機器學(xué)習(xí) 文章 進入機器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
機器學(xué)習(xí)不斷接近人腦水平 AI圖像識別發(fā)展如何
- 過去十幾年，人類可以說是在機器智能面前節(jié)節(jié)退敗，屢敗屢戰(zhàn)，而多任務(wù)處理(multi-tasking)幾乎是為數(shù)不多可以讓人類驕傲的事情了。人們可以同時打開8個網(wǎng)站、數(shù)份文檔和一個交友軟件，即使正在專心處理其中一件事，只要突然收到一條回復(fù)或更新提醒，也能夠快速安排。對機器而言，要在同一時間完成這樣的任務(wù)顯然有點困難，因此，多任務(wù)處理一直被視為人類獨有的技能點。 然而，這個優(yōu)勢也將失去了。 近幾年，Alphago、視頻識別、指紋解鎖、圖片識別、語音轉(zhuǎn)文字、機器人看病等一系列事件，使我們深刻的感受到人工
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機器學(xué)習(xí)：亟須糾正的4大類“偏差”
- 偏見是指個人對他人或其他群體所持有的缺乏充分事實依據(jù)的認(rèn)識和態(tài)度，而機器學(xué)習(xí)中的偏差則是由缺乏足夠的特征和用于訓(xùn)練模型的相關(guān)數(shù)據(jù)集不全面引起的。機器學(xué)習(xí)算法在訓(xùn)練中嚴(yán)格按照其數(shù)學(xué)構(gòu)造和數(shù)據(jù)執(zhí)行任務(wù)，準(zhǔn)確完成人類所輸入的內(nèi)容，因此，機器學(xué)習(xí)模型的偏差通常是由設(shè)計和收集相關(guān)數(shù)據(jù)的人的“偏見”造成的?！ ?shù)據(jù)科學(xué)家在構(gòu)建算法并對機器學(xué)習(xí)進行訓(xùn)練時，源自其本身某種程度的偏見會不可避免地蔓延到AI模型中，比較幸運的是，機器學(xué)習(xí)的偏差能夠被檢測和規(guī)避。不過，相關(guān)的研究人員仍需保持警惕。本文總結(jié)了需要了解和防范的4
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你想要的機器學(xué)習(xí)課程筆記在這：主要討論監(jiān)督學(xué)習(xí)和無監(jiān)督學(xué)習(xí)
- 機器學(xué)習(xí)定義：A computer program is said to learn from experience E with respect to some class of tasks T and performance measure P, if its performance at tasks in T, as measured by P, improves with experience E(一個程序從經(jīng)驗E中學(xué)習(xí)解決任務(wù)T進行某一任務(wù)量度P，通過P測量在T的表現(xiàn)而提高經(jīng)驗E(另一種定義
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谷歌推機器學(xué)習(xí)標(biāo)注圖片中物體界面 整體速度提高3倍
- 10月24日上午消息，據(jù)中國臺灣地區(qū)媒體iThome.com.tw報道，Google在2018 ACM多媒體會議上，推出一種使用機器學(xué)習(xí)來標(biāo)注圖片界面，讓使用者快速為圖片中物體標(biāo)記出輪廓以及標(biāo)簽，提高整體標(biāo)記速度達三倍?！ ∮捎诂F(xiàn)代基于深度學(xué)習(xí)電腦視覺模型的性能，取決標(biāo)簽訓(xùn)練資料的多少，越大的資料庫將能讓機器學(xué)習(xí)有更好的表現(xiàn)。Google在許多深度學(xué)習(xí)的研究都一再提到，高品質(zhì)的訓(xùn)練資料取得并不容易，而這個問題已經(jīng)成為發(fā)展電腦視覺的主要瓶頸，對于諸如自動駕駛、機器人或是圖片搜尋等這類以像素為辨識基礎(chǔ)的工
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“AI臨床醫(yī)生”學(xué)習(xí)智能體問世
- 據(jù)科技日報報道，英國《自然·醫(yī)學(xué)》雜志23日在線發(fā)表了一項人工智能與醫(yī)學(xué)研究：英國科學(xué)家報告了一個名為“AI臨床醫(yī)生”(AI Clinician)的學(xué)習(xí)智能體?！癆I臨床醫(yī)生”通過強化學(xué)習(xí)，能幫助人類醫(yī)生改進實時決策，在全球范圍內(nèi)提高敗血癥的治療效果，進而每年挽救萬千條生命?！ ⊙Y是一種嚴(yán)重威脅生命的疾病，患者機體對炎癥感染產(chǎn)生極端反應(yīng)，導(dǎo)致組織和器官受損。敗血癥是全球第三大死亡原因和醫(yī)院內(nèi)死亡的主要原因。治療敗血癥的關(guān)鍵是正確施用注射液和藥物，以幫助病人維持血壓穩(wěn)定。但是，目前的臨床實踐尚未達到
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美光科技慶祝成立40 周年，領(lǐng)先與創(chuàng)新的腳步永不停歇
- 美光科技公司今天在愛達荷州議會大廈前舉辦慶典，歡慶公司成立 40 周年。美光在全球的辦事機構(gòu)舉辦了多場慶?；顒?。 美光科技于40 年前在美國博伊西成立，從一家初創(chuàng)公司逐步發(fā)展成為全球第四大半導(dǎo)體公司，擁有業(yè)界最廣泛的存儲解決方案組合。如今，美光在世界 17 個國家/地區(qū)擁有 34000 多名員工。在發(fā)展過程中，美光科技貢獻了近 40000 項專利，其對創(chuàng)新的追求推動著公司不斷發(fā)展壯大。過去 40 年間，美光的高性能存儲解決方案助力各種終端應(yīng)用(如個人計算、智能手機、網(wǎng)絡(luò)和云計算)實現(xiàn)了多項更廣泛的技
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恩智浦引領(lǐng)發(fā)展——邊緣設(shè)備機器學(xué)習(xí)
- 恩智浦面向重點應(yīng)用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統(tǒng)級解決方案，邊緣節(jié)點開發(fā)人員如今可利用數(shù)學(xué)升級來推動云上機器學(xué)習(xí)(ML)的歷史性發(fā)展?！ IQ軟件環(huán)境包括構(gòu)建和優(yōu)化云訓(xùn)練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車應(yīng)用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設(shè)備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應(yīng)用領(lǐng)域。通過節(jié)省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產(chǎn)品需要機器學(xué)習(xí)功能的客戶得償所愿?！ 《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：“我
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恩智浦引領(lǐng)邊緣設(shè)備機器學(xué)習(xí)
- 借助恩智浦面向重點應(yīng)用領(lǐng)域推出的eIQ邊緣智能軟件環(huán)境和可自定義的系統(tǒng)級解決方案，邊緣節(jié)點開發(fā)人員如今可利用數(shù)學(xué)升級來推動云上機器學(xué)習(xí)(ML)的歷史性發(fā)展?！ IQ軟件環(huán)境包括構(gòu)建和優(yōu)化云訓(xùn)練ML模型所需的工具，可在工業(yè)、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和汽車應(yīng)用等各領(lǐng)域資源受限的邊緣設(shè)備中高效運行。一鍵式完成生產(chǎn)的解決方案專門面向語音、視覺和異常檢測應(yīng)用領(lǐng)域。通過節(jié)省成為ML專家所需的大量投資，恩智浦使成千上萬家產(chǎn)品需要機器學(xué)習(xí)功能的客戶得償所愿?！ 《髦瞧仲Y深副總裁兼微控制器業(yè)務(wù)總經(jīng)理Geoff Lees表示：
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2019年機器學(xué)習(xí)：追蹤人工智能發(fā)展之路
- IDC報告顯示，預(yù)計機器學(xué)習(xí)工具和解決方案的企業(yè)級采用率將在本十年結(jié)束前達到65% - 并且支出將達到460億美元。平均而言，55%的企業(yè)CIO已將機器學(xué)習(xí)視為業(yè)務(wù)加速的核心優(yōu)先事項之一。本文重點介紹了2019年機器學(xué)習(xí)將如何繼續(xù)發(fā)展?！ ∫韵率莾|歐智庫為您帶來的精選分享： 機器學(xué)習(xí)的新用例即將出現(xiàn) 今年早些時候，美國陸軍宣布將使用定制的機器學(xué)習(xí)軟件工具用于戰(zhàn)斗車輛的預(yù)測性維護。換句話說，機器學(xué)習(xí)將能夠預(yù)測車輛可能需要何時以及何種類型的維修服務(wù)。另一個有趣的機器學(xué)習(xí)用例是根據(jù)之前股票收益的記錄預(yù)測
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15個人工智能和機器學(xué)習(xí)的商業(yè)應(yīng)用
- 人工智能和機器學(xué)習(xí)一直以來都頗受企業(yè)關(guān)注，很多企業(yè)榨干腦汁的去思考怎樣從中受益，但實現(xiàn)路程依舊艱難。
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Leslie Valiant：機器學(xué)習(xí)所面臨的挑戰(zhàn)
- 9月6日，以“AI賦能，驅(qū)動未來”為主題的2018中國人工智能峰會(CAIS 2018)在南京國際博覽會議中心成功召開。本次峰會匯聚了Leslie Valiant、吳恩達、周志華、李波等人工智能領(lǐng)域的多位頂級大咖以及京東、ARM、華為、小米、拜騰等企業(yè)代表。其中，2010年圖靈獎得主、英國皇家學(xué)會會士，美國科學(xué)院院士，哈佛大學(xué)教授Leslie Valiant帶來了主題為《Challenges for Machine Learning》的演講 ?！ eslie Valiant在演講中說，人類在1950
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形式屬性驗證性能預(yù)提高10倍，新思科技推出突破性機器學(xué)習(xí)技術(shù)
- 新思科技推出一種回歸模式加速器，其為基于人工智能(AI)最新形式的驗證應(yīng)用。作為新思科技VC Formal?解決方案的組成部分，VC Formal采用頂尖的機器學(xué)習(xí)算法，將設(shè)計和驗證周期中的性能驗證速度提高10倍。此應(yīng)用還可加速形式屬性驗證，以便后續(xù)運行實現(xiàn)更好的形式收斂?；貧w模式加速器應(yīng)用還能夠在每日回歸測試時顯著節(jié)省計算資源，以驗證復(fù)雜的芯片系統(tǒng)(SoC)設(shè)計，從而在過去無法實現(xiàn)的情況下運行形式驗證?！ ∫夥ò雽?dǎo)體研發(fā)設(shè)計經(jīng)理David Vincenzoni表示，“作為領(lǐng)先的集成設(shè)備制造商，意法半
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周志華：AI產(chǎn)業(yè)更凸顯“個人英雄” 人才培養(yǎng)需強調(diào)產(chǎn)學(xué)結(jié)合
- 前言：2018中國人工智能峰會即將在9月6日開啟，南京大學(xué)人工智能學(xué)院院長周志華教授受邀出席，并將在當(dāng)日主論壇及AI人才教育高峰論壇發(fā)表相關(guān)演講?！ 〗諄?，各大高校陸陸續(xù)續(xù)迎來了自己的又一批“新鮮血液”。這之中，有一部分新生受到極大關(guān)注，他們身上帶有一個醒目的標(biāo)簽——AI專業(yè)?！ 〗衲?月，南京大學(xué)宣布成立人工智能學(xué)院，由南京大學(xué)計算機系主任、歐洲科學(xué)院外籍院士、ACM/AAAI/IEEE/AAAS/IAPR會士周志華教授擔(dān)任院長，而南京大學(xué)也成為了國內(nèi)首個成立人工智能學(xué)院的雙一流A類、C9類高校。
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人工智能威脅論也許真的存在！
- 智能化未來表面上似乎一切都在按部就班的進行，但背后也不乏暴露出很多問題。就像近期人工智能威脅論就引發(fā)了不少的言論激戰(zhàn)，揪其根源還是人工智能是否能夠有意識違背人類意愿操控事務(wù)的問題。
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機器學(xué)習(xí)介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對機器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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