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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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JavaScript 實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡應用教程
近日,來自德國的 Robin Wieruch 發(fā)布了一系列使用 JavaScript 構(gòu)建機器學習的教程,本文將主要介紹使用 JavaScript 實現(xiàn)...
機器學習43條軍規(guī) 谷歌機器學習工程最佳實踐大解密
而這些是我們非大神的普通人可以做到的,如果說大神做的是95分以上的系統(tǒng),那么我們只要對工程架構(gòu)、過程和細節(jié)做好足夠的優(yōu)化,我們也可以做出至少80分的系統(tǒng)。
制造業(yè)面對數(shù)碼轉(zhuǎn)型挑戰(zhàn) CECIMO鼓吹人工智能集成策略
CECIMO預估2017年歐盟工具機市場規(guī)模,將由2016年的163億歐元,成長5.6%達到169億歐元。而CECIMO成員過去3年在全球工具機產(chǎn)業(yè)的合...
Apache Singa是一個用于在大型數(shù)據(jù)集上訓練深度學習的通用分布式深度學習平臺,它是基于分層抽象的簡單開發(fā)模型設計的。它還支持各種當前流行的深度學...
2017-12-06 標簽:機器學習 1241 0
物聯(lián)網(wǎng)的安全由人工智能和機器學習來保障
回顧Mirai歷史,最早是在去年8月遭人發(fā)現(xiàn),它意在攻擊諸如網(wǎng)絡路由器、打印機、攝影機或數(shù)字監(jiān)視錄像機(DVR)等植基于Linux固件的物聯(lián)網(wǎng)設備,至于...
2018-06-26 標簽:物聯(lián)網(wǎng)人工智能機器學習 737 0
在該研究中,通過向機器學習算法輸入已知物質(zhì)的構(gòu)成數(shù)據(jù),可以讓計算機預測與之類似的新物質(zhì)中原子可能的組合方式,這可以幫助科學家大大縮小尋找新物質(zhì)的范圍,從...
人工智能的背后一個是大數(shù)據(jù),大數(shù)據(jù)是現(xiàn)今人工智能能夠做成非常重要的必要條件,現(xiàn)在全球的數(shù)據(jù)大概以每年50%的速度增長,這是一個數(shù)據(jù)爆炸的時代。所以針對A...
正如Gartner公司的研究表明的那樣,許多企業(yè)對人工智能技術(shù)的吸收和應用速度都很慢。他們認為安全和隱私問題、整合人工智能的復雜性、尋找技能并確定如何最...
雖然這是一個研究,只有15名測試者和一個腦電帽(EEG cap),沒人愿意在實驗室之外的地方戴上那個帽子,但是它可以讓我們窺探到未來的可能性。一旦有了高...
現(xiàn)在,NeuroLex Diagnostics的首席執(zhí)行官兼工程師Jim Schwoebel想為主治醫(yī)生打造一款工具以幫助他們診斷精神病病人。在會診期間...
誠然,隨著新技術(shù)的亮相人前,越來越多的教育企業(yè)也開始嘗試將AI融入傳統(tǒng)教育之中。畢竟,對于企業(yè)方來說,只有勇于嘗試才能讓技術(shù)與教育碰撞出新的火花,而若束...
能讓人們觀察AI決策并理解神經(jīng)網(wǎng)絡是怎樣做出一個決策的算法
Achler 開發(fā)的算法呈現(xiàn)出神經(jīng)科學里的 “爆裂” 現(xiàn)象。當人觀察到一個新模式時,多個神經(jīng)元被同時激發(fā),然后它們沉寂下來。當你向某人展示一個模式的時候...
每個T細胞都可以識別抗原——也就是免疫系統(tǒng)的觸發(fā)因素——這些抗原顯示進入人體的細菌、病毒、真菌或其他入侵者。每個T細胞可以結(jié)合數(shù)百種不同的抗原,每種抗原...
Havens的團隊使用機器學習來追蹤不同供應商報告他們庫存產(chǎn)品的準確度;這些數(shù)據(jù)可能是錯誤的,因為沒有足夠頻繁地進行更新,或者因為沒有提供準確的報告。他...
2018-07-03 標簽:數(shù)據(jù)人工智能機器學習 346 0
機器學習從業(yè)者工具使用方面大數(shù)據(jù)分析
數(shù)據(jù)科學是個變化極快的領(lǐng)域,業(yè)內(nèi)人員需要不斷更新知識體系,才可以在業(yè)內(nèi)保持一定地位,不被時代淘汰。Stack Overflow Q&A、Conferen...
2017-12-04 標簽:機器學習 4081 0
人工智能與機器學習成為工業(yè)4.0自動化的基礎(chǔ)
Watson的主要功能在于分析大量數(shù)據(jù)組,從中找出模式,進而提升效率。IBM的Graham Cox表示,根據(jù)經(jīng)驗第一步通常是要管理數(shù)據(jù),找出固定的數(shù)據(jù)組...
安謀自2年前開始決定調(diào)查其團隊進行硬件設計的方法,透過為云端運算開發(fā)的工具,安謀如今從該公司每日運行的數(shù)千項測試及模擬產(chǎn)生的各項結(jié)果進行仔細檢查,以求尋...
這個系統(tǒng)能夠檢測和識別圖像中的內(nèi)容,如此一來,用戶就可以輸入信號和文件,并且可以將這些圖像內(nèi)容進一步的處理。這意味著識別技術(shù)可以使僅僅用來處理文本數(shù)據(jù)的...
AI現(xiàn)在還處在一個比較早期的階段,下一步可能還要花一段時間才能夠?qū)崿F(xiàn)。AI不是唯一一個在驅(qū)動革命進程的一個技術(shù)基礎(chǔ)。大數(shù)據(jù)能力、互聯(lián)網(wǎng)、云計算、物聯(lián)網(wǎng)等...
神經(jīng)網(wǎng)絡內(nèi)在邏輯:沒打開的AI“黑匣子”
我們都知道,無論人工神經(jīng)網(wǎng)絡有多么復雜,都可以將其看作是三部分:輸入層、輸出層和隱含層。其中,我們通過深度學習,對神經(jīng)網(wǎng)絡進行一層一層的疊加訓練,以此來...
2018-07-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習 2038 0
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