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并非每一個問題都可以通過機器學習來解決，也并不是每個企業都為AI的應用做好了準備。比如，企業要確定具體的應用場景、是否有足夠的數據進行分析、要建立預測模型、要有定義模型和訓練模型的人員和工具......等等。為此，本文將具體闡述使用人工智能、深度學習和機器學習時，企業需要做的10項準備工作。...
一種實現深度學習的方法是使用卷積神經網絡（CNN）。CNN是模擬人類視覺感知建模的。人類用自身的神經元網絡處理圖像；CNN通過輸入層節點（node）來處理圖像。人們通過向網絡送入預處理的圖像來訓練CNN。通過學習這些輸入，算法會不斷調整各節點的權重并因此學會識別模式和相關點。由于算法不斷修正這些權重...
在醫學成像領域，疾病的準確診斷或評估取決于圖像采集和圖像解譯。近年來，隨著技術的發展，設備能以更快地速率和更強大的分辨率來收集數據，這大大提高了圖像采集的質量。然而，計算機技術對圖像解譯的改進，才剛剛開始。目前，大部分的醫學圖像解譯都由醫生來進行。...
Caffe框架主要有五個組件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其結構圖如下圖1所示。Solver負責深度網絡的訓練，每個Solver中包含一個訓練網絡對象和一個測試網絡對象。每個網絡則由若干個Layer構成。每個Layer的輸入和輸出Feature map表示為Input B...
神經網絡是最近很流行的科技熱詞，其核心用途是分類。分類器是自動對輸入值進行分類的機器。分類器輸入的是一個數值向量，叫做特征（向量）。分類器的輸出也是數值，代表分類的結果。分類器的目標就是讓正確分類的比例盡可能高。而生成對抗網絡（GAN）由一個生成網絡與一個判別網絡組成，通過讓兩個神經網絡相互博弈的方...
據連線雜志網站報道，在澳大利亞的西海岸，生物學家阿曼達·霍奇森（Amanda Hodgson）控制無人機飛向印度洋上的高空。這位儒艮專家使用無人機幫助他們觀察瀕臨滅絕的研究對象。...
Data Science Central網站主編、有多年數據科學和商業分析模型從業經驗的Bill Vorhies曾撰文指出，過去一年人工智能和深度學習最重要的發展不在技術，而是商業模式的轉變——所有巨頭紛紛將其深度學習IP開源。...
在人臉分割的應用中，美妝是一個受眾較廣的問題。給出一張素顏正面照，如果能夠給出其最適合的化妝風格并將其渲染到這張素顏臉上，可以讓女孩子們更方便地找到適合的風格。中科院信工所劉博士等人的論文所解決的問題就是完成一個功能更完善的人臉自動美妝應用，不僅能夠給素顏的圖片上妝，而且可以為用戶推薦最適合的妝容，...
在機器學習(Machine learning)領域。主要有三類不同的學習方法：監督學習(Supervised learning)、非監督學習(Unsupervised learning)、半監督學習(Semi-supervised learning)。...
天賜予人類驚人的學習能力。我們從出生開始就學習復雜的任務，如語言和圖像識別，之后在一生中以這種第一學習體驗為基礎不斷進行修正。之后，似乎自然而言的是，我們利用這種學習概念來積累知識，并能夠建立模型和預測結果，甚至將這種概念應用于與計算機相關的程序和任務中。而這些涉及于上述計算過程中的技術，就是所謂的...
為了補充Udacity公司之前的人工智能課程，在線教育創業公司與YouTube上的明星Siraj Raval展開了合作，向共同授課的Udacity公司的Mat Leonard提供了一個新的深度學習納米級基礎課程。 ...
在這篇文章中，我想向大家介紹推動深度學習發展的5個主力框架。這些框架使數據科學家和工程師更容易為復雜問題構建深度學習解決方案，并執行更復雜的任務。這只是眾多開源框架中的一小部分，由不同的科技巨頭支持，并相互推動更快創新。...
其實語音識別已經存在很多年了，那為什么現在才成為主流呢？因為深度識別終于將語音識別在非受控環境下的準確度提高到了一個足以投入實用的高度。吳恩達教授曾經預言過，當語音識別的準確度從95%提升到99%的時候，它將成為與電腦交互的首要方式。...
由于計算機視覺的大紅大紫，二維卷積的用處范圍最廣。因此本文首先介紹二維卷積，之后再介紹一維卷積與三維卷積的具體流程，并描述其各自的具體應用。 ...
分發過程走的是互聯網線路（專線太貴），互聯網線路的穩定性不可預期，有時網絡抖動，會造成分發失敗，甚至挖斷光纜導致某條干網不可用的事故也經常出現，某條線路或者某個機房的問題，可能會造成區域性的不可用。...
人工智能（下稱AI）是具有智能行為模仿能力的機器，它是在電腦中，模擬人類的行為和認知程序，自然地學習所有知識的智能大腦。它正在越來越多地取代人類的活動，同時也給人類帶來危險，對此，AI所產生的現代性問題是：要將這些越發智能的AI實體和其他法律主體一樣納入法律社會控制體系中來嗎？...
機器人的研發是為了協助或取代人類進行危險的工作，目前大部分的機器人都還是硬邦邦的“硬漢”形象。人們也在拓展自己的想象和創造力，去開發像“大白”一樣軟萌的機器人。這種利用柔軟材料來制作的機器人，被稱為軟體機器人，在研究領域頗受關注。...
在Facebook人工智能實驗室負責人楊樂昆（Yann LeCun）看來，人類既然已經教會機器辨別圖片，甚至能做到人臉識別，那么機器也能識別視頻。而教會機器學習視頻的方法與嬰兒學習相似。即讓機器像嬰兒一樣，觀看視頻，告訴它視頻所講的內容。...
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