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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(fù)雜度理論等多門學科。
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ARM技術(shù)助力AI和機器學習發(fā)展前沿產(chǎn)品
全球領(lǐng)先的半導(dǎo)體知識產(chǎn)權(quán)（IP）提供商ARM在不懈努力的推動下推出了另一項改變游戲規(guī)則的新技術(shù)，以在AI和機器學習進步的前沿發(fā)展產(chǎn)品。
TinyML是深度學習和人工智能領(lǐng)域的最新技術(shù)。它帶來了在隨處可見的微控制器（幾乎是最小的電子芯片）中運行機器學習模型的能力。
人工智能系統(tǒng)中的偏差可能導(dǎo)致意想不到的后果
LivePerson首席執(zhí)行官Rob LoCascio說：“與其他技術(shù)不同，“使用AI，您正在創(chuàng)建要與其他人互動的東西，或者您正在使用它來補充人類活動，...
Cadence助力新一代耳戴式設(shè)備、可穿戴設(shè)備和始終在線設(shè)備，延長電池壽命并改善用戶體驗
新的 Tensilica HiFi 1 DSP 以超低能耗的更緊湊尺寸，提供更高的語音和音樂處理性能，以及最佳的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能力。
隨著機器學習和人工智能技術(shù)的發(fā)展，搜索巨頭谷歌已經(jīng)將自家研究成果應(yīng)用于方方面面。比如近日推出的一款名叫 Art Transfer 的工具，便可將網(wǎng)友們的...
PyTorch Hub發(fā)布獲Yann LeCun強推 一行代碼調(diào)用經(jīng)典模型
全新API PyTorch Hub提供模型的基本構(gòu)建模塊，用于提高機器學習研究的模型復(fù)現(xiàn)性。
結(jié)機器學習的模型評估與調(diào)參大法 想學的快上車
由于文章較長，所以我還是先把目錄提前。 一、認識管道流 1.1 數(shù)據(jù)導(dǎo)入 1.2 使用管道創(chuàng)建工作流 二、K折交叉驗證 2.1 K折交叉驗證原理 2.2...
從這些維度來看，人工智能可謂已經(jīng)迎來一個非常好的時代，但是熱鬧背后也存在著問題。比如這股熱潮更多是產(chǎn)業(yè)界、投資界推動的，而學界和基礎(chǔ)研究領(lǐng)域事實上并沒有...
2019-09-03 標簽：AI機器學習工業(yè)互聯(lián)網(wǎng) 3k 0
最近451 Research 研究機構(gòu)的調(diào)查數(shù)據(jù)顯示，缺乏技術(shù)人才繼續(xù)阻礙著人工智能技術(shù)革命。事實上，是人而不是技術(shù)一直是每次技術(shù)革命推進速度都低于預(yù)期...
SenseTime與麻省理工學院（MIT）建立了聯(lián)盟
這家中國創(chuàng)業(yè)公司成立于2014年，目前正與中國移動、聯(lián)合支付、新浪微博等多個知名品牌以及中國主要智能手機公司合作，提供機器學習技術(shù)。
召集了一個特別委員會來回顧10年前在NeurIPS上發(fā)表的論文，并將列表縮小到對機器學習產(chǎn)生持久影響的18篇論文，在一定程度上衡量了這些論文在過去十年中...
麻省理工科技評論2021年“十大突破性技術(shù)”發(fā)布會成功舉辦
? 2 月 24 日，《麻省理工科技評論》2021 年 “十大突破性技術(shù)” 發(fā)布會在杭州余杭區(qū)未來科技城舉辦。 從 2001 年開始，《麻省理工科技評論...
5月21日，美光公司舉行了年度分析師和投資者會議。盡管很多人都希望獲得更多關(guān)于3D XPoint技術(shù)的信息，美光的管理層依然對此秘而不宣。我們將在本文討...
對安全關(guān)鍵系統(tǒng)進行AI/ML研究 是否真的對航空航天行汽車行業(yè)有利
來自美國的風河公司與柯林斯航空航天公司的專家們都堅定地認為，人工智能（AI）和機器學習（ML）將會給飛機駕駛艙帶來重大的變化，將助力民用、軍用、通用與公...
機器學習中，有一個稱為 No Free Lunch 的定理。簡單來說，與監(jiān)督學習特別相關(guān)的這個定理，它指出沒有萬能算法，就是用一個算法能很好地解決每個問...
從事IT領(lǐng)域工作二十年以來，我發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)逐步從概念轉(zhuǎn)向?qū)嶋H——機器學習技術(shù)位于前沿，并且變得更易于使用，即使對于沒有專業(yè)知識的團隊也是如此。 隨著...
芯鼎科技與普諾飛思合作開發(fā)Metavision傳感器應(yīng)用方案
芯鼎科技（iCatch）多年來專注于數(shù)位影像處理技術(shù)與系統(tǒng)單芯片之開發(fā)與設(shè)計，近年來更積極投入機器學習技術(shù)相關(guān)應(yīng)用領(lǐng)域的研究。
一種新型的機器學習算法剛剛攻克了一些對人工智能來說非常困難的電子游戲
但 Uber 的研究人員認為，這種方法忽略了人類探索好奇心的一個重要角度?！拔覀冋J為目前的”內(nèi)在動機”算法的一個主要弱點是 detachment，”他們...
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