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人人都可以创造自己的AI:深度学习的6大应用及3大成熟领域
图像处理
自动驾驶
无人驾驶
语音识别
图像识别
深度学习的优势是用非监督式或半监督式的特征学习和分层特征提取高效算法来替代手工获取特征。其中深度指的是网络中最长的输入输出距离。
IT阅读排行榜
2019-09-25
723
0
玩数据必备Python库:Numpy使用详解
numpy
编程算法
图像识别
python
除了明显的科学计算用途之外,Numpy还可以用作通用数据的高效多维容器,定义任意的数据类型。这些都使得Numpy能够无缝、快速地与各种数据库集成。
IT阅读排行榜
2019-09-12
965
0
8个应用案例告诉你,机器学习都能做什么?
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
图像识别
导读:预测学习是当今机器学习的主要任务。本文中,我们将介绍两个主要的预测学习问题:回归和分类。它们适用于很多场景和数据类型。此外,精心设计的特征对回归和分类方案的性能都是至关重要的。
IT阅读排行榜
2019-05-21
1.4K
0
干掉围棋九段后,可定制计算能让AI打败程序员和芯片工程师吗?
神经网络
图像识别
编程算法
大数据
arm
导读:在2018人工智能计算大会上,丛京生发表“可定制计算与AI”的演讲。丛京生提出,计算能力的提高,让今天的AI无处不在。而当前计算的瓶颈是能耗和能效的问题。可定制计算将对AI的发展起到重要作用,同时,AI的发展对可定制化计算也有很大的帮助。目前的工作是想让AI芯片的设计民主化,让人人都可以设计电路。
IT阅读排行榜
2018-10-25
622
0
2018年大数据趋势
大数据
物联网
图像识别
人工智能
机器学习
笔记本电脑、智能手机、传感器,都为物联网带来了大量数据。这是获得竞争优势(或者保持竞争力)的重大机遇,前提是企业足够灵活,可以管理好数据并把数据变成有用的商业智能。
IT阅读排行榜
2018-08-17
409
0
揭秘深度学习成功的数学原因:从全局最优性到学习表征不变性
深度学习
微信
卷积神经网络
图像识别
机器学习
近年来,深度学习大获成功,尤其是卷积神经网络(CNN)在图像识别任务上的突出表现。然而,由于黑箱的存在,这种成功一度让机器学习理论学家颇感不解。本文的目的正是要揭示深度学习成功的奥秘。通过围绕着深度学习的三个核心要素——架构、正则化技术和优化算法,并回顾近期研究,作者为深层网络的若干属性,如全局最优性、几何稳定性、学习表征不变性,提供了一个数学证明。
IT阅读排行榜
2018-08-17
567
0
麦肯锡全球调研160个案例,发布5个行业34个AI应用场景
人工智能
图像识别
机器学习
NLP 服务
这正是现在大家看待AI的两种态度。有人觉得现在去谈人工智能的商业化为时尚早,但也有人觉得人工智能已经在企业的许多业务场景中发挥至关重要的作用。无论如何,作为一个刷爆朋友圈,并且曝光度与日俱增的热门话题,许多企业都已经对AI“蠢蠢欲动”,甚至“先下手为强”了。
IT阅读排行榜
2018-08-17
518
0
深度学习:远非人工智能的全部和未来
深度学习
人工智能
图像识别
游戏
机器学习
现在每一个人都在学习,或者正打算学习深度学习(DL),它是目前人工智能诸多流派中唯一兴起的一个。各个年龄阶段的数十万人学习着免费和收费的深度学习课程。太多的创业公司和产品的命名以「深度」开头,深度学习已然成了一个流行语,但其真正使用实际上很少。绝大多数人忽略了深度学习只占机器学习领域的 1%,而机器学习又只占到了人工智能领域的 1%。余下的 99% 则被用来处理实践中的绝大多数任务。一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。
IT阅读排行榜
2018-08-17
297
0
当我们说数据挖掘的时候我们在说什么
数据挖掘
监督学习
图像识别
现在市面上谈论到的数据挖掘基本上都是基于统计学习的监督学习或非监督学习问题。尤其以监督学习应用面更广。
IT阅读排行榜
2018-08-16
309
0
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