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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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通常情況下,計算機,包括云計算資源的管理都是由既定策略控制的,但這種方式有兩個主要缺點:首先是相關的閾值通常是為滿足不同類型的工作負載大致設定的;其次是...
天文學家花了幾個世紀才弄明白的規律,如果從頭交給機器學習算法去領悟,能重現被發現嗎?
研究表明,雖然Google Cloud AI(谷歌云人工智能)和機器學習平臺缺少一些功能,并且仍處于測試階段,但其范圍和質量在行業中仍是首屈一指的。 谷...
預測性維護還消除了維修成本,這對于制造商和最終用戶來說都是一個很大的未知數。當設備中的電子元件出現故障時,識別問題可能需要5分鐘或5小時。同樣,更換損壞...
相比去年,今年的大會將全面升級,更加展現出更聚焦、更專業的特點,除了開幕式和主論壇之外,還將圍繞智慧城市、智慧金融、智慧醫療和創新應用四個人工智能熱門領...
數據科學對資源方面要求很高,因此,開發人員和運營部門必須共同努力,快速為客戶帶來穩定的新功能。在我看來,打破工作團隊中的孤島效應,并讓整個公司參與自動化...
讓我們面對現實吧,你的模型可能還停留在石器時代。我敢打賭你仍然使用32位精度或GASP甚至只在一個GPU上訓練。 我明白,網上都是各種神經網絡加速指南,...
目前,產業界正發力鉆研人工智利用數據的高效方法。通過自然語言處理和主題建模可以使技術優化、競爭分析和微弱信號檢測等流程得到改善,加快海量文本數據分析,而...
可解釋的人工智能可以讓人們理解人工智能系統是如何做出決定的,而這將成為醫療、制造、保險、汽車領域的關鍵。那么這對于組織意味著什么?
對于負責將機器學習和深度學習技術應用在計算軟件的EDA研究項目的Elias Fallon來說,他對電子設計行業的未來發展有著獨特的見解。
但是,根據DeepIntent的聯合創始人兼首席執行官Christopher Paquette所說,醫療專用軟件最終將通過產生積極的臨床成果并證明其成功...
人工智能技術如今得到越來越多的應用,從研發疫苗到在線購物再到農業種植,人們期望在2021年看到更多的發展和進步。
采用機器學習(ML)和人工智能(AI)技術的機器視覺系統可以實現自動化的車輛檢測,為汽車制造商、經銷商和修理廠帶來了重大好處。這些好處包括自動化車輛檢查...
Arm推出Arm?v9架構 面向人工智能、安全和專用計算的未來
Arm在新一代架構Armv9上將保持這個速度,預計未來兩代移動和基礎設施CPU的性能提升將超過30%。
提到機器人,大家腦海中第一時間會浮現出怎樣的事物? 大概率情況下,要么是工業級/服務級機器人,以機械臂、簡單驅動型為主角,不講究外形美觀,動作也往往不怎...
機器學習與數據挖掘的對比與區別? 機器學習和數據挖掘是當前互聯網行業中最熱門的領域之一。雖然它們之間存在一些對比和區別,但它們的共同點是研究如何有效地從...
麻省理工學院(MIT)成立藥物研發合成之機器學習協會(MLPDS),試圖改變藥物研發制造流程,目前已有8個產業合作伙伴,皆為制藥領域龍頭,包括Amgen...
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