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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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一直以來,3D傳感器被視為機器的“智慧之眼”。3D感知技術是視覺感知技術的關鍵所在,能夠識別空間每個點位的三維坐標信息、得到高精度的空間3D數據、復原完...
人工智能誕生以來,產業自動化狂潮激起眾多從業者就業危機感的跡象從未停止。而畫家卻一直對此表示放心,因為在這股浪潮中,他們一直被認為是最不可能因自動化而失...
Google正式宣布啟動新型冠狀病毒公共數據集項目 將允許用戶訓練機器學習模型
據媒體報道,3月31日,Google正式宣布啟動一項名為新型冠狀病毒公共數據集(COVID-19 Public Datasets)的項目,該項目將托管一...
Google宣布對聯絡中心AI服務提供支持的人工智能技術的一些更新
Google的Dialogflow是一項基于云的服務,基于搜索巨頭通過2016年收購API.AI Inc.獲得的技術。該服務于2018年4月全面上市,使...
Uhana由斯坦福大學電氣工程和計算機科學副教授Sachin Katti和在Katti團隊中進行博士研究的工程師Manu Bansal于2016年成立。...
挑戰在于,圖片中的動物必須手工仔細標記,以使數據具有科學價值。由于圖像量大且人手不足,從拍攝標本到人類添加必要的注釋,最長可能需要12個月的時間。
Alteryx Promote提供AI機器學習模型部署管理和集成
雖然Alteryx已經有能力根據基于R編程語言的模型構建、訓練和評分,但推廣基于Python、Py Spark和TensorFlow以及R的支持模型。推...
在最近的一篇博客文章中,產品經理AnushaRamesh和開發人員倡導者AmyUnruh概述了產品的提供及其功能。 云A I平臺管道解決了管理端到端ML...
這就是醫學自動診斷(MAD)的目標。但就像所有ML/AI應用程序一樣,模型也需要培訓。因為我們是在和人類打交道,我們不能僅僅訓練真實的醫患互動,或者讓人...
所有手工工作的問題有兩個:第一,沒有數據科學培訓的人幾乎不可能從事人工智能工作;第二,具有數據科學背景的人本身面臨著一個非常低效的工作流程。
人工智能可以幫助跟蹤學生的學習進度,使學習過程個性化,從而讓教師有更多的時間與學生互動,而不是制定教學方法。
斯坦福大學、麻省理工學院和豐田研究院(Toyota Research Institute)科學家們利用機器學習的力量,成功將電池測試時間減少了98%。
IBM嘗試使用與Trifacta Inc.共同開發的新數據準備工具
這是一個非常漫長的時間,可以更好地用于其他事情,這就是為什么IBM和Trifacta今天宣布推出其新的InfoSphere Advanced Data ...
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