- 北京時間4月6日消息，谷歌開發(fā)定制芯片，它可以提高機器學習算法的運算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡稱TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開發(fā)者大會上首次展示了TPU，之后再也沒有提供更多細節(jié)，谷歌只是說它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow機器學習框架。今天，谷歌公布了更多內容。
根據(jù)谷歌自己制定的基準，TPU執(zhí)行谷歌常規(guī)機器學習任務時，速度比標準GPU/CPU組合產品平均快了15倍至30倍。標準GPU/CPU組合產品將英特爾Has
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谷歌 機器學習
- 雷鋒網按：今年，人工智能在各個垂直領域的應用備受關注，其中醫(yī)療又是一個關鍵領域?！都~約客》發(fā)表的這篇深度長文，從醫(yī)學和計算機兩個領域詳細描述了業(yè)內人士如何看待人工智能在醫(yī)療診斷方面的應用。作者 Siddhartha Mukherjee 是醫(yī)學領域專家。本文發(fā)布在《紐約客》網站，雷鋒網整理編譯。
去年 11 月的一個深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來到哥倫比亞大學醫(yī)療中心，她說自己頭痛欲裂，視力已經開始模糊，左手也變得麻木且不聽使喚了。醫(yī)生進行初步檢查后決定對老婦的頭部進行 CT 掃描。
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人工智能 機器學習
- 可以容納近千人的五洲廳到了4月2日下午，聽眾少了1/4，上午滿員有人還想擠進來，因為稍有的BAT三大大佬都在。這像極了現(xiàn)在的人工智能虛火過旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說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直面其發(fā)展的階段和可能帶來的問題。
站在旁觀者角度的經濟學家，清華大學國家金融研究院院長朱民一連十問，讓科技圈大佬們開始反思人工智能帶來的倫理道德的挑戰(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)實干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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人工智能 機器學習
- 本篇是ML公開課的第10個視頻，上接第9個視頻，都是講學習理論的內容。本篇的主要內容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無限大時的擴展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內容?！ ?nbsp;
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斯坦福 機器學習
- 本篇與前面不同，主要內容不是算法，而是機器學習的另一部分內容——學習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經驗風險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！ g對學習理論的重要性很是強調，他說理解了學習理論是對機器學習只懂皮毛的人和真正理解機器學習的人的區(qū)別。學習理論的重要性在于通過它能夠針對實際問題更好的選擇模型，修改模型?！?/li>
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機器學習 算法
- 本篇筆記針對ML公開課的第七個視頻，主要內容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問題，都是svm(support vector machine，支持向量機)的內容。
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機器學習 神經網絡
- 本篇筆記針對斯坦福ML公開課的第6個視頻，主要內容包括樸素貝葉斯的多項式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神經網絡(Neural Network)、支持向量機(Support Vector Machine)的函數(shù)間隔(functionalmargin)與幾何間隔(geometricmargin)。
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機器學習
- Deep Learning是機器學習中一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經網絡，最近研究了機器學習中一些深度學習的相關知識，本文給出一些很有用的資料和心得?！ ey Words：有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，分類、回歸，密度估計、聚類，深度學習，Sparse DBN， 1. 有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習 給定一組數(shù)據(jù)(input，target)為Z=(X，Y)?！ ∮斜O(jiān)督學習：最常見的是regression &
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機器學習 深度學習
- 在新型工作場所分析中，更多的公司可以更加容易地確定是哪20%的員工為產品、流程或用戶體驗貢獻了80%的價值，業(yè)務流程、平臺和客戶體驗的持續(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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人工智能 機器學習
- 阿里巴巴正在重新組建一個獨立研發(fā)部門，以布局包括機器學習在內需要中長期投入的技術。
在這項被稱作“NASA”的頗為宏大的計劃中，阿里巴巴將包括機器學習、芯片、IoT、操作系統(tǒng)、生物識別在內的領域都圈入了該部門中。一位阿里云內部人士告訴21世紀經濟報道記者，阿里云將在“NASA”計劃中扮演技術“出口”角色。此外其向記者確認，阿里巴巴并不會簡單地抽調各業(yè)務線技術部門來支撐“NASA”計劃，阿里方面已經計劃
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機器學習 人工智能
- 在人工智能、機器學習興起的今天，All Programmable技術和器件廠商Xilinx也帶來了爆品，發(fā)布了全新的reVISION堆棧，劍指視覺導向的機器學習應用。該解決方案無需額外花費，搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺即可加速設計。可以看到，通過“芯片+軟件堆?！钡牟呗裕琗ilinx把競爭矛頭直指圖形芯片廠商——英偉達的Tegra GPU和ADAS廠商Mobileye等。
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Xilinx reVISION 視覺導向 機器學習
- 本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內容包括生成學習算法(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)。
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機器學習 算法
- 本篇博客為斯坦福ML公開課第五個視頻的筆記，主要內容包括生成學習算法(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)。
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斯坦福 機器學習
- 機器學習技術是一個重要的和廣泛的計算領域，其中算法基于其處理的數(shù)據(jù)進行預測而沒有被明確地編程。因此，將機器學習與3D打印相結合的前景，正如UCLA的研究人員在一個新項目中可以看出的，這絕對是一個令人興奮的領域。使用具有可以通過機器學習技術修改的傳感器的3D打印原型檢測器，研究人員已經展示了一種新的、更有效的方式來檢測微小物品，例如癌癥生物標志物、病毒和蛋白質。這可以改善嚴重感染和疾病的治療和診斷方式。
等離子體感測已經在醫(yī)學研究中使用多年，以便收集關于亞微觀級別的物質組成的信息。該方法將光照射到
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3D打印 機器學習
- 該系列的視頻對于數(shù)學公式的推導講的很細，相信看完該視頻后會對機器學習的各種算法的推導很熟悉。 視頻3的筆記見上一篇博文，本文是第三個視頻的筆記?！ 〉?個視頻的筆記如下，主要的內容包括牛頓方法、指數(shù)分布族、廣義線性模型、廣義線性模型舉例之多項式分布?！ ?
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