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IBM發(fā)布大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案,利用GPU一分鐘內(nèi)處理完30GB訓(xùn)練數(shù)據(jù)集
IBM研究院與瑞士洛桑聯(lián)邦理工學(xué)院共同于2017 NIPS Conference發(fā)表大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案，此方法可以利用GPU在一分鐘內(nèi)處理完30GB的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，是現(xiàn)存有限內(nèi)存訓(xùn)練方法的
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SaaS模式格局不穩(wěn),高額獲客成本是關(guān)鍵因素
在SaaS行業(yè)市場(chǎng)中小型企業(yè)仍角逐此地，據(jù)悉SaaS銷(xiāo)售和市場(chǎng)成本占比55%以上，其實(shí)半數(shù)花在了獲客上。當(dāng)前SaaS產(chǎn)品的獲客成本大，對(duì)于負(fù)重的廠商來(lái)講無(wú)疑極為不利，高額獲客成本成攔路虎。
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以色列新創(chuàng)DiA與GE合作 研發(fā)手持式超音波分析儀
總部位于以色列Beersheba的DiA Imaging Analysis宣布與GE（General Electric）旗下GE Healthcare合作，將自動(dòng)影像分析技術(shù)導(dǎo)入GE Hea
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企業(yè)在機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代如何前行
在過(guò)去的幾年間，數(shù)據(jù)社區(qū)已經(jīng)在關(guān)注收集和整理數(shù)據(jù)，為此目的構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，并使用數(shù)據(jù)來(lái)改善決策制定?，F(xiàn)在我們看到，在很多垂直領(lǐng)域，對(duì)于高級(jí)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)的興趣高漲。 在本博文里，我會(huì)分享和
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想成為深度學(xué)習(xí)的高手必須要懂哪些知識(shí)？
深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是深層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它不是一項(xiàng)孤立的技術(shù)，而是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)科學(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域的綜合。深度學(xué)習(xí)的理解，離不開(kāi)本科數(shù)學(xué)中最為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)分析（高等數(shù)學(xué)）、線性代
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Python機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目分析過(guò)程中的見(jiàn)解和趨勢(shì)
開(kāi)源是技術(shù)創(chuàng)新和快速發(fā)展的核心。這篇文章向你展示Python機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目以及在分析過(guò)程中發(fā)現(xiàn)的非常有趣的見(jiàn)解和趨勢(shì)。 我們分析了GitHub上的前20名Python機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目，發(fā)現(xiàn)
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機(jī)器學(xué)習(xí) vs 深度學(xué)習(xí)如何分清？
現(xiàn)在都在談?wù)撊斯ぶ悄芑蛘叽髷?shù)據(jù)相關(guān)的知識(shí)，但是與之相關(guān)的機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等你能分清嗎？數(shù)據(jù)科學(xué)比機(jī)器學(xué)習(xí)范圍大得多，數(shù)據(jù)科學(xué)實(shí)際上涵蓋了整個(gè)數(shù)據(jù)處理的范圍，而不只是算法或者統(tǒng)計(jì)學(xué)方面。
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Alchemy推AIoT平臺(tái)專(zhuān)攻中小型業(yè)者解決技術(shù)與數(shù)據(jù)資源問(wèn)題
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）資產(chǎn)管理應(yīng)用廠商Alchemy IoT，透過(guò)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)，能簡(jiǎn)化車(chē)隊(duì)管理、工廠維護(hù)，并提升制造績(jī)效。 記者報(bào)導(dǎo)，新創(chuàng)公司Alchemy IoT的云端平臺(tái)Cl
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AI熱浪來(lái)襲,人才緊缺成短板,互聯(lián)網(wǎng)巨頭強(qiáng)勢(shì)入局
AI技術(shù)在資本市場(chǎng)是受寵的現(xiàn)狀，2016年年初Alphago讓人工智能一戰(zhàn)成名，政策對(duì)AI的發(fā)展的重視程度也在不斷的加強(qiáng)。工信部表示到2030年中國(guó)人工智能技術(shù)將達(dá)到世界領(lǐng)先水平，成為正式的主要
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機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)算法中必須要懂的四種算法
本文主要介紹了 4 種應(yīng)用比較普遍的的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，但是機(jī)器學(xué)習(xí)算法還有其他很多不同的算法，大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類(lèi) 樸素貝葉斯分類(lèi)是基于貝葉斯定理與特征條件
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Mojio連接全球50萬(wàn)輛汽車(chē) 搜集行車(chē)數(shù)據(jù)達(dá)50億英里
開(kāi)發(fā)行車(chē)診斷系統(tǒng)（OBD）裝置業(yè)者M(jìn)ojio近期宣布，已搜集了50億英里（約80億公里）的行車(chē)數(shù)據(jù)，并獲得3，000萬(wàn)加幣（約2，300萬(wàn)美元）投資，由同為加拿大公司的Kensington
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2017年AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)700億元 預(yù)計(jì)2020年達(dá)1600億元 成長(zhǎng)率約為26.2%
2017年是AI產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期，中國(guó)AI領(lǐng)域的獨(dú)角獸紛涌而出，其中以寒武紀(jì)、地平線最為典型，賽迪顧問(wèn)預(yù)測(cè)2017年大陸AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達(dá)到了700億元人民幣，預(yù)計(jì)到2020年將達(dá)到1，600億元，成
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2018年IoT領(lǐng)域即將爆發(fā)的兩大應(yīng)用：區(qū)塊鏈及機(jī)器學(xué)習(xí)
區(qū)塊鏈（Blockchain）和機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）這兩大趨勢(shì)發(fā)展始于2016年，并將持續(xù)到2018年，而且可望出現(xiàn)更多引人入勝的概念證明。 據(jù)報(bào)導(dǎo)，機(jī)器學(xué)習(xí)是人
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人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系分析
1、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系 對(duì)于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來(lái)說(shuō)，對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽(tīng)到這個(gè)概念，也經(jīng)常提這個(gè)概念，但
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基于python的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)
毫無(wú)疑問(wèn)，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器學(xué)習(xí)在過(guò)去幾年一直是高科技領(lǐng)域最熱門(mén)的話題之一。這一點(diǎn)很容易看出，因?yàn)樗鼈兘鉀Q了很多真正有趣的用例，如語(yǔ)音識(shí)別、圖像識(shí)別、甚至是樂(lè)曲譜寫(xiě)。 PyBrain
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機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
在大多數(shù)非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)人士以及部分計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)背景人士眼中，機(jī)器學(xué)習(xí)（Data Mining）以及數(shù)據(jù)挖掘（Machine Learning）是兩個(gè)高深的領(lǐng)域。在筆者看來(lái)，這是一種過(guò)高&rdqu
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人工智能能否替代人類(lèi)工作？機(jī)器能學(xué)會(huì)什么？
對(duì)于人工智能技術(shù)我們環(huán)抱著多種情緒，我們欣喜它的能力，但是又恐懼它的能力，分析師預(yù)測(cè)未來(lái)人工智能將替代人類(lèi)的工作，終究會(huì)對(duì)我們的造成巨大的影響。那么機(jī)器到底能學(xué)會(huì)什么？他是否真的會(huì)將人類(lèi)驅(qū)逐。
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機(jī)器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
前言 在大多數(shù)非計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)人士以及部分計(jì)算機(jī)專(zhuān)業(yè)背景人士眼中，機(jī)器學(xué)習(xí)（Data Mining）以及數(shù)據(jù)挖掘（Machine Learning）是兩個(gè)高深的領(lǐng)
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谷歌工程師淺談Bengio深度學(xué)習(xí)論文的重要性
《理解深度學(xué)習(xí)需要重新思考泛化》論文引起了人們的深思，也有很多人表示不解。也曾在Quora上討論過(guò)。Google Brain工程師Eric Jang認(rèn)為深度學(xué)習(xí)的工作機(jī)制，能促進(jìn)深度學(xué)習(xí)在生
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機(jī)器學(xué)習(xí)取代經(jīng)驗(yàn)法則 協(xié)助達(dá)成預(yù)測(cè)性維護(hù)
長(zhǎng)久以來(lái)，工廠管理人員發(fā)展出許多分析模型與經(jīng)驗(yàn)法則來(lái)預(yù)測(cè)機(jī)器設(shè)備的故障，降低維護(hù)成本，并且提高工廠的生產(chǎn)效率；不過(guò)隨著近年來(lái)人工智能的快速演進(jìn)，未來(lái)在執(zhí)行機(jī)器設(shè)備的預(yù)測(cè)性維護(hù)工作上，套用機(jī)器學(xué)習(xí)
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