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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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一些經典 AI 領域,如計算機視覺、NLP 等還遠未達到智能和實用的地步,有賴進一步研究和努力。與此同時,傳統的社交平臺,如 Facebook,還遠沒有...
在過去的幾年中,人工智能的自動化已成為研究和開發領域的一個增長領域。一個示例就是Google的AutoML,該工具可簡化創建機器學習模型的過程,并使該技...
由上海市經濟和信息化委員會作為指導單位,中國科學院上海高等研究院主辦,上海市計算機學會和上海市人工智能學會聯合主辦的2020上海人工智能大會暨第三屆圖像...
這些高影響的論文中有一些屬于物理-生命科學的軸心,大部分反映了近期高度活躍的跨學科領域(圖2c),包括人工智能(16篇)、網絡科學(18篇)、地質學(1...
行業快訊:機器學習大會下周舉行、亞馬遜人臉識別引爭議、華為2018年營收將達1000億美元
蘋果今天宣布將于 12 月 2 日至 12 月 8 日在加拿大蒙特利爾參加 2018 年神經網絡信息處理系統會議,即 NeurIPS。
每到歲末年初,IT思想領袖都會對未來一年的技術發展、創新服務、行業進步等發展趨勢進行分析預測。人們需要關注與人工智能、機器學習、深度學習以及IT軟件和服...
曾經沒落的傳統手機巨頭諾基亞,近年來在國際5G通訊市場尋回了不少底氣,且取得了不錯的成績。2013年至2018年諾基亞5G技術的全球專利申請量共計213...
在做真正喜歡的事情時,沒有什么比不斷挑戰自己更有趣了。業余項目是很多程序員都會選擇的進階之策,大多數時候,進行業余項目時遇到的最大問題往往不是項目復雜,...
自從谷歌宣布AI原則開始,已經過了一年時間。如今Jeff Dean和Kent Walker對原則獲得的成果做了匯報。分享他們工作的最新消息,包括內部教育...
Tom Mitchell認為未來的十年,AI將會繼續影響教育,機器學習將會對智適應教育產生重要影響
數據儲存容量和技術能力的提升為機器學習爆發提供了基礎保障,而機器學習又是人工智能的核心技術和涵蓋面最廣的應用手段;但由于現階段運算能力的局限和通用解決方...
對于數量少、具創造性文本的破譯,人類往往比機器做得更好,人類有著對生活和組織方式的深入理解,以及高度的靈活性。
基于400多項運動訓練了一個循環神經網絡和一個深度卷積生成對抗網絡,旨在創造一種全新的原創運動
“GPU技術幫助我們將訓練和生成階段縮減到原來的一小部分,” Webb表示。“如果沒有這樣的速度,我們就無法在項目中獲得如此多獨特的機器學習貢獻。它給了...
Flashtec系列的最新成員 Flashtec NVMe 3108 PCIe Gen 4企業NVMe SSD控制器
Microchip的新Flashtec NVMe 3108 PCIe Gen 4 NVMe SSD控制器可提供各種緊湊型SSD外形尺寸,并具有業界領先的...
張正友博士是世界著名的計算機視覺和多媒體技術的專家,ACM Fellow,IEEE Fellow。他在立體視覺、三維重建、運動分析、圖像配準、攝像機自標...
機器學習是一種強大的技術,它通過開發算法從其經驗中學習和改進。算法是計算、訪問和處理輸入數據并預測結果的程序。機器學習模型旨在計算復雜的計算和學習模...
Swift for TensorFlow:無邊界機器學習,值得大家期待
據資料顯示,Swift for TensorFlow:無邊界機器學習簡介主要是——Swift for TensorFlow 是為下一代機器學習技術開發而...
2019-09-20 標簽:神經網絡機器學習tensorflow 3098 0
2018年AI index年度報告,追蹤了人工智能的發展現狀和趨勢
在研究方向上,從1998年到2017年,前三大熱門研究方向一直是機器學習和概率推理、神經網絡和計算機視覺。2017年有56%來自機器學習與概率推理這一研...
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