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機器學習 文章 最新資訊

如何入門Python與機器學習

  • 　　編者按：本書節(jié)選自圖書《Python與機器學習實戰(zhàn)》，Python本身帶有許多機器學習的第三方庫，但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎(chǔ)的科學計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機器學習算法的細節(jié)，以及了解Numpy的各種應(yīng)用。不過作為補充，本書會在適當?shù)臅r候應(yīng)用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型。　　“機器學習”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度，卻也是非?；馃岬脑~匯。機器學習是英文單詞“Machine?Learning”
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AI研究：如何讓機器學習算法解釋自己的決策？

  • 　　神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測能力推動了最近的人工智能熱潮，但很難解釋他們是如何做出決定的。一項旨在揭示語言處理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部工作原理的新技術(shù)，只是為揭示這些“黑匣子”而做出的最新努力。 　　我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如此神秘，這可能并不奇怪，因為它們基本上是基于人類大腦而建立的，我們也在努力破譯這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們學習的模型并不像傳統(tǒng)的計算機程序那樣整齊地存儲在數(shù)據(jù)庫中，而是由成千上萬的虛擬神經(jīng)元之間的連接組成。 　　這些連接不是由人類程序員設(shè)定的，相反，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是通過在大量數(shù)據(jù)中尋找模式來進行編程
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谷歌云新增Nvidia GPU為機器學習提速

  • 　　Google宣布在多個地區(qū)上線新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶在Google云中運行他們的機器學習和人工智能工作負載。 　　專用的云GPU(例如Nvidia開發(fā)的GPU)旨在加速機器學習訓(xùn)練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負載。 　　Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經(jīng)宣布開始測試Nvidia的P100 GPU。此外據(jù)稱Nvidia的K80 GPU現(xiàn)在也已經(jīng)
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人工智能醫(yī)療器械的發(fā)展或許也是半導(dǎo)體的“金礦”所在？

  • 　　在中國，心血管疾病是最大的威脅性疾病，中國有2.9億人有心血管疾病，而且心血管疾病是死亡率最高的疾病，比癌癥還高。在現(xiàn)實生活中，不管是高壓力人群，還是生活條件非常好的人，血管隨時會發(fā)生改變，如血管內(nèi)壁的各種膽固醇、脂肪堆積起來后，使得血管通道越來越窄，隨后血流量變少，血管變硬。所以有沒有一個儀器可以檢查這樣的變化過程呢?針對于此，悅享趨勢科技團隊便設(shè)計出了速可貼動脈硬化監(jiān)測儀。據(jù)悉，該設(shè)備是第一款提供給院外的多合一的手持性設(shè)備，是唯一達到醫(yī)療認證的設(shè)備。同時，它也是今年年底將要上市的家庭端的動脈硬化檢
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每一個深鉆機器學習的人都會遇到這七大經(jīng)典問題

  • 　　如果希望了解機器學習，或者已經(jīng)決定投身機器學習，你會第一時間找到各種教材進行充電，同時在心中默認：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認真學習就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路。　　科技發(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級增長，環(huán)境也在指數(shù)級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發(fā)展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經(jīng)典
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全球AI發(fā)展戰(zhàn)略迥異　科技大廠各有所好

  • 　　科技業(yè)界普遍認為人工智能(AI)是未來明星產(chǎn)業(yè)，然而如何快速累積相關(guān)研發(fā)技術(shù)、擴充人才資源，在AI技術(shù)應(yīng)用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對于AI領(lǐng)域的摸索重點，透露出對于AI潛在商機的戰(zhàn)略布局，近幾年某些特定技術(shù)領(lǐng)域的AI新創(chuàng)業(yè)者，更成為科技巨頭購并的主要對象。 　　大陸騰訊研究院近期發(fā)布《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》指出，大陸與美國各自著重的AI技術(shù)有所不同，美國的AI新創(chuàng)重視自然語言處理、機器學習應(yīng)用、機器視覺與圖像識別，相關(guān)新創(chuàng)公司分別達252、242及190家;至于大陸則以機
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德意志銀行CEO：將逐漸用AI替代人工

  • 　　外媒ibtimes報道稱，既然員工像“機器人”般工作，那么德意志銀行行長John Cryan表示，可以削減“大量”員工。 　　首席執(zhí)行官John Cryan說：“隨著人造智能(AI)和自動化技術(shù)的興起，而且大量員工又似機器人般工作，那么對未來和正在工作于德意志銀行的員工來說，工作前景將不可避免地產(chǎn)生巨大改變。” 　　此前，《金融時報》(FT)于 9 月 6 日報道了法蘭克福的一次會議，證實了德意志銀行將不再需要擴招員工。但是，
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量子計算機將如何改變AI/機器學習/大數(shù)據(jù)

  • 　　據(jù)福布斯雜志報道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù)，這相當于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個全球互聯(lián)網(wǎng)用戶，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。 　　我們正處于傳統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)處理能力的極限，而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律(Moore’s Law
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麥肯錫：機器學習僅僅是AI的解決方法之一

  • 　　基于麥肯錫全球研究所對跨越10個國家，14個行業(yè)的3073名企業(yè)高管和160個AI使用案例的AI調(diào)查，以及一項獨立的數(shù)字研究項目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個要點。 　　人工智能的熱潮已經(jīng)滲透各行各業(yè)，對AI的投資正在增長，并且這些投資越來越多地來自技術(shù)領(lǐng)域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來越多，例如亞馬遜通過使用AI驅(qū)動的倉儲機器人Kiva提高運作效率，通用電氣利用AI預(yù)測來維護其工業(yè)設(shè)備的運行，等等。 　　顯然，企業(yè)的CEO需要考慮AI對業(yè)務(wù)的影響，但AI在商業(yè)環(huán)
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如何搞定機器學習中的拉格朗日？看看這個乘子法與KKT條件大招

  • 　　一 前置知識　　拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數(shù)在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個變量和n個約束條件的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為具有m+n個變量的無約束優(yōu)化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡要的介紹一些前置知識,然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解?！　?.梯度　　梯度是一個與方向?qū)?shù)有關(guān)的概念，它是一個向量。在二元函數(shù)的情形，設(shè)函數(shù)f(x,y)在平面區(qū)域D內(nèi)具有一階連續(xù)偏導(dǎo)，則對于每一點P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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數(shù)據(jù)重要性日增　可望帶動半導(dǎo)體成長契機

  • 　　目前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)據(jù)分析的中途點，除了大量數(shù)據(jù)已被產(chǎn)生及分析之外，新技術(shù)的開發(fā)也讓分析數(shù)據(jù)更有效率。不過，評論認為，隨之而來的問題是如何進一步利用數(shù)據(jù)，因此也可望激發(fā)更多實驗與投資潮出現(xiàn)，一舉推升半導(dǎo)體到新的成長階段。據(jù)SemiconductorEngineering報導(dǎo)，思科(Cisco)預(yù)估，2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對整體流量成長則僅有32%。評
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機器學習如何改變未來十年軟硬件

  • 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進入“架構(gòu)的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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會變成什么樣，機器學習如何改變未來十年軟硬件

  • 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進入“架構(gòu)的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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無人駕駛真正絆腳石是黑客 自動化造成失業(yè)恐惹眾怒

  • 只需要幾次意外事故，就能阻止無人駕駛汽車的部署。這可能不會妨礙先進的自動駕駛系統(tǒng)部署，但它很可能會對完全無人駕駛車輛的開發(fā)產(chǎn)生相當大的威懾作用。
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Gartner發(fā)布2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線 提出未來十年驅(qū)動數(shù)字化業(yè)務(wù)的三大趨勢

  • 　　全球領(lǐng)先的信息技術(shù)研究和顧問公司Gartner發(fā)布了2017年新興科技技術(shù)成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各類新興科技技術(shù)揭示出未來五到十年內(nèi)可以幫助各企業(yè)在數(shù)字經(jīng)濟時代中生存并繁榮發(fā)展的三大顯著趨勢?！　∵@三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數(shù)字平臺(digital plat
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