挥诿绹又菔サ甑腁tlazo公司是用于微型邊緣設(shè)備的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)(AI/ML)處理器、能源管理和傳感器接口設(shè)計(jì)的技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者。Nordic公司與Atlazo 公司達(dá)成收購知識(shí)產(chǎn)權(quán)組合的協(xié)議，這將進(jìn)一步鞏固N(yùn)ordic在物聯(lián)網(wǎng)低功耗產(chǎn)品和解決方案開發(fā)領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，并加速重要的戰(zhàn)略發(fā)展計(jì)劃。通過收購Atlazo的知識(shí)產(chǎn)權(quán)和
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5G 技術(shù)、云原生開發(fā)和機(jī)器學(xué)習(xí)是推動(dòng)物聯(lián)網(wǎng)解決方案的重要助力
- 每次談及物聯(lián)網(wǎng) (IoT)，行業(yè)就會(huì)明顯出現(xiàn)兩大陣營：樂觀派和悲觀派。后者將物聯(lián)網(wǎng)認(rèn)定為“尚屬未來”的技術(shù)。而我個(gè)人是堅(jiān)定的樂觀派：對(duì)于物聯(lián)網(wǎng)解決方案有望帶來的變革性創(chuàng)新，我既感到無比振奮，同時(shí)又保持審慎的樂觀態(tài)度，畢竟任何新興技術(shù)的崛起都要面臨諸多挑戰(zhàn)。 對(duì)于 Arm? 而言，伴隨我們持續(xù)推出一眾具有針對(duì)性的解決方案、IP 和其它各類技術(shù)的同時(shí)，既向創(chuàng)新者提供了有力的支持，也始終確保自己站在市場(chǎng)最前沿引領(lǐng)趨勢(shì)、應(yīng)對(duì)挑戰(zhàn)。正因于此，我們?cè)谌蛏鷳B(tài)系統(tǒng)中，對(duì)物聯(lián)網(wǎng)從業(yè)人員進(jìn)行了一項(xiàng)調(diào)查，采訪對(duì)象包括開發(fā)者、
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Microchip推出MPLAB機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包,助力開發(fā)人員輕松將機(jī)器學(xué)習(xí)集成到MCU和MPU中
- 機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 正成為嵌入式設(shè)計(jì)人員開發(fā)或改進(jìn)各種產(chǎn)品的標(biāo)準(zhǔn)要求。為滿足這一需求，Microchip Technology Inc.（美國微芯科技公司）近日推出了全新的 MPLAB? 機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)工具包，提供一套完整的集成工作流程來簡化機(jī)器學(xué)習(xí)模型開發(fā)。這款軟件工具包可用于Microchip的各類單片機(jī) (MCU) 和微處理器 (MPU) 產(chǎn)品組合，助力開發(fā)人員快速高效地添加機(jī)器學(xué)習(xí)推理。Microchip開發(fā)系統(tǒng)業(yè)務(wù)部副總裁Rodger Richey表示：“機(jī)器學(xué)習(xí)是嵌入式控制器的新常態(tài)，與依賴云通
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ST機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案助力車企探索汽車AI可能性
- 意法半導(dǎo)體的首款車規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案SL-AIAID012401V1由AEKD-AICAR1?評(píng)估套件、AI?人工智能插件和AutoDevKit?車規(guī)開發(fā)板組成，能夠識(shí)別駐車、正常路況、崎嶇道路、車輪側(cè)滑或突然轉(zhuǎn)向四種汽車狀態(tài)。這是一個(gè)難得的機(jī)會(huì)，可以通過測(cè)試和開發(fā)汽車人工智能應(yīng)用，以確定該技術(shù)是否適合這個(gè)市場(chǎng)。事實(shí)上，許多車企還在探索在行業(yè)現(xiàn)階段，機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)他們是否有意義。從頭開始創(chuàng)建算法需要投入大量的人力和資金。把評(píng)估解決方案導(dǎo)入我們的?AutoDevKit 平
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Gartner發(fā)布影響數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)未來方向的重要趨勢(shì)
- Gartner今日發(fā)布了影響數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)（DSML）未來方向的重要趨勢(shì)。隨著DSML行業(yè)的快速發(fā)展和演變，數(shù)據(jù)對(duì)于人工智能（AI）開發(fā)與運(yùn)用的重要性日益提高，尤其是投資重點(diǎn)也正轉(zhuǎn)向生成式人工智能領(lǐng)域。 Gartner研究總監(jiān)Peter Krensky表示：“隨著機(jī)器學(xué)習(xí)在各個(gè)行業(yè)的應(yīng)用持續(xù)快速擴(kuò)大，DSML也正從單純側(cè)重于預(yù)測(cè)模型轉(zhuǎn)向更加普及化、動(dòng)態(tài)化和以數(shù)據(jù)為中心的技術(shù)領(lǐng)域，而且生成式人工智能（AI）的熱潮也助推了這一趨勢(shì)。盡管潛在風(fēng)險(xiǎn)不斷出現(xiàn)，但面向數(shù)據(jù)科學(xué)家及其組織的新功能和用例也層
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卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的硬件轉(zhuǎn)換：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第三部分
- 摘要本系列文章由三部分組成，主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識(shí)別和對(duì)象分類。作為系列文章的第三部分，本文重點(diǎn)解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)換卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)，并特別介紹使用帶CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物聯(lián)網(wǎng)(IoT)邊緣實(shí)現(xiàn)人工智能應(yīng)用所帶來的好處。系列文章的前兩篇文章為《卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)簡介：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第一部分》和《訓(xùn)練卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？——第二部分》。 簡介AI應(yīng)用通常需要消耗大量能源，并以服務(wù)器農(nóng)場(chǎng)或昂貴的現(xiàn)場(chǎng)可編程門陣列(FPG
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
您好，目前還沒有人創(chuàng)建詞條?機(jī)器學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)?機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索?機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)?機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索?機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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