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机器学习

与EPFL科学家一起,IBM研究团队已经制定了一个快速训练大数据集的方案。它可以使用单个图形处理单元(GPU)在不到一分钟的时间内就处理30G字节的训练数据集,比现有的有限内存训练方法快10倍。在加利福尼亚长滩举行的2017年NIPS会议上,这一结果有效地利用了GPU的全部潜力。

11日更新
标签:机器学习
IBM使用GPU实现机器学习效率提升10倍!

随着科技的发展,世界将需要更多的能量。各个地方的政府和企业都正在投入数十亿美元的技术来收获,转换和储存电力。随着硅太阳能电池接近其性能极限,研究人员正在寻找基于钙钛矿和量子点的替代品。对于储存能量的电池的要求是必须更便宜、更高效、更持久。而且器件需要用安全和丰富的材料制造,如铜,

11日更新
新方向 使用机器学习来寻找能源材料!

机器学习的兴起,给数字运算和计算能力带来了新的要求。随着硬件资源逐渐便捷和便宜,人们选择一些更合适的平台来进行实验和模型训练。   那么,是使用Amazon的AWS EC2实例?或者是IBM的Softlayer、谷歌的计算引擎、微软的Azure,又如何做一个真正的专用服务器,如Hetzner提供的服务器?

11日更新
ML基准:选择硬件平台 光看流行度怎行

机器学习成为当今科技世界的一个流行语有充分的理由:它代表了计算机如何学习的一大进步。 基本上,机器学习算法被赋予一个“教学集”的数据,然后要求使用这些数据来回答一个问题。例如,你可以给计算机提供一套教学照片,其中一些说“这是一只猫”,其中一些说“这不是猫”。然后,你可以向电脑显示

04日更新

目前大多数机器学习算法都不具有时间意识,不容易应用于时间序列和预测问题。利用像XGBoost等这样的先进算法甚至线性模型,通常需要大量的数据准备和特征工程,例如,创建滞后特征,去除目标以及检测周期性。在需要预测未来多个时间点窗口的常见情况下,所需的预处理变得更加困难。因此,大多数实践者都

27日更新
标签:机器学习

机器学习已经走入我们的生活,从淘宝到手机地图,包括我们所看到的新闻,都有机器学习技术的身影。简单来说:机器学习就是计算机处理信息的一种方式。但究竟是什么时候,机器学习开始出现、又开始成长的呢?

24日更新
机器学习简述:认识机器学习看这就够了

从2015年发布以来,TensorFlow一直以人工智能、机器学习和预测分析为核心推动机器学习的进步。凭借本身灵活的架构,TensorFlow提供了令人难以置信的并行性的数值计算能力,吸引了很多企业。利用好TensorFlow进行预测分析,对于管理人员来讲显得更加重要。

22日更新
如何使用TensorFlow预测分析与线性回归?

人工智能和机器学习现在非常火热,大批量的程序员不断参与到机器学习的浪潮中去。在2017年JAX伦敦会议上Sumanas Sarma和Rob Hinds进行深入的交流,讨论了可应用于ML的编程语言和机器学习库的工程最佳实践。Sumanas Sarma表示:当学术界从科学计算环境转向工业环境时,Python这样的语言可能比Java更加适

21日更新
机器学习时代,Python可能比Java更适用

以下为大家介绍两种新的AWS深度学习AMI的可用性:一个基于Conda的AMI,它具有独立的Python环境,它使用了Conda(一个流行的开源软件包和环境管理工具)创建的深度学习框架。还有一个是有GPU驱动程序和库在基于AMI的基础上部署你自己定制的深度学习模型。

20日更新
机器学习实践者福音 新AWS深度学习AMI

微软正在将机器学习和深度神经网络应用于其软件安全方法。作为黑客攻击的第二大首选目标,微软近日宣布了一项新的研究项目——neural fuzzing,旨在增强传统的模糊技术,发现漏洞并从过去的软件经验中学习。

19日更新
微软决定用机器学习修复安全漏洞,效果如何

传统意义上,高性能计算(HPC)依赖于数值分析来求解物理方程,以此模拟小到亚原子,大到银河系的系统行为。而最近,科学家们开始尝试一种完全不同的方法。事实证明,机器学习(ML)模型比现有的数字运算仿真更高效、更准确。一旦深度神经网络(DNN)使用来自传统分析和直接观察的几乎无限的数据集得到训练,

17日更新
标签:HPC 机器学习
机器学习与HPC碰撞出的火花 有点不一样

无论您在数据的科学性问题上持哪种看法,都无法忽视数据的持续重要性,也不能轻视分析、组织和情境化数据的能力。 根据大量的就业数据和员工反馈信息统计,在“25个最佳美国就业机会”排行榜中,数据科学家排名第一。毫无疑问,数据科学家所做的具体工作内容将会进一步拓展。随着机器学习等技术变得越来

16日更新
数据科学家需要掌握的10个基本统计技术

据悉,Skymind发布了一系列免费社区版本的深入学习库,这一举措旨在将机器学习的功能带给使用Java的企业。Skymind首席执行官Chris Nicholson表示:“我们为JVM创造了科学计算工具!” Chris Nicholson进一步解释到:如果你继续深挖深度学习,它的下一层次就是科学计算。

14日更新
标签:机器学习
开源免费!Skymind发布社区版深度学习平台

一直以来,从遥感数据进行信息提取是一个长期的遥感科学难题。遥感图像分类是遥感图像信息处理中最基本的问题之一,其分类技术是遥感应用系统中的关键技术,遥感图像分类方法的精度直接影响着遥感技术的应用发展。许多研究者一直在尝试、改进,探索新的方法,以不断提高遥感图像自动分类算法的精度和速

13日更新
标签:机器学习
一文就读懂机器学习及其在遥感中的应用

虽然人类社会到今天经历过大大小小很多次技术变迁和革命,但很明显,机器学习是目前技术领域最热门的技术之一。今年早些时候,Stack Overflow发布了一项大规模开发人员调查的结果,机器学习专家在薪酬方面仅次于DevOps专家。机器学习正在经历一段繁荣时期,但对于新手而言,开源项目经常会让人困惑。

13日更新
机器学习开源项目TOP5,别只知道TensorFlow

在顶级机器学习开源项目中,TensorFlow凭借着其完整性、易用性、活跃度以及76.2K的Star荣登榜首。作为最受欢迎的开源机器学习项目之一,TensorFlow 1.4版本的最近更新有很大变化,新功能甚至是一些bug修复。

13日更新
机器学习首位,TensorFlow 1.4功能抢先看!

11月12日-17日,全球超算大会SC17将在美国丹佛举行,本届大会的热点议题可能会涵盖E级计算、人工智能、HPC云等。在ISC17上我们可能会看到,HPC在金融、物流、大型科学、石油和天然气等领域的应用继续扩展到传统的企业计算方面,这些领域通常与大数据开发联系在一起。很明显,所有这些部分都在使用(或者

09日更新
HPC和机器学习或推动冷却解决方案发展

交互式软件需要用户通过一个过程来引导,这是过去几十年人类所习惯的交互方式。随着人工智能的发展,现在很多步骤已经或者可以被自动化了。机器学习可以自动化任何非自动化的步骤,一个软件架构师应该如何在系统中找到自动化的限制和适当的角色呢?

08日更新
分析师观点:未来软件交互不需要用户!

当今互联网上关于机器学习和数据科学的资料非常多,哪些才是值得一看的书籍呢?精选6本机器学习类的书籍帮助读者有效的学习!

06日更新
程序员想转机器学习,这6本书你得看看!

数据和商业智能(BI)是同一枚硬币的两面。在存储、处理和分析方面的进展使数据民主化,因此,你不必成为数据库专业人员或数据科学家,就可以使用大量的数据集并获得深入的见解。然而,在商业智能或数据库公司中,高级分析和人工智能(AI)数据库是有区别的,它是为训练机器学习(ML)和深度学习模型而设计的

炒作还是现实?人工智能数据库未来在哪
金秋十月 与你饮酒论道
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