頂尖學(xué)術(shù)期刊《自然》今天上線了一項有關(guān)癌癥診斷的重要研究。來自加州大學(xué)圣地亞哥分校(UCSD)的科學(xué)家,訓(xùn)練人工智能從血液中鑒定來自微生物的線索,不僅可以識別出癌癥,還能對不同類型的癌癥做出區(qū)分
當(dāng)我展望未來,并且談及如何推動進(jìn)步時,量子技術(shù)會是我們武器庫中的一把利器。Alphabet CEO Sundar Pichai 在 2020 年世界經(jīng)濟(jì)論壇年會上說道。 通過量子技術(shù),我
伴隨著生物識別、機(jī)器學(xué)習(xí)、自然語言處理、計算機(jī)視覺、語音識別等尖端技術(shù)的不斷融入,保險行業(yè)正在迎來“人工智能時代”。 從與機(jī)器人客服“對話”到進(jìn)入“壽險APP”點(diǎn)幾下手指便可領(lǐng)取保險金,
高速增長投資絕對是將少量資金轉(zhuǎn)變?yōu)楦淖兩畹呢敻坏淖罴逊绞街弧? 我非常密切地關(guān)注著多個超高速增長的趨勢,其中一個我最近看不夠的是人工智能(AI)。 一個高速增長的投資
對于許多人來說,機(jī)器學(xué)習(xí)可能是個新詞,它在1952年由Arthur Samuel首次提出來,從那以后,不斷發(fā)展的機(jī)器學(xué)習(xí)成為許多行業(yè)領(lǐng)域的首選技術(shù)。從機(jī)器人流程自動化到技術(shù)專業(yè)知識,機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
如今,越來越多的人呼吁迅速采取行動應(yīng)對即將到來的全球變暖威脅。然而,解決環(huán)境問題的戰(zhàn)略進(jìn)展仍然緩慢,而迫在眉睫的危機(jī)的速度只會加劇——廢物回收仍然是民眾為解決這一問題而采取的最普遍行動,而且許多
在人們?yōu)榧磳⒌絹淼囊荒曜龊脺?zhǔn)備的時候,行業(yè)專家對2020年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展進(jìn)行了預(yù)測。 隨著人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展,人們對工作職位未來安全的擔(dān)憂一直存在,但專家們是否相信這種技
盡管存在一些困難和障礙,很多企業(yè)如今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型項目方面取得了重大進(jìn)展,但技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn),開展數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有挑戰(zhàn)性,并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以提高業(yè)務(wù)價值方面面臨著越來越大的壓力。 調(diào)研機(jī)構(gòu)
數(shù)據(jù)科學(xué)家與DevOps工程師相互協(xié)作可以獲得更好的業(yè)務(wù)成果,但了解他們的不同需求是關(guān)鍵。 數(shù)據(jù)科學(xué)家與軟件開發(fā)人員有一些共同的實(shí)踐和需求。數(shù)據(jù)科學(xué)家和軟件工程師都計劃、構(gòu)建、編碼、迭代
企業(yè)上云已成趨勢,上云后的主機(jī)安全則分分秒秒牽扯著企業(yè)的神經(jīng)。黑客入侵屢見不鮮,病毒花式翻新。根據(jù)權(quán)威機(jī)構(gòu)的統(tǒng)計,全球每天都會出現(xiàn)數(shù)量驚人的惡意軟件。面對海量涌現(xiàn)的惡意軟件,傳統(tǒng)基于簽名的技術(shù)無
推特和臉書可以教會我們很多和高效的人工智能有關(guān)的東西。 Gartner最近的一項調(diào)查顯示,很多公司才剛剛開始機(jī)器學(xué)習(xí)之旅,而37%的組織已經(jīng)實(shí)施了人工智能。如果你已經(jīng)準(zhǔn)備好接受機(jī)器學(xué)習(xí),
機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)習(xí)過程中總會犯錯。機(jī)器學(xué)習(xí)采用者需要預(yù)見到這一點(diǎn),并時刻小心,不要因?yàn)镮T和業(yè)務(wù)的人為錯誤而使事情變得更糟。 一般來說,學(xué)習(xí)的過程往往就是一個不斷犯錯誤,走錯誤道路的過程,然
機(jī)器學(xué)習(xí)和云計算技術(shù)仍然成為“熱門話題”。隨著技術(shù)的發(fā)展和進(jìn)步,那些在機(jī)器學(xué)習(xí)和云計算采用方面不受重視的組織可能會發(fā)現(xiàn)自己落后于人。而人們在行業(yè)市場上就可以看到許多舉措和項目。但是要取得成功,組
機(jī)器學(xué)習(xí)對許多人來說是一種新事物,因?yàn)樗罱懦蔀榇蟊娛袌龅目尚泄ぞ?,但其根源卻有幾十年的歷史。機(jī)器從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的概念在20世紀(jì)50年代實(shí)現(xiàn)。1988年,IBM公司將基于概率的數(shù)據(jù)算法的原理引入
我們周圍充斥著日益復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)??上Ш苌儆腥酥廊绾问褂眠@些技術(shù)。 最近451 Research 研究機(jī)構(gòu)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示,缺乏技術(shù)人才繼續(xù)阻礙著人工智能技術(shù)革命。事實(shí)上,是人而不是
日前,英國信息解決方案提供商Callcredit公司概念管理總監(jiān)Dave Webber闡述了采用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在發(fā)現(xiàn)欺詐性貸款申請并保護(hù)消費(fèi)者方面的成功應(yīng)用。 盡管目前機(jī)器學(xué)習(xí)和
本文總結(jié)了數(shù)據(jù)科學(xué)項目失敗的最常見原因,希望能夠幫助你避免陷阱。 1.問錯了問題 如果你問了錯問題,你將會得到錯誤的答案。比如金融業(yè)中的欺詐識別問題,這個問題最初可能是“這個特定
公司在開發(fā)和部署AI應(yīng)用程序時需要考慮一些道德方面的問題。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法無處不在。除了Facebook和Google之外。其他公司也正在利用它們提供個性化的教育服務(wù)和先進(jìn)的商業(yè)情報服務(wù),
近年來,人們看到了各種新興技術(shù)的應(yīng)用和發(fā)展,而銀行業(yè)的輝煌時代早已過去。以往,很多人去銀行與工作人員討論申請貸款的問題(特別是如果知道銀行或第三方可以為其提供信譽(yù)擔(dān)保的話)。而這種情況在未來將不
人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)曾經(jīng)被認(rèn)為是企業(yè)的“空頭支票“之類的項目,如今已經(jīng)成為應(yīng)用主流。 越來越多的企業(yè)正在利用這種模仿人類思維行為的技術(shù)來吸引客戶,并加強(qiáng)業(yè)務(wù)運(yùn)營。