機(jī)器學(xué)習(xí)公平性的研究真的走在正確的道路上嗎? 隨著人工智能的發(fā)展,機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)越來越多地被應(yīng)用在社會(huì)的各個(gè)領(lǐng)域,來幫助人們進(jìn)行決策,其潛在的影響力已經(jīng)變得越來越大,特別是在具有重要影響
2020年將見證人工智能(AI)的巨大進(jìn)步,而機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被證明是這項(xiàng)技術(shù)最成功和最廣泛的應(yīng)用,它影響著廣泛的行業(yè),并每天影響著數(shù)十億的用戶。 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)? 機(jī)器學(xué)
近日,GP.Bullhound發(fā)布了 “2019年第四季度軟件市場(chǎng)報(bào)告”。報(bào)告指出: 1.低代碼/無代碼平臺(tái)正在推動(dòng)企業(yè)各個(gè)層面的創(chuàng)新 軟件和移動(dòng)應(yīng)用已經(jīng)成為我們?nèi)粘I钪胁豢苫?/p>
有些人可能認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是機(jī)器學(xué)習(xí)或人工智能的同義詞,但其實(shí)這并不正確。雖然這些技術(shù)的某些方面可能被用于大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用中,但只關(guān)注它們肯定會(huì)造成混淆和不切實(shí)際的期望。圍繞人工智能的炒作,暗示當(dāng)
關(guān)注、星標(biāo) 嵌入式客棧 ,干貨及時(shí)送達(dá) [導(dǎo)讀] 人工智能在時(shí)下屬于非常熱門的技術(shù),工作了10余年,對(duì)此領(lǐng)域卻了解甚少。所謂不進(jìn)則退,慢進(jìn)亦退!長江后浪推前浪,前浪死在沙灘上,嗯,我還是要掙扎一下,所以下決心在工作之余花時(shí)間學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù),以免被時(shí)代
根據(jù)該研究團(tuán)隊(duì)的臨床測(cè)試表明,該算法對(duì)于舍曲林(sertraline)這種常見抗抑郁癥藥物有效性的判斷準(zhǔn)確率在76%左右。團(tuán)隊(duì)負(fù)責(zé)人Amit Etkin成立了Alto Neuroscience公
譯自:https://blogs.windriver.com/wind_river_blog /2020/01/practical-applications-for-ai-and-ml-in-embedded-systems/ 基本背景 嵌入式開發(fā)往往是由部署高度優(yōu)化和高效的系統(tǒng)需求所驅(qū)動(dòng)。 人工智能通過采用解決復(fù)雜問題的新方法對(duì)現(xiàn)有業(yè)務(wù)或現(xiàn)有工作類型
物聯(lián)網(wǎng)一直是最近討論最多的技術(shù)。從我們?nèi)绾螠贤ǖ轿覀內(nèi)绾未蜷_房門,一切都被這一不可思議的運(yùn)動(dòng)所影響。隨著全球技術(shù)的進(jìn)步,這些趨勢(shì)預(yù)計(jì)將持續(xù)到2020年。讓我們來看一下新興的物聯(lián)網(wǎng)趨勢(shì),以及202
許多國家的農(nóng)業(yè)報(bào)告預(yù)測(cè),到2027年,精準(zhǔn)農(nóng)業(yè)市場(chǎng)將達(dá)到129億美元,因此越來越需要開發(fā)能夠?qū)崟r(shí)指導(dǎo)管理決策的復(fù)雜數(shù)據(jù)分析解決方案。伊利諾伊大學(xué)跨學(xué)科研究小組的一項(xiàng)新研究提供了一種有前途的方法,
電池性能可以決定電動(dòng)汽車的使用體驗(yàn),從行駛里程到充電時(shí)間再到汽車的使用壽命?,F(xiàn)在,人工智能已經(jīng)使像在加油站給電動(dòng)車充電這樣的夢(mèng)想更有可能成為現(xiàn)實(shí),并可能有助于改善電池技術(shù)的其他方面。 幾
數(shù)字化時(shí)代,人工智能給我們帶來了什么? 銀行迫切進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,它們?cè)趺礃恿耍? 想了解區(qū)塊鏈行業(yè)發(fā)展趨勢(shì)? 究竟是什么原因?qū)е孪M(fèi)金融快速發(fā)展? 。..。..
美國海軍將陸續(xù)在艦隊(duì)部署信息戰(zhàn)平臺(tái),先期對(duì)象為“林肯”號(hào)航母和“巴丹”號(hào)兩棲艦。人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)和 “數(shù)字孿生”等技術(shù)將推動(dòng)信息戰(zhàn)平臺(tái)的實(shí)現(xiàn)。 圖1 美海軍兩棲攻擊艦“
機(jī)器學(xué)習(xí)中的線性回歸是一種來源于經(jīng)典統(tǒng)計(jì)學(xué)的有監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)。然而,隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的迅速興起,因?yàn)榫€性(多層感知器)層的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)執(zhí)行回歸,線性回歸的使用也日益激增。 這種回歸通常是
人工智能常常被描述為一股對(duì)人類“有害”的力量。批評(píng)人士說,廣泛使用人工智能和自動(dòng)化技術(shù)最終將導(dǎo)致數(shù)以百萬計(jì)的就業(yè)崗位消失,而埃隆·馬斯克等技術(shù)先驅(qū)則警告稱,人工智能技術(shù)存在失控風(fēng)險(xiǎn)。英媒認(rèn)為,人
為了讓人工智能成為主流,科學(xué)家和研究人員付出了更多的努力。 正因如此,這項(xiàng)獨(dú)創(chuàng)性技術(shù)不僅已經(jīng)融入了人們的日常生活,而且持續(xù)影響著多個(gè)行業(yè)。人工智能是一種不可忽視的力量,從Siri和Ale
事實(shí)證明,人工智能對(duì)于戰(zhàn)術(shù)邊緣數(shù)量激增、種類繁多傳感器所獲取數(shù)據(jù)的利用,以及依賴這些數(shù)據(jù)的新興應(yīng)用變得越來越重要。事實(shí)是,21世紀(jì)的戰(zhàn)場(chǎng)——2020年國防部核心重點(diǎn)任務(wù)之一——不受傳感器短缺問題
杰夫·貝佐斯(Jeff Bezos)往車庫里下訂單并親自開車去郵局時(shí),處理成本數(shù)字,跟蹤庫存和預(yù)測(cè)未來需求相對(duì)簡(jiǎn)單??爝M(jìn)25年了,亞馬遜的零售業(yè)務(wù)在全球擁有175 多個(gè)配送中心,超過25萬名全職
2020年將見證人工智能(AI)的巨大進(jìn)步,而機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)被證明是這項(xiàng)技術(shù)最成功和最廣泛的應(yīng)用,它影響著廣泛的行業(yè),并每天影響著數(shù)十億的用戶。 什么是機(jī)器學(xué)習(xí)? 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智
各國政府應(yīng)考慮利用計(jì)算機(jī)視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)施智能回收,以解決垃圾管理中的重大問題。 一些發(fā)展中國家在管理和處置越來越多的垃圾方面面臨重大挑戰(zhàn)。這些國家/地區(qū)的垃圾堆高度超過了65米(印度新
人工智能(AI)、機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)(IOT)引領(lǐng)全球新興技術(shù)對(duì)話。企業(yè)認(rèn)識(shí)到,這些技術(shù)已經(jīng)準(zhǔn)備好用于推動(dòng)真正的商業(yè)利益。 亞太和日本(APJ)地區(qū)將在這兩個(gè)方面加快步伐。根據(jù)MIT Te