大約在公元前1200年,中國(guó)商朝就已經(jīng)有工廠系統(tǒng)制造成千上萬(wàn)件青銅器用于日常和祭祀用途。在這個(gè)早期大生產(chǎn)的例子中,青銅鑄造工藝需要錯(cuò)綜復(fù)雜的規(guī)劃和大批工人間的協(xié)調(diào),這些工人以精準(zhǔn)的順序,各自完成
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為,以獲取新的知識(shí)或技能,重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計(jì)算機(jī)具有智能的
機(jī)器學(xué)習(xí)正在成為微軟高管最新的口頭禪,在本周,微軟首席運(yùn)營(yíng)官Kevin Turner- 再次提到機(jī)器學(xué)習(xí)。這一次是在確立技術(shù)發(fā)展八大方向的背景下,他和其他微軟高管看到其推動(dòng)產(chǎn)業(yè)和微軟發(fā)展的重要性
5月21日,機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的泰斗級(jí)人物、加州大學(xué)伯克利分校電機(jī)工程與計(jì)算機(jī)系和統(tǒng)計(jì)學(xué)系教授Michael I. Jordan到訪上海交通大學(xué)上海高級(jí)金融學(xué)院(高金/SAIF),擔(dān)任SAIF-CAF
機(jī)器學(xué)習(xí)是關(guān)于計(jì)算機(jī)基于數(shù)據(jù)構(gòu)建模型并運(yùn)用模型來(lái)模擬人類智能活動(dòng)的一門學(xué)科。隨著計(jì)算機(jī)與網(wǎng)絡(luò)的飛速發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)在我們的生活與工作中起著越來(lái)越大的作用,正在改變著我們的生活和工作。日常生活中的機(jī)
雷鋒網(wǎng) AI 研習(xí)社按:本文由來(lái)自倫敦的數(shù)據(jù)科學(xué)家 Pedro Lopez 編寫,文中提供了與人臉識(shí)別、圖像識(shí)別、文本分析、自然語(yǔ)言處理、情緒分析、語(yǔ)言翻譯、機(jī)器學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)有關(guān)的 50 多個(gè)應(yīng)用
近期在googlesearch blog上發(fā)布了一篇題為《Lessons learned developing a pracTIcal large scale machine learning
據(jù)消息,在近日舉行的第20屆中國(guó)科協(xié)年會(huì)上,馬云再次談到了比特幣與區(qū)塊鏈。在其看來(lái),比特幣或許是泡沫,而區(qū)塊鏈作為一種技術(shù)手段則是打開金融科技金礦的有效工具。 “每個(gè)技術(shù)革命
2018年,隨著各種規(guī)模的企業(yè)開始推進(jìn)云計(jì)算項(xiàng)目,預(yù)計(jì)公有云采用量將會(huì)增加,IDC預(yù)測(cè)在三年內(nèi)公有云支出將達(dá)到1970億美元,因此對(duì)云計(jì)算相關(guān)技能的需求越來(lái)越高。 隨著機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)不斷
很難教機(jī)器人使用語(yǔ)言,這就是為什么他們應(yīng)該自己教自己。據(jù)悉,目前,機(jī)器人正在學(xué)習(xí)通過(guò)探索3D虛擬世界來(lái)處理簡(jiǎn)單的指令。 像亞馬遜Alexa和谷歌Home這樣的設(shè)備已經(jīng)把語(yǔ)音控制技術(shù)引入主
Mapbox是一種開源地圖服務(wù),它是谷歌地圖平臺(tái)的直接競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手。它宣布開發(fā)了一個(gè)新的軟件開發(fā)工具包(SDK),它將允許開發(fā)者構(gòu)建提供增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)(AR)導(dǎo)航的應(yīng)用程序。SDK也可以使用ARM的Pro
機(jī)器學(xué)習(xí)為數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商帶來(lái)了更好的散熱,功耗和性能。 隨著企業(yè)開始采用經(jīng)過(guò)大型數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商和托管服務(wù)提供商試用和測(cè)試過(guò)的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),人工智能將在數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中扮演更重要的角色。
谷歌日前更新了旗下的招聘(Hire)產(chǎn)品,此舉可能會(huì)讓LinkedIn等競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手感到不安。更多的機(jī)器學(xué)習(xí)和谷歌套件整合意味著招聘人員現(xiàn)在可以節(jié)省更多時(shí)間(應(yīng)用程序、應(yīng)用程序?qū)彶橹g的切換減少,面
Apriori算法是經(jīng)典的挖掘頻繁項(xiàng)集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法,也是十大經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。 Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出了Apriori算法,主要
現(xiàn)在沒(méi)有什么比人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)更熱的技術(shù)了。領(lǐng)先的企業(yè)組織已經(jīng)在利用這種模仿人類精神行為的技術(shù)來(lái)吸引客戶、促進(jìn)業(yè)務(wù)運(yùn)作。Gartner的數(shù)據(jù)顯示,未來(lái)幾年這一趨勢(shì)將進(jìn)一步加速,
日前,谷歌新出爐的一項(xiàng)研究報(bào)告稱,該公司已開發(fā)出一種新人工智能(AI)算法,可預(yù)測(cè)人的死亡時(shí)間,且準(zhǔn)確率高達(dá)95%。最近,谷歌的這項(xiàng)研究發(fā)表在了《自然》雜志上。 據(jù)報(bào)道,這項(xiàng)AI技術(shù)對(duì)醫(yī)院患者面
機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)深度學(xué)習(xí)——二者間的相近之處與差異所在。 如今人工智能已經(jīng)成為一大熱門話題,而人工智能的基本構(gòu)建要素分為機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)。以下維恩圖解釋了機(jī)器學(xué)習(xí)與深
在開始看整篇文章之前,我希望大家能暫時(shí)忘掉那些“機(jī)器人偷走了我們的工作”之類聳人聽(tīng)聞的新聞標(biāo)題??v觀古今,早在農(nóng)業(yè)革命和工業(yè)革命之時(shí),人們巧妙地利用工具和不斷創(chuàng)新創(chuàng)造更好
機(jī)器學(xué)習(xí)適合做什么 機(jī)器學(xué)習(xí)當(dāng)前在很多領(lǐng)域,都取得了相當(dāng)巨大的進(jìn)步。從應(yīng)用領(lǐng)域來(lái)看,機(jī)器學(xué)習(xí)在“信息識(shí)別”、“數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)”、“復(fù)
LogisTIc 回歸是二分類任務(wù)中最常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法之一。它的設(shè)計(jì)思路簡(jiǎn)單,易于實(shí)現(xiàn),可以用作性能基準(zhǔn),且在很多任務(wù)中都表現(xiàn)很好。 因此,每個(gè)接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的人都應(yīng)該熟悉其原理。Log