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并非每一個(gè)問題都可以通過機(jī)器學(xué)習(xí)來解決，也并不是每個(gè)企業(yè)都為AI的應(yīng)用做好了準(zhǔn)備。比如，企業(yè)要確定具體的應(yīng)用場景、是否有足夠的數(shù)據(jù)進(jìn)行分析、要建立預(yù)測模型、要有定義模型和訓(xùn)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(xué)習(xí)和機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，企業(yè)需要做的10項(xiàng)準(zhǔn)備工作。...
一種實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)的方法是使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）。CNN是模擬人類視覺感知建模的。人類用自身的神經(jīng)元網(wǎng)絡(luò)處理圖像；CNN通過輸入層節(jié)點(diǎn)（node）來處理圖像。人們通過向網(wǎng)絡(luò)送入預(yù)處理的圖像來訓(xùn)練CNN。通過學(xué)習(xí)這些輸入，算法會(huì)不斷調(diào)整各節(jié)點(diǎn)的權(quán)重并因此學(xué)會(huì)識(shí)別模式和相關(guān)點(diǎn)。由于算法不斷修正這些權(quán)重...
在醫(yī)學(xué)成像領(lǐng)域，疾病的準(zhǔn)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(shù)的發(fā)展，設(shè)備能以更快地速率和更強(qiáng)大的分辨率來收集數(shù)據(jù)，這大大提高了圖像采集的質(zhì)量。然而，計(jì)算機(jī)技術(shù)對圖像解譯的改進(jìn)，才剛剛開始。目前，大部分的醫(yī)學(xué)圖像解譯都由醫(yī)生來進(jìn)行。...
在已經(jīng)擁有機(jī)器人學(xué)習(xí)與云計(jì)算技術(shù)的今天，我們可以借助先進(jìn)技術(shù)尋找外星人了嗎？答案是：肯定的。...
Caffe框架主要有五個(gè)組件，Blob，Solver，Net，Layer，Proto，其結(jié)構(gòu)圖如下圖1所示。Solver負(fù)責(zé)深度網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練，每個(gè)Solver中包含一個(gè)訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)對象和一個(gè)測試網(wǎng)絡(luò)對象。每個(gè)網(wǎng)絡(luò)則由若干個(gè)Layer構(gòu)成。每個(gè)Layer的輸入和輸出Feature map表示為Input B...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)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(dòng)對輸入值進(jìn)行分類的機(jī)器。分類器輸入的是一個(gè)數(shù)值向量，叫做特征（向量）。分類器的輸出也是數(shù)值，代表分類的結(jié)果。分類器的目標(biāo)就是讓正確分類的比例盡可能高。而生成對抗網(wǎng)絡(luò)（GAN）由一個(gè)生成網(wǎng)絡(luò)與一個(gè)判別網(wǎng)絡(luò)組成，通過讓兩個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)相互博弈的方...
據(jù)連線雜志網(wǎng)站報(bào)道，在澳大利亞的西海岸，生物學(xué)家阿曼達(dá)·霍奇森（Amanda Hodgson）控制無人機(jī)飛向印度洋上的高空。這位儒艮專家使用無人機(jī)幫助他們觀察瀕臨滅絕的研究對象。...
Data Science Central網(wǎng)站主編、有多年數(shù)據(jù)科學(xué)和商業(yè)分析模型從業(yè)經(jīng)驗(yàn)的Bill Vorhies曾撰文指出，過去一年人工智能和深度學(xué)習(xí)最重要的發(fā)展不在技術(shù)，而是商業(yè)模式的轉(zhuǎn)變——所有巨頭紛紛將其深度學(xué)習(xí)IP開源。...
在人臉分割的應(yīng)用中，美妝是一個(gè)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(fēng)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(fēng)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(gè)功能更完善的人臉自動(dòng)美妝應(yīng)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(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)領(lǐng)域。主要有三類不同的學(xué)習(xí)方法：監(jiān)督學(xué)習(xí)(Supervised learning)、非監(jiān)督學(xué)習(xí)(Unsupervised learning)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)(Semi-supervised learning)。...
天賜予人類驚人的學(xué)習(xí)能力。我們從出生開始就學(xué)習(xí)復(fù)雜的任務(wù)，如語言和圖像識(shí)別，之后在一生中以這種第一學(xué)習(xí)體驗(yàn)為基礎(chǔ)不斷進(jìn)行修正。之后，似乎自然而言的是，我們利用這種學(xué)習(xí)概念來積累知識(shí)，并能夠建立模型和預(yù)測結(jié)果，甚至將這種概念應(yīng)用于與計(jì)算機(jī)相關(guān)的程序和任務(wù)中。而這些涉及于上述計(jì)算過程中的技術(shù)，就是所謂的...
為了補(bǔ)充Udacity公司之前的人工智能課程，在線教育創(chuàng)業(yè)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(gè)新的深度學(xué)習(xí)納米級基礎(chǔ)課程。 ...
在這篇文章中，我想向大家介紹推動(dòng)深度學(xué)習(xí)發(fā)展的5個(gè)主力框架。這些框架使數(shù)據(jù)科學(xué)家和工程師更容易為復(fù)雜問題構(gòu)建深度學(xué)習(xí)解決方案，并執(zhí)行更復(fù)雜的任務(wù)。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(dòng)更快創(chuàng)新。...
其實(shí)語音識(shí)別已經(jīng)存在很多年了，那為什么現(xiàn)在才成為主流呢？因?yàn)樯疃茸R(shí)別終于將語音識(shí)別在非受控環(huán)境下的準(zhǔn)確度提高到了一個(gè)足以投入實(shí)用的高度。吳恩達(dá)教授曾經(jīng)預(yù)言過，當(dāng)語音識(shí)別的準(zhǔn)確度從95%提升到99%的時(shí)候，它將成為與電腦交互的首要方式。...
由于計(jì)算機(jī)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(yīng)用。 ...
分發(fā)過程走的是互聯(lián)網(wǎng)線路（專線太貴），互聯(lián)網(wǎng)線路的穩(wěn)定性不可預(yù)期，有時(shí)網(wǎng)絡(luò)抖動(dòng)，會(huì)造成分發(fā)失敗，甚至挖斷光纜導(dǎo)致某條干網(wǎng)不可用的事故也經(jīng)常出現(xiàn)，某條線路或者某個(gè)機(jī)房的問題，可能會(huì)造成區(qū)域性的不可用。...
在機(jī)器人的使用方面，我們可能還沒有達(dá)到使用它來遛狗這種普遍程度，但是機(jī)器人確實(shí)已經(jīng)深入我們的日常生活。...
人工智能（下稱AI）是具有智能行為模仿能力的機(jī)器，它是在電腦中，模擬人類的行為和認(rèn)知程序，自然地學(xué)習(xí)所有知識(shí)的智能大腦。它正在越來越多地取代人類的活動(dòng)，同時(shí)也給人類帶來危險(xiǎn)，對此，AI所產(chǎn)生的現(xiàn)代性問題是：要將這些越發(fā)智能的AI實(shí)體和其他法律主體一樣納入法律社會(huì)控制體系中來嗎？...
機(jī)器人的研發(fā)是為了協(xié)助或取代人類進(jìn)行危險(xiǎn)的工作，目前大部分的機(jī)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(chuàng)造力，去開發(fā)像“大白”一樣軟萌的機(jī)器人。這種利用柔軟材料來制作的機(jī)器人，被稱為軟體機(jī)器人，在研究領(lǐng)域頗受關(guān)注。...
在Facebook人工智能實(shí)驗(yàn)室負(fù)責(zé)人楊樂昆（Yann LeCun）看來，人類既然已經(jīng)教會(huì)機(jī)器辨別圖片，甚至能做到人臉識(shí)別，那么機(jī)器也能識(shí)別視頻。而教會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)視頻的方法與嬰兒學(xué)習(xí)相似。即讓機(jī)器像嬰兒一樣，觀看視頻，告訴它視頻所講的內(nèi)容。...
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