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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
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微軟堅(jiān)持投注于用FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)模型
會(huì)議室使用的是360度相機(jī)和麥克風(fēng)陣列,可以檢測(cè)會(huì)議室中的任何人說(shuō)話(huà)。攝像頭能夠把各個(gè)畫(huà)面拼成一個(gè)全景畫(huà)面,還可以進(jìn)行人臉識(shí)別,以確保參會(huì)者的身份,此外...
2018-05-09 標(biāo)簽:微軟語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 3917 0
企業(yè)應(yīng)該為AI的應(yīng)用做好這些準(zhǔn)備
并非每一個(gè)問(wèn)題都可以通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)解決,也并不是每個(gè)企業(yè)都為AI的應(yīng)用做好了準(zhǔn)備。比如,企業(yè)要確定具體的應(yīng)用場(chǎng)景、是否有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、要建立預(yù)測(cè)模...
2018-05-17 標(biāo)簽:ai人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 938 0
領(lǐng)先的機(jī)器學(xué)習(xí)工具,深度學(xué)習(xí)將如何改變醫(yī)療成像領(lǐng)域?
在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域,疾病的準(zhǔn)確診斷或評(píng)估取決于圖像采集和圖像解譯。近年來(lái),隨著技術(shù)的發(fā)展,設(shè)備能以更快地速率和更強(qiáng)大的分辨率來(lái)收集數(shù)據(jù),這大大提高了圖像采集...
2018-05-10 標(biāo)簽:gpu人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1150 0
在已經(jīng)擁有機(jī)器人學(xué)習(xí)與云計(jì)算技術(shù)的今天,我們可以借助先進(jìn)技術(shù)尋找外星人了嗎?答案是:肯定的。
2018-05-17 標(biāo)簽:云計(jì)算機(jī)器學(xué)習(xí) 965 0
隨著生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展,可能讓網(wǎng)絡(luò)上到處都是個(gè)性化定制的內(nèi)容?
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是最近很流行的科技熱詞,其核心用途是分類(lèi)。分類(lèi)器是自動(dòng)對(duì)輸入值進(jìn)行分類(lèi)的機(jī)器。分類(lèi)器輸入的是一個(gè)數(shù)值向量,叫做特征(向量)。分類(lèi)器的輸出也是數(shù)值...
2018-05-17 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1785 0
深度學(xué)習(xí)正在顛覆互聯(lián)網(wǎng)控制權(quán)
據(jù)連線雜志網(wǎng)站報(bào)道,在澳大利亞的西海岸,生物學(xué)家阿曼達(dá)·霍奇森(Amanda Hodgson)控制無(wú)人機(jī)飛向印度洋上的高空。這位儒艮專(zhuān)家使用無(wú)人機(jī)幫助他...
2018-05-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 766 0
遷移學(xué)習(xí)的原理,基于Keras實(shí)現(xiàn)遷移學(xué)習(xí)
我面對(duì)的大多數(shù)計(jì)算機(jī)視覺(jué)問(wèn)題沒(méi)有非常大的數(shù)據(jù)集(5000-40000圖像)。即使使用極端的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略,也很難達(dá)到像樣的精確度。而在少量數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練數(shù)百...
2018-05-09 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬(wàn) 1
MNIST是一個(gè)簡(jiǎn)單的計(jì)算機(jī)視覺(jué)數(shù)據(jù)集
為了探索這一點(diǎn),我們可以把MNIST數(shù)據(jù)點(diǎn)看作是在一個(gè)784維立方體中固定的一點(diǎn)。立方體的每個(gè)維度都對(duì)應(yīng)一個(gè)特定的像素,根據(jù)像素強(qiáng)度,數(shù)據(jù)點(diǎn)的范圍在0到...
2018-05-07 標(biāo)簽:圖像機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 1.1萬(wàn) 0
谷歌、百度、英特爾、AMD、哈佛大學(xué)與斯坦福大學(xué)聯(lián)合發(fā)布了新型基準(zhǔn)測(cè)試工具 MLPerf
我們期待看到 AI 行業(yè)最終會(huì)迎來(lái)怎樣的基準(zhǔn)測(cè)試前景——少數(shù)壟斷,還是百家爭(zhēng)鳴。在這樣一個(gè)年輕的市場(chǎng)當(dāng)中,相信會(huì)有很多廠商提供基準(zhǔn)測(cè)試工具與服務(wù)。斯坦福...
2018-05-07 標(biāo)簽:谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4815 0
淺顯理解傳統(tǒng)GAN,分享學(xué)習(xí)心得
由這個(gè)分析可以發(fā)現(xiàn),生成網(wǎng)絡(luò)與判別網(wǎng)絡(luò)的目的正好是相反的,一個(gè)說(shuō)我能判別的好,一個(gè)說(shuō)我讓你判別不好。所以叫做對(duì)抗,叫做博弈。那么最后的結(jié)果到底是誰(shuí)贏呢?...
2018-05-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)GAN機(jī)器學(xué)習(xí) 4354 0
如何有效的融合醫(yī)學(xué)領(lǐng)域知識(shí)和機(jī)器學(xué)習(xí)方法
疾病風(fēng)險(xiǎn)預(yù)測(cè)核心解決的問(wèn)題是預(yù)測(cè)個(gè)體在未來(lái)一段時(shí)間內(nèi)患某種疾病(或發(fā)生某種事件)的風(fēng)險(xiǎn)概率。疾病預(yù)測(cè)會(huì)根據(jù)某個(gè)人群定義,例如全人群、房顫人群、心梗住院人...
2018-05-07 標(biāo)簽:醫(yī)療人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4576 0
一文讀懂人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)及深度學(xué)習(xí)關(guān)系
接觸人工智能的內(nèi)容時(shí),經(jīng)常性的會(huì)看到人工智能,機(jī)器學(xué)習(xí),深度學(xué)習(xí)還有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的不同的術(shù)語(yǔ),一個(gè)個(gè)都很高冷,以致于傻傻分不清到底它們之間是什么樣的關(guān)系,很...
2018-05-07 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2萬(wàn) 0
深度解析機(jī)器學(xué)習(xí)三類(lèi)學(xué)習(xí)方法
在機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類(lèi)不同的學(xué)習(xí)方法:監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsup...
2018-05-07 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬(wàn) 0
天賜予人類(lèi)驚人的學(xué)習(xí)能力。我們從出生開(kāi)始就學(xué)習(xí)復(fù)雜的任務(wù),如語(yǔ)言和圖像識(shí)別,之后在一生中以這種第一學(xué)習(xí)體驗(yàn)為基礎(chǔ)不斷進(jìn)行修正。之后,似乎自然而言的是,我...
2018-05-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1698 0
盤(pán)點(diǎn)BAT及學(xué)界四大開(kāi)源項(xiàng)目
但在大陸這邊,無(wú)論是BAT還是學(xué)界,在開(kāi)源機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目上始終慢了一拍,令人十分遺憾。這與我國(guó)世界最大AI研究者社區(qū)、占據(jù)AI科研領(lǐng)域半壁江山的江湖地位*...
2018-05-04 標(biāo)簽:人工智能BAT機(jī)器學(xué)習(xí) 2147 0
梯度下降算法及其變種:批量梯度下降,小批量梯度下降和隨機(jī)梯度下降
現(xiàn)在我們來(lái)討論梯度下降算法的三個(gè)變種,它們之間的主要區(qū)別在于每個(gè)學(xué)習(xí)步驟中計(jì)算梯度時(shí)使用的數(shù)據(jù)量,是對(duì)每個(gè)參數(shù)更新(學(xué)習(xí)步驟)時(shí)的梯度準(zhǔn)確性與時(shí)間復(fù)雜度...
2018-05-03 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.2萬(wàn) 0
基于馬爾科夫的隨機(jī)場(chǎng)的圖像分割是一種基于統(tǒng)計(jì)的圖像分割算法
現(xiàn)在要計(jì)算中心的像素點(diǎn)在下一次迭代中是屬于第幾類(lèi)(這一代是第3類(lèi)),ok采用一階勢(shì)能,這里需要說(shuō)明一點(diǎn),這個(gè)像素點(diǎn)無(wú)非是1-4之間的一類(lèi),那么我們需要分...
2018-05-02 標(biāo)簽:圖像分割機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7萬(wàn) 0
深度學(xué)習(xí)進(jìn)行語(yǔ)音識(shí)別的方法 如何建立自己的語(yǔ)音識(shí)別系統(tǒng)
其實(shí)語(yǔ)音識(shí)別已經(jīng)存在很多年了,那為什么現(xiàn)在才成為主流呢?因?yàn)樯疃茸R(shí)別終于將語(yǔ)音識(shí)別在非受控環(huán)境下的準(zhǔn)確度提高到了一個(gè)足以投入實(shí)用的高度。吳恩達(dá)教授曾經(jīng)預(yù)...
2018-05-02 標(biāo)簽:語(yǔ)音識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.1萬(wàn) 0
機(jī)器學(xué)習(xí)算法的設(shè)計(jì)和實(shí)現(xiàn) 算法優(yōu)化分發(fā)鏈路的使用
分發(fā)過(guò)程走的是互聯(lián)網(wǎng)線路(專(zhuān)線太貴),互聯(lián)網(wǎng)線路的穩(wěn)定性不可預(yù)期,有時(shí)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng),會(huì)造成分發(fā)失敗,甚至挖斷光纜導(dǎo)致某條干網(wǎng)不可用的事故也經(jīng)常出現(xiàn),某條線路...
2018-05-02 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1664 0
了解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的類(lèi)別,把握對(duì)問(wèn)題的認(rèn)識(shí)層次
在學(xué)習(xí)過(guò)程中,要特別注意的不光是深入研究算法的精髓,還要知道該算法的應(yīng)用場(chǎng)合、適用條件和局限性。如果只是去探究原理,而不懂實(shí)際應(yīng)用,只能是書(shū)呆子,只會(huì)紙...
2018-05-11 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 751 0
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