随着越来越多的企业开始采用机器学习技术以实现流程的自动化,人们也逐渐开始质疑计算机决策中的伦理含义。我们如何处理计算机系统中潜在的偏见?相对较少被提及但同样重要的,是人类本身的偏见,它与分析和商
人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、
由于需要比以前更快地提供业务和客户价值,许多企业正在将敏捷软件开发实践提升到新的水平,并采用DevOps方法和微服务。这些举措成功的关键是可以支持这些工作方式,同时仍然保持高效率和利用率。
机器学习和人工智能是当今IT专业人员的热门话题,而在企业的数据中心,它们拥有真正的前景。 机器学习软件可比你或你的团队更快预测情况,甚至可能更快地解决它们。这些系统是当今混合数据中心环境
机器学习和人工智能是当今IT专业人员的热门话题,而在企业的数据中心,它们拥有真正的前景。 机器学习软件可比你或你的团队更快预测情况,甚至可能更快地解决它们。这些系统是当今混合数据中心环境
人工智能(AI)的发展可能是当前的经济发展中最大的商业机会。我们几乎每天都在使用基于AI或者机器学习(ML)驱动的产品——例如淘宝的推荐商品,最近爆火的AI换脸应用ZAO,并且这类型的产品数量在
人工智能已经成为技术圈的热点话题。它不仅改变了人们的生活,也彻底改变了你能想到的所有产业。 不过,大众对人工智能还有着不同的认识。有些人认为人工智能不好,因为他们听说人工智能在未来会取代
(文章来源:蓝鲸财经) 作为新一轮产业变革的核心驱动力和引领未来发展的战略技术,国家高度重视人工智能产业的发展。2017年国务院发布《新一代人工智能发展规划》,对人工智能产业进行战略部署
医疗AI可以带来许多潜在的好处,这一点毫无争议。但是,利益相关者也不能忘记使用该技术可能存在的风险和障碍。为了避免AI给医疗保健的潜在危害,供应商、支付方、管理人员和其他主要行业参与者需要解决技
人工智能是一个涵盖几种特定技术的总称。本文我们将探索机器视觉(MV)和计算机视觉(CV)。它们都涉及到视觉输入,因此了解这些重叠技术的优势,局限性和最佳用例场景非常重要。 研究人员早在2
并非所有机器学习模型都需要按几个TOPS的顺序进行处理。了解应用程序的性能,延迟和准确性需求是选择处理器进行机器学习的关键第一步。 机器学习已成为解决机器视觉和其他嵌入式计算问题的流行方
人工智能(AI)在过去几年中一直是个大问题。而且近年来人工智能也一直在不断的获得高额投资。 然而,正如每个嗡嗡声的趋势一样,这个术语会被抛出更多的东西。从自动驾驶汽车和机器人到智能扬声器
(文章来源:百家号) 人工智能领域一直在不断挑战自我以达到某一单方面能力超越人工的目的。利用人工智能技术进行金融数据的分析以期更好的投资回报,让金融投资者也注重人工智能技术的应
为了充分利用边缘计算数据,IT专业人员必须知道如何使用机器学习算法将数据指定为实时或传统的云计算流程。 物联网的覆盖范围可以将组织的业务向外扩展到全世界,边缘计算将与其一起扩展。企业必须
Arm宣布最新旗舰CPU——Cortex-A76,相比上一代在性能上实现了35%的提升,同时降低了40%的功耗,并在机器学习能力上提升了4倍。去年Arm发布的Cortex-A75针对AI和ML能
人工智能和大数据是人们耳熟能详的流行术语,但也可能会有一些混淆。人工智能和大数据有什么相似之处和不同之处?它们有什么共同点吗?它们是否相似?能进行有效的比较吗?嵌入式定制 有人
机器学习/深度学习/人工智能(ML/DL/AI) 需要筛选越来越多的数据,通过自动化来识别复杂模式、异常情况以及找到适当的位置。来了解设备如何对真实事件和刺激作出反应,以及如何优化未来设备。下面
(文章来源:IT168) 既然我们已经进入了人工智能革命(或者更确切地说是进化),那么看看人工智能的概念是如何被吸收的、为什么会被吸收、以及它在未来意味着什么是很重要的。本文我们更深入地
(文章来源:福布斯中国) 人工智能的另一种模式是预测分析和决策支持。这种模式的定义是使用机器学习和其他认知方法来理解过去或现有的行为是如何帮助预测未来的结果的,还可帮助人类根据这些模式来
在计算机科学领域中,人工智能是一种机器表现的行为,这种行为能以与人类智能相似的方式对环境做出反应并尽可能提高自己达成目的的概率。 人工智能大体上可以分为 3 类:弱人工智能、强人工智能和超人工智