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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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Theano的特性包括與NumPy的集成、符號微分(symbolic differentiation)和動態C代碼生成。它還可以與其他庫(如Keras和...
在人工智能和機器學習領域,測試自動化已經取得了長足的進步。通過引入智能測試自動化工具,可以解決傳統測試自動化的難點,從而獲得最佳結果。下面分享 5 種通...
首先是云和數據中心。云和數據中心的基礎架構將越來越多的由虛擬化和軟件來定義,這正好能發揮我們的優勢 —— 我們將推動越來越多的數據中心采用英特爾架構。然...
全感知內部威脅利器——芯盾時代用戶實體行為分析UEBA正式發布
2019年7月4日,芯盾時代用戶實體行為分析(UEBA)產品發布會在北京正式舉行,可有效防止企業核心數據泄漏、發現內部人員潛在的威脅行為,防范員工違規操...
同時早期識別不同風險的患者進行有效分類,也有利于醫療資源的高效合理分配,確保最有重癥風險的患者盡快得到最合適的醫療及護理,這種能力在疫情大規模爆發時更是...
《Analytics Insight》雜志評選出10家最具創新性的機器學習公司
機器學習是實現人工智能的一種方法,通過使用算法來解析數據、從中學習,然后對現實世界中的事件做出預測和判斷。機器學習已經在各個行業得到廣泛應用。
功能方面,Home Hub加入了Home View功能,可以控制和管理家中所有智能家居設備。谷歌同時還推出了一款名為Home的APP,這款應用在任何安卓...
大家好,今天我想講一些案例,因為我的一本新書《工業人工智能》馬上要出版了,預計6月份會在上海宣布發布。今天我把這本還在修訂的書帶來了,主要給大家介紹為什...
CMU 很早就開始做 system 和 machine learning 結合的研究(2011 年左右吧),經過前期很多探索和彎路(錯過了好幾個 sup...
當人們發現我的作品,他們通常會私信并提問。我不一定知道所有的答案,但我會盡量回復。人們最常問的問題是:「該從哪開始?」,其次是:「我需要多少數學基礎?」
人工智能和機器學習解決方案如今在各行業組織中的應用變得越來越普遍,組織可以通過四個步驟成功實施人工智能技術。
預測鋰離子電池的健康狀況和剩余使用壽命是限制電動汽車廣泛使用的一大難題。隨著時間的推移,電池性能會通過一系列復雜的精細化學過程而下降。單獨來看,這些過程...
原標題:3.5億抑郁癥患者背后,谷歌AI做了什么? 抑郁癥,似乎離我們很近又很遠。 我們會在社交網絡上得知名人抑郁自殺的消息,但殊不知在他們背后,還有更...
機器學習的定義:專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。
2018-05-11 標簽:機器學習 4510 0
一種越來越多被應用于加速機器學習應用的浮點格式bfloat16
bfloat16的主要想法是提供動態范圍與標準IEEE-FP32相同的16位浮點格式,精度較低。相當于將8位的FP32指數字段的大小匹配,并將FP32分...
蘋果面向iOS開發者推出了最新版的機器學習模型框架Core ML 3
作為一種快速部署并尊重隱私的方式,設備上的機器學習越來越受歡迎。最近幾個月,谷歌的TensorFlow和Facebook的PyTorch等流行框架通過聯...
人工智能技術最基本的兩種能力就是歸納和演繹能力。歸納是指機器通過大量的數據并不斷地進行抽象概括總結出一些規律和模式。例如機器學習的模型就是一種典型的歸納方法。
許多公司都認為,AI不僅會影響他們的產品和服務,而且會影響他們業務的方方面面。仔細閱讀,這里有9件你可能不知道的關于這個新興技術的事情:關于人工智能的9...
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