谷歌大腦最近研究表明,任何機器學習分類器都可能被欺騙,給出不正確的預測。在自動語音識別(ASR)系統(tǒng)中,深度循環(huán)網絡已經取得了一定的成功,但是許多人已經證明,小的對抗干擾就可以欺騙深層神經網絡。
大約在公元前1200年,中國商朝就已經有工廠系統(tǒng)制造成千上萬件青銅器用于日常和祭祀用途。在這個早期大生產的例子中,青銅鑄造工藝需要錯綜復雜的規(guī)劃和大批工人間的協(xié)調,這些工人以精準的順序,各自完成
機器學習(Machine Learning)是研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以獲取新的知識或技能,重新組織已有的知識結構使之不斷改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使計算機具有智能的
機器學習正在成為微軟高管最新的口頭禪,在本周,微軟首席運營官Kevin Turner- 再次提到機器學習。這一次是在確立技術發(fā)展八大方向的背景下,他和其他微軟高管看到其推動產業(yè)和微軟發(fā)展的重要性
5月21日,機器學習領域的泰斗級人物、加州大學伯克利分校電機工程與計算機系和統(tǒng)計學系教授Michael I. Jordan到訪上海交通大學上海高級金融學院(高金/SAIF),擔任SAIF-CAF
機器學習是關于計算機基于數據構建模型并運用模型來模擬人類智能活動的一門學科。隨著計算機與網絡的飛速發(fā)展,機器學習在我們的生活與工作中起著越來越大的作用,正在改變著我們的生活和工作。日常生活中的機
雷鋒網 AI 研習社按:本文由來自倫敦的數據科學家 Pedro Lopez 編寫,文中提供了與人臉識別、圖像識別、文本分析、自然語言處理、情緒分析、語言翻譯、機器學習和預測有關的 50 多個應用
近期在googlesearch blog上發(fā)布了一篇題為《Lessons learned developing a pracTIcal large scale machine learning
據消息,在近日舉行的第20屆中國科協(xié)年會上,馬云再次談到了比特幣與區(qū)塊鏈。在其看來,比特幣或許是泡沫,而區(qū)塊鏈作為一種技術手段則是打開金融科技金礦的有效工具。 “每個技術革命
2018年,隨著各種規(guī)模的企業(yè)開始推進云計算項目,預計公有云采用量將會增加,IDC預測在三年內公有云支出將達到1970億美元,因此對云計算相關技能的需求越來越高。 隨著機器學習等技術不斷
很難教機器人使用語言,這就是為什么他們應該自己教自己。據悉,目前,機器人正在學習通過探索3D虛擬世界來處理簡單的指令。 像亞馬遜Alexa和谷歌Home這樣的設備已經把語音控制技術引入主
Mapbox是一種開源地圖服務,它是谷歌地圖平臺的直接競爭對手。它宣布開發(fā)了一個新的軟件開發(fā)工具包(SDK),它將允許開發(fā)者構建提供增強現實(AR)導航的應用程序。SDK也可以使用ARM的Pro
機器學習為數據中心運營商帶來了更好的散熱,功耗和性能。 隨著企業(yè)開始采用經過大型數據中心運營商和托管服務提供商試用和測試過的機器學習技術,人工智能將在數據中心運營中扮演更重要的角色。
谷歌日前更新了旗下的招聘(Hire)產品,此舉可能會讓LinkedIn等競爭對手感到不安。更多的機器學習和谷歌套件整合意味著招聘人員現在可以節(jié)省更多時間(應用程序、應用程序審查之間的切換減少,面
Apriori算法是經典的挖掘頻繁項集和關聯規(guī)則的數據挖掘算法,也是十大經典機器學習算法之一。 Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出了Apriori算法,主要
現在沒有什么比人工智能(AI)和機器學習(ML)更熱的技術了。領先的企業(yè)組織已經在利用這種模仿人類精神行為的技術來吸引客戶、促進業(yè)務運作。Gartner的數據顯示,未來幾年這一趨勢將進一步加速,
日前,谷歌新出爐的一項研究報告稱,該公司已開發(fā)出一種新人工智能(AI)算法,可預測人的死亡時間,且準確率高達95%。最近,谷歌的這項研究發(fā)表在了《自然》雜志上。 據報道,這項AI技術對醫(yī)院患者面
機器學習對深度學習——二者間的相近之處與差異所在。 如今人工智能已經成為一大熱門話題,而人工智能的基本構建要素分為機器學習與深度學習。以下維恩圖解釋了機器學習與深
在開始看整篇文章之前,我希望大家能暫時忘掉那些“機器人偷走了我們的工作”之類聳人聽聞的新聞標題??v觀古今,早在農業(yè)革命和工業(yè)革命之時,人們巧妙地利用工具和不斷創(chuàng)新創(chuàng)造更好
機器學習適合做什么 機器學習當前在很多領域,都取得了相當巨大的進步。從應用領域來看,機器學習在“信息識別”、“數據預測”、“復