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EEPW首頁 >> 主題列表 >> 機器學(xué)習(xí)

誰才是讓AI產(chǎn)生偏見的幕后推手？

  • 美國麻省理工學(xué)院媒體實驗室研究項目顯示，人工智能識別淺色皮膚男性的平均錯誤率不超過1%，識別深色皮膚女性的平均錯誤率達(dá)35%……　　人臉識別所導(dǎo)致的偏見問題一直受到廣泛關(guān)注。近期，一篇關(guān)于圖像超分辨率的論文引發(fā)了對于產(chǎn)生偏見原因的新爭論?！　【W(wǎng)友利用論文中的開源代碼進(jìn)行了模型推理，在使用時發(fā)現(xiàn)，非白人面孔的高糊照片被還原成了一張白人面孔。對此，2018年圖靈獎得主、AI領(lǐng)軍人物楊立昆（Yann?LeCun）在推特上指出，當(dāng)數(shù)據(jù)有偏見時，機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)就變得有偏見。而這一觀
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三星采用新思科技的IC Compiler II 機器學(xué)習(xí)技術(shù)設(shè)計新一代5納米移動SoC芯片

  • 重點：IC Compiler II和Fusion Compiler的機器學(xué)習(xí)技術(shù)助力三星將頻率提高高達(dá)5%，功耗降低5%機器學(xué)習(xí)預(yù)測性技術(shù)可加快周轉(zhuǎn)時間(TAT)，使三星能夠跟上具挑戰(zhàn)性的設(shè)計時間表三星在即將推出的新一代移動芯片流片中部署了機器學(xué)習(xí)技術(shù)新思科技（Synopsys, Inc.，納斯達(dá)克股票代碼：SNPS）今天宣布，三星(Samsung)為其新一代5納米移動芯片生產(chǎn)設(shè)計，采用了IC Compiler? II布局布線解決方案（新思科技Fusion Design Platform?的一
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機器學(xué)習(xí)背后的數(shù)學(xué)支柱，這5本書幫你搞定！

  • 機器學(xué)習(xí)從只適用于研發(fā)人員的工具變成了被廣泛采納使用的方法，多虧了開源機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)框架的爆炸性發(fā)展?，F(xiàn)如今，機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域比以往任何時候都更容易上手。同時，這也助力了我們目前所經(jīng)歷的科技的瘋狂發(fā)展。弄清算法是如何真正工作的，可以幫助你在設(shè)計、開發(fā)和調(diào)試機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)方面獲得巨大優(yōu)勢。很多人提到數(shù)學(xué)就打哆嗦，機器學(xué)習(xí)恰巧涉及很多數(shù)學(xué)知識，這項任務(wù)可能會令很多人怯步。然而，數(shù)學(xué)并不該成為人們在機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“絆腳石”。相反，學(xué)好數(shù)學(xué)對于掌握機器學(xué)習(xí)非常有必要。從高層次上講，機器學(xué)習(xí)中涉及四大數(shù)學(xué)支柱：線性代
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機器學(xué)習(xí)如何賦能EDA

  • 在20／22nm引入FinFET以后，先進(jìn)工藝變得越來越復(fù)雜。在接下來的發(fā)展中，實現(xiàn)“每兩年將晶體管數(shù)量增加一倍，性能也提升一倍”變得越來越困難。摩爾定律的發(fā)展遇到了瓶頸，先進(jìn)制程前進(jìn)的腳步開始放緩。但是由于當(dāng)今先進(jìn)電子設(shè)備仍需求先進(jìn)工藝的支持，因此，還有一些晶圓廠還在致力于推動先進(jìn)制程的繼續(xù)發(fā)展。這些晶圓廠與EDA企業(yè)之間的合作，推動了先進(jìn)制程的進(jìn)步。從整體上看，當(dāng)先進(jìn)制程進(jìn)入到14nm/7nm時代后，EDA工具的引入可以縮短研發(fā)周期，尤其是針對后端設(shè)計制造工具的更新，EDA起到了至關(guān)重要的作用。EDA
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恩智浦為AI注入理解力

  • 人工智能（AI）的例子無處不在。我們對于AI的使用可能超出想象，并且在許多方面將這種使用視為理所當(dāng)然。智能手機助手就是一個很好的例子，盡管我們可能并不認(rèn)為這與AI有關(guān)。許多場景中，我們已經(jīng)習(xí)慣于與Siri或Google Assistant的互動。面部識別也已成為新一代智能手機的標(biāo)準(zhǔn)解鎖功能。機器學(xué)習(xí)屬于AI的一個子集，原理是通過訓(xùn)練基于計算機的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型來識別給定的模型或聲音。在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)完成訓(xùn)練后，就可以推理出結(jié)果。例如，如果我們用數(shù)百張狗和貓的圖像訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，那么它應(yīng)該能夠正確地識別圖片中是狗還是貓
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蘋果收購機器學(xué)習(xí)公司Inductiv以改善Siri數(shù)據(jù)

  • 據(jù)外媒報道，蘋果已收購機器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司Inductiv，該公司開發(fā)的人工智能技術(shù)可用于識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤。Inductiv的工程團隊近幾周已加入蘋果，參與包括Siri、機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)在內(nèi)的多個項目。對于這筆收購，蘋果給出了慣用的聲明，即蘋果“不時收購規(guī)模較小的科技公司，我們通常不討論目的或計劃”。Inductiv是由斯坦福大學(xué)、滑鐵盧大學(xué)和威斯康星大學(xué)的幾名教授創(chuàng)立的。Inductiv的技術(shù)利用人工智能自動識別和糾正數(shù)據(jù)集中的錯誤?！案蓛舻摹睌?shù)據(jù)集對于機器學(xué)習(xí)非常重要。機器學(xué)習(xí)是一類熱門的人工智
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“AI自動提取特征”的簡易范例*

  • 　　高煥堂?（臺灣銘傳大學(xué)、長庚大學(xué)?教授）0 引言在人與AI之間，最典型的協(xié)同合作模式是：由人們?nèi)ビ^察而萃取特征，然后AI依據(jù)該特征進(jìn)行分類，這稱為：人工提取特征。此外還有進(jìn)一步的合作模式：讓AI自己來學(xué)習(xí)萃取特征，并且進(jìn)行分類。這稱為：自動提取特征。本文將借由很簡單的范例來展示“自動提取特征”，以便充分發(fā)揮各種AI模型的特色，來促進(jìn)特征提取的效率?！　? 人工提取特征　　1.1 機器學(xué)習(xí)　　由于人人對于周遭的現(xiàn)象(或事)都具有觀察、分類和萃取特征的天賦，所以人人都可以把這項智能和能力傳授給AI。其中，
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對人臉識別的11個誤解

  • 過去十年內(nèi)，隨著我們在人工智能領(lǐng)域取得長足進(jìn)步，我們能夠為嵌入式系統(tǒng)增加一些先進(jìn)功能，例如人臉識別。雖然人臉識別能夠帶來諸多好處，但人們有時仍然認(rèn)為它的使用存在問題，甚至充滿了爭議。事實究竟如何？在本文中，我們將澄清一些對人臉識別的誤解。?1) 人臉識別的成本非常昂貴?人們會覺得要讓計算機能夠識別人臉，解決方案必須采用高端硬件。畢竟，自21世紀(jì)前十年中期以來，深度學(xué)習(xí)算法在圖像分類方面的突破都利用了圖形處理單元(GPU)的強大處理能力，這些單元通常在緊耦合集群中使用。但對于嵌入式系統(tǒng)（
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機器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)問題

  • 機器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)問題假設(shè)一家公司主要生產(chǎn)對于客戶的業(yè)務(wù)運營至關(guān)重要的設(shè)備。為了避免發(fā)生故障而對這些客戶產(chǎn)生重大影響，這家公司使用機器學(xué)習(xí)模型來做出預(yù)防性維護(hù)決策。為了構(gòu)建這種模型，公司花費了大量時間、金錢和精力。但是，客戶可以復(fù)制這個知識產(chǎn)權(quán)來自行進(jìn)行維護(hù)，這樣就不必繼續(xù)支付維護(hù)合同的費用。同時，競爭對手也可能會直接復(fù)制模型來獲取利益，而不是投資構(gòu)建自己的模型。本白皮書探討了機器學(xué)習(xí)模型的哪些方面將受到知識產(chǎn)權(quán)法律的保護(hù)。要構(gòu)建用于維護(hù)的機器學(xué)習(xí)（ML）模型，必須收集并標(biāo)記正確的訓(xùn)練集，選擇正確的架構(gòu)和
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基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

  • 汽車工業(yè)的最新發(fā)展引起了科研人員對疲勞駕駛監(jiān)測的研究興趣，意圖開發(fā)一種有效的駕駛員監(jiān)測系統(tǒng)，能及時發(fā)現(xiàn)心理物理狀態(tài)異常，減少疲勞駕駛引起的交通事故?，F(xiàn)在許多文獻(xiàn)特別專注于生理信號的研究，通過測量心率變異性（HRV）來得到有關(guān)心臟運動的信息。事實上，HRV還是一個有效的評估生理壓力的指標(biāo)，因為它可以提供與自主神經(jīng)系統(tǒng)支配的心血管系統(tǒng)活動相關(guān)的信息。本文旨在通過提取人臉特征點，分析由血壓引起的皮膚細(xì)微運動，再以一個穩(wěn)健的方式重構(gòu)光電容積圖（PPG）信號。所得結(jié)論是，傳感器檢測到的PPG信號與使用人臉特征點重構(gòu)
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研究人員開發(fā)具有抓握感覺的機器人

  • 讓機器人抓取物體時對物體產(chǎn)生感覺對提高效率非常重要。蘇黎世聯(lián)邦理工學(xué)院的研究人員宣布，他們已利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)開發(fā)了一種低成本的觸覺傳感器。該傳感器能高分辨率、高精度地測量力的分布。這些特征使機器人手臂能夠更靈活地抓住敏感、脆弱的物體。
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谷歌AI負(fù)責(zé)人杰夫·迪恩：2020年機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的趨勢分析

  • 無論計算機未來在社會中扮演什么角色，杰夫·迪恩(Jeff Dean)都將在結(jié)果中發(fā)揮強大的作用。作為谷歌人工智能技術(shù)研究小組的負(fù)責(zé)人，他領(lǐng)導(dǎo)的工作覆蓋面十分廣泛，對從研發(fā)自動駕駛汽車到制造機器人，再到谷歌強大的在線廣告業(yè)務(wù)等方方面面都做出了貢獻(xiàn)。
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人工智能“發(fā)現(xiàn)”地球繞太陽公轉(zhuǎn)

  • 如今，根據(jù)在地球上觀測到的太陽和火星的運行軌跡，一種受大腦啟發(fā)的機器學(xué)習(xí)算法計算出了太陽位于太陽系的中心。而天文學(xué)家花了幾個世紀(jì)才弄明白這個道理。
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2020年的信息安全：人工智能（AI）在各種信息安全系統(tǒng)中的廣泛涌現(xiàn)

  • 在過去的幾年中，信息安全一直都是基于防病毒方案、隔離技術(shù)和加密技術(shù)的組合。政府機構(gòu)和信息安全公司愿意采用跟蹤互聯(lián)網(wǎng)流量的方法，并根據(jù)其簽名查找可疑材料。這些技術(shù)重點是在出現(xiàn)問題后去檢測惡意軟件，并去實現(xiàn)良好數(shù)據(jù)與惡意軟件之間的隔離。但是，如果惡意軟件未被檢測到，它可能會在系統(tǒng)后臺中潛伏數(shù)月甚至數(shù)年，并在以后變得活躍。
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學(xué)AI之路，從探索特征出發(fā)

  • 　　高煥堂 （臺灣VR產(chǎn)業(yè)聯(lián)盟主席，廈門VR/AR協(xié)會榮譽會長兼顧問）　　摘?要：AI機器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)活動之一就是提取特征。本文通過舉例和比喻來領(lǐng)悟特征的含義，以及理解特征提取的方法和目的。而且，從人為的特征提取，開始思考由AI機器自動提取特征的途徑，邁向深度學(xué)習(xí)之路。　　1 從認(rèn)識特征出發(fā)　　1.1 以狗和兔子為例　　據(jù)說古代有一位小公主（例如大清時代的格格），常常到荒郊野外去玩，攜帶一只狗去出行。為什么她要攜帶狗呢? 因為狗兒天生就最熟悉兔子的特征，而且兔子的特征也最吸引狗兒們，所以狗兒喜歡又擅長于探索
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機器學(xué)習(xí)介紹

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