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?機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 最新資訊

谷歌定制機(jī)器學(xué)習(xí)芯片強(qiáng)悍：比GPU加CPU至少快15倍

  • 　　北京時(shí)間4月6日消息，谷歌開(kāi)發(fā)定制芯片，它可以提高機(jī)器學(xué)習(xí)算法的運(yùn)算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡(jiǎn)稱TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開(kāi)發(fā)者大會(huì)上首次展示了TPU，之后再也沒(méi)有提供更多細(xì)節(jié)，谷歌只是說(shuō)它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow機(jī)器學(xué)習(xí)框架。今天，谷歌公布了更多內(nèi)容。 　　根據(jù)谷歌自己制定的基準(zhǔn)，TPU執(zhí)行谷歌常規(guī)機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)時(shí)，速度比標(biāo)準(zhǔn)GPU/CPU組合產(chǎn)品平均快了15倍至30倍。標(biāo)準(zhǔn)GPU/CPU組合產(chǎn)品將英特爾Has
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《紐約客》：人工智能之于醫(yī)生，是助手還是對(duì)手？

  • 　　雷鋒網(wǎng)按：今年，人工智能在各個(gè)垂直領(lǐng)域的應(yīng)用備受關(guān)注，其中醫(yī)療又是一個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域?！都~約客》發(fā)表的這篇深度長(zhǎng)文，從醫(yī)學(xué)和計(jì)算機(jī)兩個(gè)領(lǐng)域詳細(xì)描述了業(yè)內(nèi)人士如何看待人工智能在醫(yī)療診斷方面的應(yīng)用。作者 Siddhartha Mukherjee 是醫(yī)學(xué)領(lǐng)域?qū)＜?。本文發(fā)布在《紐約客》網(wǎng)站，雷鋒網(wǎng)整理編譯。 　　去年 11 月的一個(gè)深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來(lái)到哥倫比亞大學(xué)醫(yī)療中心，她說(shuō)自己頭痛欲裂，視力已經(jīng)開(kāi)始模糊，左手也變得麻木且不聽(tīng)使喚了。醫(yī)生進(jìn)行初步檢查后決定對(duì)老婦的頭部進(jìn)行 CT 掃描。
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IT峰會(huì)：聽(tīng)BAT大佬們談人工智能

  • 　　可以容納近千人的五洲廳到了4月2日下午，聽(tīng)眾少了1/4，上午滿員有人還想擠進(jìn)來(lái)，因?yàn)樯杂械腂AT三大大佬都在。這像極了現(xiàn)在的人工智能虛火過(guò)旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說(shuō)句人工智能就不是搞科技的似的，但人工智能急需冷靜下來(lái)直面其發(fā)展的階段和可能帶來(lái)的問(wèn)題。 　　站在旁觀者角度的經(jīng)濟(jì)學(xué)家，清華大學(xué)國(guó)家金融研究院院長(zhǎng)朱民一連十問(wèn)，讓科技圈大佬們開(kāi)始反思人工智能帶來(lái)的倫理道德的挑戰(zhàn);而微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋則從專業(yè)角度指明了人工智能目前還在哪些方面有待提高和突破;企業(yè)實(shí)干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記10--VC維、模型選擇、特征選擇

  • 　　本篇是ML公開(kāi)課的第10個(gè)視頻，上接第9個(gè)視頻，都是講學(xué)習(xí)理論的內(nèi)容。本篇的主要內(nèi)容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無(wú)限大時(shí)的擴(kuò)展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(yàn)(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內(nèi)容?！　?nbsp;   　　    　　    　　    　　
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化、聯(lián)合界、一致收斂

  • 　　本篇與前面不同，主要內(nèi)容不是算法，而是機(jī)器學(xué)習(xí)的另一部分內(nèi)容——學(xué)習(xí)理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！　g對(duì)學(xué)習(xí)理論的重要性很是強(qiáng)調(diào)，他說(shuō)理解了學(xué)習(xí)理論是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)只懂皮毛的人和真正理解機(jī)器學(xué)習(xí)的人的區(qū)別。學(xué)習(xí)理論的重要性在于通過(guò)它能夠針對(duì)實(shí)際問(wèn)題更好的選擇模型，修改模型。　
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記7-NB多項(xiàng)式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步

  • 　　本篇筆記針對(duì)ML公開(kāi)課的第七個(gè)視頻，主要內(nèi)容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對(duì)偶問(wèn)題(Primal/Dual Problem)、svm的對(duì)偶問(wèn)題，都是svm(support vector machine，支持向量機(jī))的內(nèi)容?！　?nbsp;   　　    　　    　　    　　&n
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記6-NB多項(xiàng)式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、SVM初步

  • 　　本篇筆記針對(duì)斯坦福ML公開(kāi)課的第6個(gè)視頻，主要內(nèi)容包括樸素貝葉斯的多項(xiàng)式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Neural Network)、支持向量機(jī)(Support Vector Machine)的函數(shù)間隔(functionalmargin)與幾何間隔(geometricmargin)?！　?nbsp;   　　    　　 &nbs
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機(jī)器學(xué)習(xí)——深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)之我見(jiàn)

  • 　　Deep Learning是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個(gè)非常接近AI的領(lǐng)域，其動(dòng)機(jī)在于建立、模擬人腦進(jìn)行分析學(xué)習(xí)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，最近研究了機(jī)器學(xué)習(xí)中一些深度學(xué)習(xí)的相關(guān)知識(shí)，本文給出一些很有用的資料和心得?！　ey Words：有監(jiān)督學(xué)習(xí)與無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)，分類、回歸，密度估計(jì)、聚類，深度學(xué)習(xí)，Sparse DBN，　　1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)　　給定一組數(shù)據(jù)(input，target)為Z=(X，Y)?！　∮斜O(jiān)督學(xué)習(xí)：最常見(jiàn)的是regression & 
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人工智能時(shí)代 機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法將改變“二八定律”

  • 在新型工作場(chǎng)所分析中，更多的公司可以更加容易地確定是哪20%的員工為產(chǎn)品、流程或用戶體驗(yàn)貢獻(xiàn)了80%的價(jià)值，業(yè)務(wù)流程、平臺(tái)和客戶體驗(yàn)的持續(xù)數(shù)字化，但是這熟悉的80/20規(guī)則正在逐漸改變。
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阿里組建獨(dú)立技術(shù)研發(fā)部門 加碼人工智能

  • 　　阿里巴巴正在重新組建一個(gè)獨(dú)立研發(fā)部門，以布局包括機(jī)器學(xué)習(xí)在內(nèi)需要中長(zhǎng)期投入的技術(shù)。 　　在這項(xiàng)被稱作“NASA”的頗為宏大的計(jì)劃中，阿里巴巴將包括機(jī)器學(xué)習(xí)、芯片、IoT、操作系統(tǒng)、生物識(shí)別在內(nèi)的領(lǐng)域都圈入了該部門中。一位阿里云內(nèi)部人士告訴21世紀(jì)經(jīng)濟(jì)報(bào)道記者，阿里云將在“NASA”計(jì)劃中扮演技術(shù)“出口”角色。此外其向記者確認(rèn)，阿里巴巴并不會(huì)簡(jiǎn)單地抽調(diào)各業(yè)務(wù)線技術(shù)部門來(lái)支撐“NASA”計(jì)劃，阿里方面已經(jīng)計(jì)劃
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Xilinx用reVISION向視覺(jué)學(xué)習(xí)亮劍

  • 在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)興起的今天，All Programmable技術(shù)和器件廠商Xilinx也帶來(lái)了爆品，發(fā)布了全新的reVISION堆棧，劍指視覺(jué)導(dǎo)向的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用。該解決方案無(wú)需額外花費(fèi)，搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺(tái)即可加速設(shè)計(jì)?？梢钥吹?，通過(guò)“芯片+軟件堆?！钡牟呗裕琗ilinx把競(jìng)爭(zhēng)矛頭直指圖形芯片廠商——英偉達(dá)的Tegra GPU和ADAS廠商Mobileye等。
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記5——生成學(xué)習(xí)、高斯判別、樸素貝葉斯

  • 　　本篇博客為斯坦福ML公開(kāi)課第五個(gè)視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習(xí)算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。 　　   　　   　　   　　   　　 
  • 關(guān)鍵字： 機(jī)器學(xué)習(xí)  算法  

斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記4——生成學(xué)習(xí)、高斯判別、樸素貝葉斯

  • 　　本篇博客為斯坦福ML公開(kāi)課第五個(gè)視頻的筆記，主要內(nèi)容包括生成學(xué)習(xí)算法(generate learning algorithm)、高斯判別分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、樸素貝葉斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)?！　?nbsp;  　　   　　   　　   　　  &nb
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3D打印＋機(jī)器學(xué)習(xí)＝醫(yī)療傳感器？

  • 　　機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是一個(gè)重要的和廣泛的計(jì)算領(lǐng)域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)而沒(méi)有被明確地編程。因此，將機(jī)器學(xué)習(xí)與3D打印相結(jié)合的前景，正如UCLA的研究人員在一個(gè)新項(xiàng)目中可以看出的，這絕對(duì)是一個(gè)令人興奮的領(lǐng)域。使用具有可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)修改的傳感器的3D打印原型檢測(cè)器，研究人員已經(jīng)展示了一種新的、更有效的方式來(lái)檢測(cè)微小物品，例如癌癥生物標(biāo)志物、病毒和蛋白質(zhì)。這可以改善嚴(yán)重感染和疾病的治療和診斷方式。 　　等離子體感測(cè)已經(jīng)在醫(yī)學(xué)研究中使用多年，以便收集關(guān)于亞微觀級(jí)別的物質(zhì)組成的信息。該方法將光照射到
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斯坦福機(jī)器學(xué)習(xí)公開(kāi)課筆記4——牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型

  • 　　該系列的視頻對(duì)于數(shù)學(xué)公式的推導(dǎo)講的很細(xì)，相信看完該視頻后會(huì)對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的各種算法的推導(dǎo)很熟悉。　　視頻3的筆記見(jiàn)上一篇博文，本文是第三個(gè)視頻的筆記。　　第4個(gè)視頻的筆記如下，主要的內(nèi)容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項(xiàng)式分布?！　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?　　? ?
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹

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