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机器学习

前一段时间的柯洁、李世石落败阿尔法狗让人类不禁对人工智能的发展充满恐惧。近日有消息流出,《AlphaGo》大电影即将上映。电影的主要故事也如你所料,机器最终战胜了人类。

18日更新
《AlphaGo》上映!机器PK人脑,谁是真心英雄?

到目前为止,GPU仍然比其他东西更适合用于机器学习的软件。不过英特尔的一系列努力已经让这种近乎被GPU制霸的状态有所缓和——加上英特尔Xeon SP家族的白金版本,最高性能间的差距已缩小到近2倍,而不是之前的100倍。这可能会让一些人感到震惊,但它的文档记录确实不错,而且当我们了解它的底层架构时,

为让CPU在AI领域扳回一城 英特尔做了很多

近几年来,几乎没有什么像机器学习那样能够推动物联网大幅增长,无论是激发人类的创造力,超越人类的效率,还是为更新的技术突破和重塑物联网铺平道路,机器学习无疑是推动物联网进入21世纪的超级燃料。那么机器学习的三大方式是什么,又将如何推动物联网的发展呢?

10日更新
机器学习将是物联网发展不可或缺的未来式

微软十分认真地对待客户的选择。这一点在本周在奥兰多举办的微软Ignite和Envision活动中,尤其是关于数据库、数据集成、机器学习(ML)和人工智能(AI)的公告中,很明显。   Ignite的几个公告完全是关于选择的。重点是微软所说的创造“智慧系统”。下面将重点介绍数据库、数据库迁移、数据集成、ML和AI

微软打造智慧系统:这一次,每一步都有的选

最近研究表明,工业机器人在美国造成了严重的劳动力工作和收入损失。在很多社交平台上,我们都可以看到有关机器人取代人力的讨论。本文探讨了机器人对德国劳动力市场的影响,德国拥有比美国更多的机器人和更大的制造业就业份额。机器人大规模冲击制造业,对德国市场造成了什么影响呢?

28日更新
探究德国劳力市场:机器人到底会不会取代人?

在我们许多人的眼中,机器无需人类教受便能够自主学习是科幻小说或电影中的情节。而科幻电影给我们留下的印象往往是邪恶计算机企图统治世界。但当人工智能和机器学习成为我们生活中的一部分,并且用于保护人类和财产安全时,这是不是很有意思?

27日更新
标签:机器学习
解读:利用机器学习技术抵御未来网络威胁

由于项目需要,调整机器学习算法和模型的工作并不能总由专家完成。毕竟,很多企业并不拥有这方面的专家,机器学习的力量是有代价的。即便拥有技能、工具包、硬件和数据,创建和微调机器学习模型仍然存在复杂性。

26日更新
六大机器学习项目:让机器学习自动化!

语音识别正在「入侵」我们的生活。我们的手机、游戏主机和智能手表都内置了语音识别。他甚至在自动化我们的房子。只需50美元,你就可以买到一个Amazon Echo Dot,这是一个可以让你订外卖、收听天气预报、甚至是买垃圾袋的魔术盒,而这一切你只需要大声说出:

18日更新
机器学习实例:深度学习如何做语音识别!

机器学习是当今技术领域的热门话题。从自驾车,到反恐斗争中捕捉邪恶的内容,应用程序在您拍摄照片之前自动美图等,这些应用程序无处不在。每一项创新都创造了一个新的商业机会,同时简化和自动化通常远远超出了我们人类能够立即处理或花费一生处理的数据。

14日更新
标签:机器学习
机器学习如何帮助企业高效地管理数据?

如何将机器学习融入到你的开发周期之中? JAX London大会上的演讲者罗伯·希德具体解释了如何使你的进程适应机器学习,同时仍然保持着敏捷和精益的原则。   JAX London会议期间介绍了在敏捷开发环境中的机器学习研究。这是一些有关主题的高级概述。同时也做了一些很酷的机器学习演示,这会让它更为直

13日更新
标签:机器学习
如何使机器学习产品化同时保持敏捷性?

Python出现有一段时间了,现在谈似乎没什么新鲜感了,但它从DevOps蔓延到机器学习的所有角落,曝光度自然多了许多。Stack Overflow通过计算得出结论:Python是目前增长最快的编程语言,没有之一!所以,我们可能需要仔细观察一下这个函数式编程语言。

10日更新
得益于机器学习,Python成增长最快语言!

前段时间发布的《2017年全球独角兽企业榜单》引燃了万千中国创业者的激情,因为跻身独角兽的新公司中,中国独占了三分之一,而这些公司在2017年的独角兽新秀中融资额占比达44%,位居第一。

04日更新
对话张瑞:知乎用深度学习改良推荐系统二三事!

对于机器学习而言,并不存在“一体适用”的说法。构建不同的模型需要用到不同的算法和不同技术,但如何才能确定哪种技术最合适呢?

28日更新
标签:机器学习
机器学习这么火 你可知道它有哪些常见技术?

机器学习是计算机科学的一个子领域,使计算机能够在没有被明确编程的情况下自主学习,它探讨了从数据中学习和预测的算法研究和构建。机器学习的范围广泛,跨越数学、计算机科学和神经科学等多个领域。

28日更新
机器学习难?那是你没看过这张路线图!

IBM宣布进一步增强其PowerAI软件平台,旨在促进AI模型在目前最快的GPU上的实际扩展。IBM利用新的分布式深度学习(DLL)库扩展到256个GPU,IBM报告表示,打破了之前由Google和Facebook在两个著名的图像识别工作负载上所创造的记录。

IBM在分布式深度学习取得巨大飞跃,效率提升狂甩谷歌、微软!

近日,一种专门用于在网页内执行神经网络算法的JavaScript库——TensorFire引起了人们的关注,这种JavaScript库在浏览器中使用GPU加速运行谷歌的TensorFlow,是机器学习走向大众化的一种方式。

03日更新
不甘做小弟,JavaScript又在搞事情!

第18届年度KDnuggets软件投票又一次受到了分析、数据科学界和软件生产商的热情参与。与去年相似,约有2900人参与了此次投票。最近几年,Python的使用增长率一直比R快,到今年,Python终于以微弱的优势超过了R的使用率 (52.6% Vs 52.1%)。然而最大的惊喜应该是深度学习工具的广泛共享和使用。

数据科学和机器学习工具和语言最新动态

你的IT架构运行得如何?它的客户体验、正常运行时间和即时响应时间达到你的期望值了吗?你能避免宕机,在最短时间内修复问题并最小化影响吗?让机器学习来拯救你吧。现实是,IT系统已经变得如此互通、复杂而庞大,让人们——即使是最有天赋的基础设施和工程团队——都无法赶上。譬如最近的英国

26日更新
为什么机器学习是解决IT运维难题的致胜法宝?

本节尝试独立于机器学习算法, 单纯地来讲梯度下降算法 [Gradient Descent, GD], 以使梯度下降更具一般性.

25日更新
机器学习初学者能看懂的梯度下降算法

机器学习似乎每天都有进步,每天都有新技术诞生,例如,图像、声音识别等等。这些机器学习的大部分技术都是有硅谷资助的,且现在还有大部分的公司在寻找机器学习和深度学习的程序员。

24日更新
机器学习的五大顶级开源工具
金秋十月 与你饮酒论道
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