機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
了解基于FastCV視覺庫(kù)的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 了解基于FastCV視覺庫(kù)的SVM機(jī)器學(xué)習(xí)算法-SVM是一種常用的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，在人工智能、模式識(shí)別、圖像識(shí)別等領(lǐng)域有著非常廣泛的應(yīng)用，本節(jié)將結(jié)合FastCV庫(kù)提供的fcvSVMPredict2Classf32機(jī)器學(xué)習(xí)函數(shù)API，對(duì)SVM原理及用法進(jìn)行介紹，為后續(xù)大家在使用FastCV進(jìn)行圖像識(shí)別類的應(yīng)用開發(fā)提供參考。
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自動(dòng)駕駛技術(shù)有多熱？三年全球投資超800億美元
- 北京時(shí)間10月18日晚間消息，美國(guó)知名研究機(jī)構(gòu)“布魯金斯研究院”(The Brookings institute)今日發(fā)布報(bào)告稱，全球汽車廠商和科技公司已在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域投入了約800億美元，但到目前為止仍沒有一家明顯的領(lǐng)先廠商。 自動(dòng)駕駛汽車是目前的一大熱點(diǎn)，福特汽車、通用汽車、蘋果公司、特斯拉、黑莓、谷歌(Waymo)和百度等汽車廠商和科技公司都在研發(fā)相關(guān)技術(shù)。布魯金斯研究院對(duì)2014年8月至2017年6月全球自動(dòng)駕駛汽車研發(fā)領(lǐng)域的投資進(jìn)行了統(tǒng)計(jì)，發(fā)現(xiàn)這三年的投資額就達(dá)
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機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基本知識(shí)（使用Python和R代碼）
- 本篇 文章 是 原文 的譯文，然后自己對(duì)其中做了一些修改和添加內(nèi)容(隨機(jī)森林和降維算法)。文章簡(jiǎn)潔地介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)的主要算法和一些偽 代碼 ，對(duì)于 初學(xué)者 有很大幫助，是一篇不錯(cuò)的 總結(jié) 文章，后期可以通過文中提到的算法展開去做一些實(shí)際問題?！ ∫浴 oogle 的自駕車和機(jī)器人得到了很多新聞，但公司的真正未來是機(jī)器學(xué)習(xí)，這種技術(shù)使計(jì)算機(jī)變得更 智能 ，更個(gè)性化。-Er
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相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來？
- 相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA是深度學(xué)習(xí)的未來？-相比GPU和GPP，F(xiàn)PGA在滿足深度學(xué)習(xí)的硬件需求上提供了具有吸引力的替代方案。憑借流水線并行計(jì)算的能力和高效的能耗，F(xiàn)PGA將在一般的深度學(xué)習(xí)應(yīng)用中展現(xiàn)GPU和GPP所沒有的獨(dú)特優(yōu)勢(shì)。同時(shí)，算法設(shè)計(jì)工具日漸成熟，如今將FPGA集成到常用的深度學(xué)習(xí)框架已成為可能。未來，F(xiàn)PGA將有效地適應(yīng)深度學(xué)習(xí)的發(fā)展趨勢(shì)，從架構(gòu)上確保相關(guān)應(yīng)用和研究能夠自由實(shí)現(xiàn)。
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基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法
- 基于FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)算法-AI因?yàn)槠銫NN（卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)）算法出色的表現(xiàn)在圖像識(shí)別領(lǐng)域占有舉足輕重的地位?；镜腃NN算法需要大量的計(jì)算和數(shù)據(jù)重用，非常適合使用FPGA來實(shí)現(xiàn)。上個(gè)月，Ralph Wittig（Xilinx CTO Office的卓越工程師） 在2016年OpenPower峰會(huì)上發(fā)表了約20分鐘時(shí)長(zhǎng)的演講并討論了包括清華大學(xué)在內(nèi)的中國(guó)各大學(xué)研究CNN的一些成果。
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阿里成立達(dá)摩院 ：為未來科技創(chuàng)新儲(chǔ)備基礎(chǔ)能力
- 10月11日，在2017杭州·云棲大會(huì)上，阿里巴巴集團(tuán)正式宣布成立 “達(dá)摩院”，聚焦研究量子計(jì)算、機(jī)器學(xué)習(xí)、基礎(chǔ)算法、網(wǎng)絡(luò)安全、視覺計(jì)算、自然語言處理、人機(jī)自然交互、芯片技術(shù)、傳感器技術(shù)、嵌入式系統(tǒng)等，涵蓋機(jī)器智能、智聯(lián)網(wǎng)、金融科技等多個(gè)產(chǎn)業(yè)領(lǐng)域，為人類未來三十年科技創(chuàng)新儲(chǔ)備基礎(chǔ)能力。 此外，為保障未來達(dá)摩院的發(fā)展，馬云宣布，未來3年內(nèi)，阿里巴巴將在技術(shù)研發(fā)上的投入一千億人民幣在全球范圍內(nèi)尋找人才、投入技術(shù)、開拓未來。 會(huì)上
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Python語言下的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
- Python是最好的編程語言之一，在科學(xué)計(jì)算中用途廣泛：計(jì)算機(jī)視覺、人工智能、數(shù)學(xué)、天文等。它同樣適用于機(jī)器學(xué)習(xí)也是意料之中的事?！ ‘?dāng)然，它也有些缺點(diǎn);其中一個(gè)是工具和庫(kù)過于分散。如果你是擁有unix思維(unix-minded)的人，你會(huì)覺得每個(gè)工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同庫(kù)和工具的優(yōu)缺點(diǎn)，這樣在構(gòu)建系統(tǒng)時(shí)才能做出合理的決策。工具本身不能改善系統(tǒng)或產(chǎn)品，但是使用正確的工具，我們可以工作得更高效，生產(chǎn)率更高。因此了解正確的工具，對(duì)你的工作領(lǐng)域是非常重要的?！ ∵@篇文章
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機(jī)器學(xué)習(xí)、智能算法、視覺識(shí)別，你想要的AI熱點(diǎn)都在這
- 近年來，隨著大數(shù)據(jù)等信息化技術(shù)的高速發(fā)展，人工智能技術(shù)已迎來發(fā)展的黃金時(shí)期。
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11個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目
- 11個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目-隨著機(jī)器學(xué)習(xí)越來越受到開發(fā)者關(guān)注，出現(xiàn)了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的開源項(xiàng)目，在本文列舉的11個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目中，無論你是Java愛好者還是Python狂人，在這里你都可以找到自己想要的機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目。
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52個(gè)有用的機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)接口盤點(diǎn)
- 52個(gè)有用的機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)接口盤點(diǎn)-隨著基于人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用如雨后春筍般不斷涌現(xiàn)，我們也看到有很多提供類似功能的 API 悄悄登上了舞臺(tái)。
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如何入門Python與機(jī)器學(xué)習(xí)
- 編者按：本書節(jié)選自圖書《Python與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》，Python本身帶有許多機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫(kù)，但本書在絕大多數(shù)情況下只會(huì)用到Numpy這個(gè)基礎(chǔ)的科學(xué)計(jì)算庫(kù)來進(jìn)行算法代碼的實(shí)現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實(shí)現(xiàn)的過程中更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的細(xì)節(jié)，以及了解Numpy的各種應(yīng)用。不過作為補(bǔ)充，本書會(huì)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候應(yīng)用scikit-learn這個(gè)成熟的第三方庫(kù)中的模型。 “機(jī)器學(xué)習(xí)”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度，卻也是非?；馃岬脑~匯。機(jī)器學(xué)習(xí)是英文單詞“Machine?Learning”
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AI研究：如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法解釋自己的決策？
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力推動(dòng)了最近的人工智能熱潮，但很難解釋他們是如何做出決定的。一項(xiàng)旨在揭示語言處理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部工作原理的新技術(shù)，只是為揭示這些“黑匣子”而做出的最新努力。 我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如此神秘，這可能并不奇怪，因?yàn)樗鼈兓旧鲜腔谌祟惔竽X而建立的，我們也在努力破譯這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們學(xué)習(xí)的模型并不像傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序那樣整齊地存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫(kù)中，而是由成千上萬的虛擬神經(jīng)元之間的連接組成。 這些連接不是由人類程序員設(shè)定的，相反，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是通過在大量數(shù)據(jù)中尋找模式來進(jìn)行編程
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谷歌云新增Nvidia GPU為機(jī)器學(xué)習(xí)提速
- Google宣布在多個(gè)地區(qū)上線新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶在Google云中運(yùn)行他們的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工作負(fù)載。 專用的云GPU(例如Nvidia開發(fā)的GPU)旨在加速機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負(fù)載。 Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經(jīng)宣布開始測(cè)試Nvidia的P100 GPU。此外據(jù)稱Nvidia的K80 GPU現(xiàn)在也已經(jīng)
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人工智能醫(yī)療器械的發(fā)展或許也是半導(dǎo)體的“金礦”所在？
- 在中國(guó)，心血管疾病是最大的威脅性疾病，中國(guó)有2.9億人有心血管疾病，而且心血管疾病是死亡率最高的疾病，比癌癥還高。在現(xiàn)實(shí)生活中，不管是高壓力人群，還是生活條件非常好的人，血管隨時(shí)會(huì)發(fā)生改變，如血管內(nèi)壁的各種膽固醇、脂肪堆積起來后，使得血管通道越來越窄，隨后血流量變少，血管變硬。所以有沒有一個(gè)儀器可以檢查這樣的變化過程呢?針對(duì)于此，悅享趨勢(shì)科技團(tuán)隊(duì)便設(shè)計(jì)出了速可貼動(dòng)脈硬化監(jiān)測(cè)儀。據(jù)悉，該設(shè)備是第一款提供給院外的多合一的手持性設(shè)備，是唯一達(dá)到醫(yī)療認(rèn)證的設(shè)備。同時(shí)，它也是今年年底將要上市的家庭端的動(dòng)脈硬化檢
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每一個(gè)深鉆機(jī)器學(xué)習(xí)的人都會(huì)遇到這七大經(jīng)典問題
- 如果希望了解機(jī)器學(xué)習(xí)，或者已經(jīng)決定投身機(jī)器學(xué)習(xí)，你會(huì)第一時(shí)間找到各種教材進(jìn)行充電，同時(shí)在心中默認(rèn)：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動(dòng)指南，認(rèn)真學(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實(shí)際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路?！ 】萍及l(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，環(huán)境也在指數(shù)級(jí)改變，因此很多時(shí)候教科書會(huì)跟不上時(shí)代的發(fā)展。有時(shí)，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會(huì)落后于時(shí)代。針對(duì)這個(gè)問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)教材中的七個(gè)經(jīng)典
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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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