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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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斯坦福大學統計專業研究生,論文的第一作者,作者艾里森·帕克(Allison Park)表示:“人們對機器學習在醫學領域中如何真正發揮作用感到非常擔憂。“...
這種減少可能有助于為那些以前無法與AI等主要參與者競爭的初創公司提供公平的競爭環境。實際上,在云中訓練復雜的機器學習模型的成本令人驚訝地昂貴。
首席研究作者史蒂芬·翁(Stephen Weng)博士是AI算法做出的關于早逝的預測,其準確性比不使用機器學習的模型所提供的預測要準確得多。英國的諾丁漢...
NuMedii的技術導致了許多有希望的預測。例如,三環抗抑郁藥丙咪嗪被預測具有與腫瘤細胞凋亡相關的抗癌活性。實際上,該化合物已在體外和體內顯示出針對多種...
GE Healthcare宣布推出了基于Edison的新應用程序和智能設備
到2021年,醫療保健AI市場將達到66億美元,并且39%的醫療保健提供商高管表示他們正在投資于AI,機器學習和預測分析。贊賞這項技術的潛力,GE He...
障礙塔挑戰賽是建立在Unity的障礙塔之上的,障礙塔是一種新發布的類似游戲的環境,旨在供機器學習研究人員使用。障礙塔環境涉及平臺風格的游戲玩法,其中包括...
機器學習已經邁出了物聯網世界的第一步。自動駕駛汽車是最大的物聯網設備之一,即使只提供部分自動駕駛功能的汽車,如特斯拉,也非常依賴于機器學習。
DARPA與英特爾喬治亞理工學院合作防御機器學習算法對抗欺騙攻擊
機器學習系統在面部識別系統到自主車輛等所有領域的普及,伴隨著攻擊者想方設法欺騙算法的風險。
研究人員通過將數據應用到在波士頓大學UCSF醫療中心或貝斯以色列女執事醫療中心住院的近113,000名患者的數據,將算法與四種傳統方法進行了比較。
平臺供應商將從設備連接和數據收集發展到使用人工智能和機器學習進行數據分析。高度復雜的使用案例(如預測性維護和自動駕駛汽車)降低了采用的障礙。
Google的Cloud AI Platform Pipelines Beta簡化了AI工作流程
Google Cloud Platform(GCP)宣布了一項新的Beta版本產品,以簡化復雜的機器學習(ML)工作流程的部署,這些工作流程通常包含許多...
深度學習本質上是一個自主學習系統,是從傳統的模式識別衍生而來。通過大量數據進行訓練,深度學習網絡會自動找到這些數據的模式,然后通過這些模式來對未知數據進行預測。
術語ModelOps是指以部署和更新的節奏將分析模型從數據科學團隊循環到生產團隊的過程,并且通常需要所涉及的工程師廣泛的領域知識。ModelOp的平臺旨...
“感知器自成立以來就一直與Arlo等行業領導者合作,并希望他們支持他們開發利用Ergo功能的出色產品,” Perceive市場營銷副總裁David M...
CORE通過端到端AI模型跟蹤和監視來促進機器學習工作流管理。其內置的群集編排支持混合云和多云配置,其計算查詢和自動擴展(可從儀表板進行微調)可確保充分...
DeepMotion的一些產品包括運動大腦,身體跟蹤和虛擬現實跟蹤。Motion Brain使用機器學習算法為可以以可信方式與用戶交互的角色制作動畫。人...
為了與您所在學科領域的其他研究人員和從業人員建立聯系,您將需要在這一年中至少參加一些技術性AI會議。為了方便起見,我們整理了2020年舉行的重要AI和M...
在本文中,我們與您分享有關招聘AI和ML專業人員的詳細指南,包括尋找技能,根據情況應用的招聘策略以及可以吸引頂尖人才的優勢。我們還分享了一些有關保留最佳...
來自劍橋大學和紐卡斯爾大學的研究人員設計了一種新的方法,通過向電池發送電脈沖并測量其響應來監測電池。然后,他們利用機器學習算法對測量數據進行處理,以預測...
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