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深度学习

数据科学家,指采用科学方法,运用数据挖掘工具寻找新的数据洞察的工程师。这个概念比较广泛,在不同的行业、不同的公司里,数据科学家的工作可能都是不同的。如我们所见,数据科学家需要掌握的能力一般有:数学、计算机科学、SQL、统计、建模和编程、Hadoop、可视化……当然,这并不是全部。而且随着更

如今的数据科学家,距离深度学习有多远?

被英特尔收购两年后,Nervana的深度学习芯片,代号“Lake Crest” 渐渐从概念阶段转化为实际产品。在深度学习市场潜力如此巨大的情况下,英特尔很乐意通过坚实的技术和合理的价格将Nervana推向市场,积极为其规划路线图——并将其与其他产品相结合,这将是一项巨大的工程。

12日更新
英特尔Nervana深度学习芯片能走多远?

深度学习是机器学习的一个子集,都是人工智能的子集。机器学习与深度学习不完全属于一个拳击淘汰赛中,深度学习是机器学习的一个子集,而它们都是人工智能(AI)的子集。但是,在机器学习和深度学习的定义和用例方面,市场上存在很多混淆,现在让我们来澄清一下混淆。

11日更新
误区解读:ML和DL之间的区别和使用情况

随着Titan V的发布,现在进入了深度学习硬件的时代。目前尚不清楚NVIDIA能否在2018年保持其作为主要的深度学习硬件供应商的地位,而AMD和Intel Nervana将有望超越NVIDIA。那么,现在为什么才刚刚进入深度学习硬件的时代呢?

28日更新
标签:深度学习
2018深度学习硬件脱颖而出需哪些条件?

这是NVIDIA深度学习学院(DLI)媒体开放日上,来自NVIDIA的讲师向我们转述他一位朋友的话。细想下来,确有几分道理。深度学习技术的特殊性,使它能迅速融入到各行各业,并为之带来“翻天覆地”的变化。IDC也曾预测,到2020年至少80%的应用都和AI相关。

27日更新
“我涉足深度学习,多半是出于不得已。”

最近发布了一款Chainer Chemistry,Chainer 扩展来训练和运行神经网络,用于一些生物学和化学的任务。

19日更新
标签:深度学习
Chainer 发布:DL也可以很懂生物和化学

深度学习的最终目标是找到一种最基本的概括,即找到一种快速而可靠的方法。随机梯度下降法(SGD)是一种具有60年历史的算法(Robbins and Monro,1951)[1],对于当前的深度学习算法的反向传播来说,这一点至关重要。   近年来已经提出了许多不同的优化算法,它们使用不同的方程来更新模型的参数。Adam(

05日更新
标签:深度学习

从Go和Atari游戏到图像识别和语言翻译,神经网络都取得了巨大的成功。但经常被忽视的是,神经网络在特定应用中的成功通常取决于研究开始时做出的一系列选择,包括使用何种类型的网络以及用于训练的数据和方法。目前,这些选择(称为超参数)是通过经验、随机搜索或计算密集型搜索过程来选择的。

01日更新
标签:深度学习
Deepmind提出训练神经网络的新方法PBT

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

Google已经宣布了一个为企业构建语音和文本会话应用程序的新解决方案,Dialogflow企业版是一个端到端的开发套件,旨在提供用户和企业之间自然丰富的交互。

19日更新
谷歌推构建会话界面的Dialogflow企业版

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

为大家推荐六本深度学习读物。

16日更新
标签:深度学习
6本深度学习读物,很有必要“deep”一下

“双十一”购物狂欢节终于落下帷幕,网上有关天猫销售额高还是京东销售额高的争论还未结束。但其实这种争论已经没有多大意义,因为数据统计显示,今年双十一期间全网总销售额达到了2539.7亿元,产生了13.8亿个包裹,交易高峰达32.5万笔/秒,这或许更让人“肝颤”。

13日更新

人工智能开发领域宣布的一些新内容

03日更新
人工智能(AI)开发最近发生的那点事儿

AlphaGo与李世石一战成名,自此,人工智能热度一再掀高。截至目前,科技界多位大佬前后曾12次发表声明警惕人们“人工智能可能带来的毁灭性灾害”,其中,特斯拉的CEO马斯克越来越直言不讳地批评AI技术,直言“人类可能在召唤恶魔”。

03日更新
历数2017年那些给过人类 “好看” 的AI

退出中国市场七年有余,Google正在积极采取最大胆的方法试图回归。这一次,它不再主打搜索引擎。

03日更新
Google主推TensorFlow,或凭此进入中国!

Christopher Lamb称,在过去的几个月里,他在TensorFlow和Keras上花费了大量的时间,一直在探索什么时候应该使用哪个工具。

02日更新
TensorFlow vs Keras你选哪个深度学习框架

作为视觉跟踪领域的最高峰,VOT(visual object tracking challenge)竞赛,吸引了来自全世界的38个队伍参加。在公开的38个队伍、60个序列的排名中,大连理工大学的卢湖川教授队伍夺得第一名。由北京邮电大学董远教授指导,北京飞搜科技何智群、樊应若、庄骏飞、白洪亮组队提交的结果获得第二名(CFWCR)。

02日更新
标签:深度学习
北京飞搜科技闪耀VOT2017斩获全球第二名

近日,NVIDIA(英伟达)深度学习学院(DLI)对外公开了其近期的一些重要“战果”。该学院正在对成千上万的学生、开发人员和数据科学家进行培训,帮助他们学习并掌握应用人工智能所需的关键技能。

02日更新
NVIDIA与吴恩达合作 共同推动深度学习教育

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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