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機器學習到底學到了什麼?
數十萬互聯網從業者的共同關注!作者: 劉向峰。作者授權早讀課轉載。編輯:Juvae在以前的文章中,我介紹了一個關於在應用中結合機器學習的小案例,並闡明了一個觀點:可以利用機器學習類比人類的思維方式去...
2017-03-15 -
揭秘:Xilinx 全新 reVISIONTM堆疊如何為視覺導向的機器學習應用鋪平道路
軟體可程式設計,硬體可程式設計,I/O也可程式設計!既能軟體定義,又能硬體優化,管你市場風雲變幻,管你市場標準、用戶需求如何莫測, 賽靈思All Programmable (全可程式設計晶片) 都能...
2017-03-15 -
Xilinx 推出 reVISION,繼續拓展機器學習市場
3月13日,賽靈思宣佈推出reVISION 堆疊,這是繼不久前其發佈可重配置加速堆疊加速雲端(Cloud) FPGA機器學習主流應用之後,再次將賽靈思技術擴展至終端應用之中, 從而實現了其在機器學習...
2017-03-15 -
投資人告訴你,哪些才是機器學習創業公司中的香餑餑!
本文分享機器學習的潛力股,希望此刻正在閱讀的你們能有所啟發。機器學習(Machine Learning)在當下是個熱門的話題。它有巨大的改變整個市場和行業的潛力,然而現在的言論中也有許多摻雜著炒作的...
2017-03-15 -
美國國防部再發力:構建新型機器學習系統
概率程式設計助力機器學習,或許將取代深度學習!從本質上來講,目前最先進的機器學習演算法也是“黑盒子”,美國國防部高級研究計畫局(DARPA)正在資助各研究機構,試圖解開黑盒子之謎。智慧代理和軍事人員...
2017-03-15 -
機器學習自主解決安全威脅離我們還有多遠?
授權轉載自bigsec豈安科技作者 | marvin---------------手把手輔導,教會為止距離課程開始僅 2 天用雲實驗環境完成第1個資料科學專案美國大選資料分析與視覺化電商銷量預測海量...
2017-03-16 -
一周入門機器學習靠譜嗎?這有一份詳細的學習日程表
大資料文摘作品,轉載要求見文末背景在我開始我的機器學習周之前,我已經瞭解這個項目一段時間了,流覽了一半Coursera上Andrew NG的課程和其他一些理論性課程。雖然我還不能完全將我的知識轉化成...
2017-03-16 -
阿裡雲機器學習平臺程式設計模型演進之路
更多深度文章,請關注雲計算頻道:https://yq.aliyun.com/cloud票選最美雲上大資料暨大資料技術峰會上,阿裡雲大資料事業部高級專家九豐為大家帶來題為“阿裡雲機器學習平臺程式設計模...
2017-03-16 -
人工智慧時代 機器學習和AI演算法將改變“二八定律”
哈佛商業評論網站發表麥克·施拉格(Michael Schrage)的文章,稱機器學習和AI演算法的進展正在改變我們熟悉的80/20規則。以下是編譯整理的文章概要:義大利工程師和經濟學家維爾弗雷多·帕...
2017-03-16 -
用機器學習演算法預測“實驗室地震”
機器學習演算法預測“實驗室地震”絕對算得上是一個突破,這一突破不僅震驚了地質學家,還意味著機器學習用於真實地震的預測指日可待。——arXiv《新興技術》2017年3月3日據統計,被地震奪走生命的人員...
2017-03-16 -
構建機器學習系統,最重要的是什麼
從本質上來講,目前最先進的機器學習演算法也是“黑盒子”,美國國防部高級研究計畫局(DARPA)正在資助各研究機構,試圖解開黑盒子之謎。智慧型機器和軍事人員可能會很大程度地依賴機器學習演算法去解析大量...
2017-03-16 -
MetaMind深度解讀NLP研究:如何讓機器學習跳讀
選自MetaMind作者:Alexander Rosenberg Johansen機器之心編譯參與:機器之心編輯部自然語言處理是人工智慧研究的核心問題之一。近日,已宣佈被 Salesforce 收購...
2017-03-16 -
麻省理工科技評論和穀歌雲的機器學習最新調查報告出爐
《麻省理工科技評論》預測人工智慧五大發展趨勢美國國防部再發力:構建新型機器學習系統麻省理工科技評論和穀歌雲最近的調查表明:儘管大多數企業都還在想盡辦法運用機器學習,也有企業正在竭力發展機器學習,但是...
2017-03-17 -
NSA研究主管:機器學習固然很美,但也能成為駭客的保護色
E安全3月17日訊 2017年,機器學習是網路安全最熱門的領域之一。機器學習的潛力巨大,但其演算法如果被聰明絕頂的對手加以利用,同樣也會降低決策的品質。美國NSA/CSS研究部門責人黛博拉·弗林克對...
2017-03-17 -
機器學習領域的創業機會有哪些?投資人帶你一文看盡
編者按:Medha Agarwal是Redpoint Ventures的一位投資人。在本文中,他首先列舉了判定機器學習行業創業者是否成功的四個因素,接著介紹了未來機器學習迅猛發展的幾大領域,最後講出...
2017-03-18 -
賽靈思推出reVISION堆疊,進軍廣泛視覺導向機器學習領域
機器之心原創作者:高靜宜2017 年 3 月 13 日,通過名為 reVISION™的堆疊,All programmable 技術和器件公司賽靈思(Xilinx)宣佈將賽靈思技術擴展至廣泛的視覺導向...
2017-03-17 -
reVISION驚豔登場, Xilinx讓視覺導向機器學習更簡單!
作者:電子創新網 張國斌由於人眼只能看到 390nm(藍光)至 700nm(紅光)波長之間的可見光譜,但成像設備憑藉各種感測器能捕獲到更寬泛波長的圖像,包括 X 光、紫外線、紅外線以及可見光譜,因此...
2017-03-20 -
如何區分人工智慧、機器學習和深度學習?
本文內容來自於矽谷投資人Lake Dai,LDV Partners合夥人。嚴肅編輯整理。人工智慧(Artificial Intelligence)是一個最廣泛的概念,人工智慧的目的就是讓電腦這台機器...
2017-03-20 -
TensorFlow極簡教程:創建、保存和恢復機器學習模型
選自Github機器之心編譯參與:Jane W、李澤南TensorFlow 是一個由穀歌發佈的機器學習框架,在這篇文章中,我們將闡述 TensorFlow 的一些本質概念。相信你不會找到比本文更簡單...
2017-03-20 -
reVISION驚豔登場,Xilinx讓視覺導向機器學習更簡單!
由於人眼只能看到 390nm(藍光)至 700nm(紅光)波長之間的可見光譜,但成像設備憑藉各種感測器能捕獲到更寬泛波長的圖像,包括 X 光、紫外線、紅外線以及可見光譜,因此基於成像感測器的嵌入式視...
2017-03-20