機器學(xué)習(xí) 文章 進入機器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
助力上?？苿?chuàng)中心建設(shè)，AI大師Alan Yuille教授走進上海
- 12月19日上午，AI大師中國深度巡回交流系列第一站之“Alan Yuille教授走進上?！被顒?，在上海交通大學(xué)成功舉辦。據(jù)悉，本次活動由上海市經(jīng)濟和信息化委員會、徐匯區(qū)人民政府、中國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展聯(lián)盟聯(lián)合指導(dǎo)，上海交通大學(xué)和人工智能領(lǐng)軍企業(yè)依圖科技共同主辦，上海人工智能發(fā)展聯(lián)盟(籌)、上海浦東智慧城市發(fā)展研究院、上海市軟件行業(yè)協(xié)會協(xié)辦?！ lan Yuille教授師從著名天體物理學(xué)家霍金，是全球人工智能計算機視覺領(lǐng)域奠基人，是首位將“學(xué)習(xí)”引入計算機視覺領(lǐng)域的大師，最早開始用
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中國人工智能產(chǎn)業(yè)白皮書全文
- 一場技術(shù)革命正席卷全球，就像任何變革性技術(shù)一樣，很難打破AI的炒作嫌疑，如果說2017年只是“預(yù)熱和炒作”，那么隨著技術(shù)差距不斷縮小，2018年中國在AI領(lǐng)域的優(yōu)勢將真正體現(xiàn)。
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IBM展示10倍速GPU機器學(xué)習(xí)，處理30GB訓(xùn)練數(shù)據(jù)只要1分鐘
- IBM研究院與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院共同于2017 NIPS Conference發(fā)表大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)解決方案，此方法可以利用GPU在一分鐘內(nèi)處理完30GB的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，是現(xiàn)存有限內(nèi)存訓(xùn)練方法的10倍。 研究團隊表示，機器訓(xùn)練在大數(shù)據(jù)時代遇到的挑戰(zhàn)是動輒TB等級起跳的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，這是常見卻又棘手的問題，或許一臺有足夠內(nèi)存容量的服務(wù)器，就能將所有訓(xùn)練數(shù)據(jù)都加載內(nèi)存中進行運算，但是仍要花費數(shù)小時，甚至是數(shù)周。 他們認為，目前如GPU等特殊的運算硬件，的確能有效加速運算，但僅限于運算密集的工作，而非數(shù)
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李彥宏：人工智能技術(shù)改變了所有產(chǎn)業(yè)
- 12月3日，第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會在烏鎮(zhèn)拉開帷幕，本次大會以“發(fā)展數(shù)字經(jīng)濟 促進開放共享——攜手共建網(wǎng)絡(luò)空間命運共同體”為主題。來自全球的科技大佬們齊聚于此，紛紛帶來了對當前科技發(fā)展的獨到理解和看法。 百度公司董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏詳細談到了人工智能方面的內(nèi)容。他首先介紹今天的人工智能仍處在一個發(fā)展早期的階段，就如同十幾年前中國互聯(lián)網(wǎng)的成長一樣，而當時的中國互聯(lián)網(wǎng)甚至世界互聯(lián)網(wǎng)增長動力有三個：網(wǎng)民人數(shù)的增加、上網(wǎng)時間的增加以及網(wǎng)站信息量的增加，都在
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機器學(xué)習(xí)將推動下一次工業(yè)革命的到來
- 在1日舉辦的“全球思想盛筵-人工智能與人類文明”上，圖靈獎獲得者、美國國家科學(xué)院院士、美國國家工程院院士John E. Hopcroft發(fā)表主題演講，稱機器學(xué)習(xí)將推動下一次工業(yè)革命的到來。 John E. Hopcroft認為，人工智能的許多項目還不能提取一個物品的本質(zhì)，或者是理解物品的根本功能以及其他重要方面。所以要想真正的具有全智能性還需要再進行一次革命，讓我們看到一個物品能夠立刻理解。 John E. Hopcroft表示，AI現(xiàn)在還處在一個比較早期的階段，下
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細說AI三大巨頭：他們現(xiàn)在過的如何？
- 隨著AI研究的越發(fā)深入，AI所產(chǎn)生的倫理性、哲學(xué)性的問題也隨之加重。這不但是企業(yè)所遭遇的問題，更是全球需要面對的問題。
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谷歌的AI布局：機器學(xué)習(xí)是重心 繼續(xù)在中國招人
- 自發(fā)布AI First戰(zhàn)略后，谷歌在人工智能道路上越走越堅定。不僅有Google Assistant智能助手，還在秋季發(fā)布會上發(fā)布了包括手機、耳機和智能音箱等多款A(yù)I硬件，構(gòu)建AI生態(tài)。在特斯拉CEO馬斯克等不斷發(fā)出AI威脅論下，谷歌則表示，專注AI的前沿研究和解決實際問題。 近幾年，Google每年都會舉行 APAC(亞太區(qū)年度媒體會議)。作為從Mobile First戰(zhàn)略轉(zhuǎn)移到AI First的科技巨頭，此次媒體會議的焦點自然是人工智能，“Made with AI”。
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誰才是機器學(xué)習(xí)時代最合適的編程語言？
- 開發(fā)者到底應(yīng)該學(xué)習(xí)哪種編程語言才能獲得機器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)這類工作呢?這是一個非常重要的問題。我們在許多論壇上都有討論過。現(xiàn)在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數(shù)據(jù)。畢竟，這是機器學(xué)習(xí)者和數(shù)據(jù)科學(xué)家應(yīng)該做的事情：看數(shù)據(jù)，而不是看觀點?！ ∽屛覀兛匆恍?shù)據(jù)。我將在Indeed.com上使用趨勢搜索。它可以根據(jù)時間搜尋實際工作機會中特定的條款。這表明了雇主們正在尋找擁有該技能的人才。然而，請注意，這并不是一項有效使用技能的民意調(diào)查。這種指標更能體現(xiàn)技能的受歡迎程度?！ ≡挷欢嗾f，上數(shù)據(jù)。我搜
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大規(guī)模機器學(xué)習(xí)框架的四重境界
- 1. 背景 自從google發(fā)表著名的GFS、MR、BigTable三篇paper以后，互聯(lián)網(wǎng)正式迎來了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)的顯著特點是大，哪里都大的大。本篇主要針對volume大的數(shù)據(jù)時，使用機器學(xué)習(xí)來進行數(shù)據(jù)處理過程中遇到的架構(gòu)方面的問題做一個系統(tǒng)的梳理。 有了GFS我們有能力積累海量的數(shù)據(jù)樣本，比如在線廣告的曝光和點擊數(shù)據(jù)，天然具有正負樣本的特性，累積一兩個月往往就能輕松獲得百億、千億級的訓(xùn)練樣本。這樣海量的樣本如何存儲?用什么樣的模型可以學(xué)習(xí)海量樣本中有用的pattern?這些問題
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有關(guān)機器學(xué)習(xí)每個人都應(yīng)該了解的東西
- 在過去的幾個月中，我與很多的決策者交流了有關(guān)人工智能特別是機器學(xué)習(xí)方面的問題。其中有幾名高管已經(jīng)被投資者詢問了有關(guān)他們在機器學(xué)習(xí)(Machine Learning)方面的戰(zhàn)略，以及在哪些方面運用了機器學(xué)習(xí)。那么這個技術(shù)課題為什么突然會成為公司董事會討論的話題呢? 計算機應(yīng)該為人類解決問題。傳統(tǒng)的方法是“編寫”所需的程序，換句話說，就是我們教電腦問題解決的算法。該算法詳細描述了解決問題的過程，就像食譜一樣。很多任務(wù)都可以用算法來描述。例如，在小學(xué)里，我們學(xué)習(xí)了數(shù)字加法算法。當涉及到要快速、完
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人工智能從寒冬到復(fù)興：從神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)到DNN
- 談AI的歷史，需要談?wù)労苡忻腁I寒冬。 第一次AI寒冬是在1975年左右。1956年，在達特茅斯會議之后，包括很多國家政府，美國國家科學(xué)基金會、軍方，大家滿懷希望投了很多錢。但是到1975年以后發(fā)生了幾件事情，讓AI進入了寒冬。 第一件事是，因為AI只能解決Toy domain(擺弄玩具一樣的簡單任務(wù))。那個時候做語音，只有10個詞匯;下象棋，大概是20個詞匯;做視覺的人，都不能辨認出一個椅子。第二件事情，1956年美國打越戰(zhàn)，還有石油危機，所以經(jīng)濟也不是那么好;還有一個很有名的英國學(xué)者
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機器學(xué)習(xí)大行其道 Google、英特爾相繼推出AI芯片
- Google、英特爾(Intel)、NVIDIA針對人工智能應(yīng)用推出的最新芯片，都號稱能提供極高的運算速度及準確度。除此之外，有鑒于一般客戶很難快速掌握市面上各種不同的軟硬件選項，ARM、超微(AMD)、亞馬遜(Amazon)、Facebook的新產(chǎn)品于是以此為訴求，希望能使模組與各個芯片的結(jié)合達到最佳化。 根據(jù)TheRegister報導(dǎo)，GooglePixel2搭載的協(xié)同處理器PixelVisualCore，是Google第一款智能手機芯片，并且是專為執(zhí)行Pixel2的影像處理機器學(xué)習(xí)軟件所設(shè)
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機器學(xué)習(xí)邁入無需人類指導(dǎo)階段：人機協(xié)作漸成趨勢
- 隨著機器學(xué)習(xí)技術(shù)的更新迭代，機器人與人類的共同協(xié)作將使得人工智能的應(yīng)用領(lǐng)域逐步擴大。
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一文匯總大數(shù)據(jù)四大方面十五大關(guān)鍵技術(shù)
- 一文匯總大數(shù)據(jù)四大方面十五大關(guān)鍵技術(shù)-本文針對大數(shù)據(jù)的關(guān)鍵技術(shù)：大數(shù)據(jù)采集、大數(shù)據(jù)預(yù)處理、大數(shù)據(jù)存儲、大數(shù)據(jù)分析挖掘四大方面的15大關(guān)鍵技術(shù)進行梳理和匯總。
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干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機器學(xué)習(xí) vs 模式識別三種技術(shù)對比
- 干貨：深度學(xué)習(xí) vs 機器學(xué)習(xí) vs 模式識別三種技術(shù)對比-本文來自CMU的博士，MIT的博士后，vision.ai的聯(lián)合創(chuàng)始人Tomasz Malisiewicz的個人博客文章，閱讀本文，你可以更好的理解計算機視覺是怎么一回事，同時對機器學(xué)習(xí)是如何隨著時間緩慢發(fā)展的也有個直觀的認識。
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