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FB杨乐昆:机器能像婴儿一样通过看视频学常识
机器学习2017-03-13 10:52 105950
杨乐昆(Yann LeCun) 资料图 相比识别图片,让人工智能系统识别视频内容,要困难的多。因为视频含有大量的信息,要机器理解视频中这些丰富的内容,一直是人工智能领域里未解决的问题。 不过,在Facebook人工智能实验室负责人杨乐昆(Yann LeCun)看来,人类...
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李飞飞亮相谷歌云大会:发全新API 解读AI民主化
机器学习2017-03-09 11:50 96743
当地时间3月 8-10 日,Google Cloud NEXT 17 大会在美国旧金山举行,机器之心作为受邀媒体进行了现场报道。 大会首日,谷歌云高级副总裁Diane Greene、谷歌 CEO Sundar Pichai、Alphabet执行主席 Eric Schmidt 、谷歌云机器学习与人工智能首席科学家李飞飞分...
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谷歌新机器学习API支持识别视频中的物体
机器学习2017-03-09 11:46 70602
科技讯3月9日消息,据国外媒体TechCrunch报道,谷歌今天在旧金山举行的Cloud Next大会上宣布推出新的机器学习API,该API支持自动识别视频中的物体,使得它们变得可以搜索。 该名为视频智能(Video Intelligence)的API将可以让开发者开发能够自动识别视频中...
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传谷歌加码机器学习 将收购数据科学社区Kaggle
机器学习2017-03-09 11:40 61958
本文作者:周翔 导语:Kaggle于2010创立,该平台上目前拥有50万名左右的数据科学家。Kaggle实际上是举行数据科学和机器学习竞赛最重要的平台。 kaggle.com主页 雷锋网(公众号:雷锋网)3月8日消息,科技博客TechCrunch援引消息人士报道称,谷歌正在收购Kaggle...
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深度学习也有缺陷,同质化的AI创业竞争将很残酷
机器学习2017-03-08 10:44 53348
人工智能这一轮的浪潮来的很快,接连攻克了图像识别、语音识别、自动驾驶等多个难题,简直是处于宇宙中心。从资本、媒体到创业者都对这个领域怀有极大的热情。 对于吃瓜群众来说,观感大概是这样:不知不觉,人工智能创业公司就到处都是了,各大巨头也纷纷入...
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准确率远超人类专家 谷歌用深度学习算法检测癌症
机器学习2017-03-07 13:54 44971
在检查患者的生物组织样品后, 病理学家的报告通常是许多疾病的黄金诊断标准。特别是对于癌症,病理学家的诊断对患者的治疗具有深远的影响。病理切片审查是一个非常复杂的任务,需要多年的培训才能做好,丰富的专业知识和经验也是必不可少的。尽管都经过培训...
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了解机器学习 只需了解“三大法宝”
机器学习2017-03-02 12:59 48871
从综艺节目《危险边缘》(Jeopardy)的赢家和围棋大师,再到不光彩的、与广告有关的种族定性,我们似乎进入了一个人工智能发展飞速加快的时代。但是,要创造出这样一个完全有感知能力的人他的电子大脑能够利用公平的道德判断来完全参与复杂的认知任务,目前...
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2016谷歌教授科研奖公布,机器学习成最大赢家
机器学习2017-03-01 13:03 46611
2016年谷歌教授科研奖(Google Faculty Research Awards)已于当地时间2月23日公布。 从2005年起,谷歌每年都会为在世界各地做出杰出贡献的学者、教授授予奖金,以鼓励他们在计算机科学领域的探索和进步。每年全球都有成千名研究人员向谷歌申请该奖项,但只...
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开了机器学习外挂的Word让作家下笔如有神
机器学习2017-03-01 13:00 55716
Microsoft Word,真的有点low了,这就是我想要写的东西,但在Word的Office 365版本的中,一个叫做编辑(Editor)的新功能提了一个有趣的建议。这个机器注意到真的这个词是多余的,会提供提示。这个额外的词不会为这个句子增加任何内容,所以我按照建议把它删...
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李飞飞最新论文:结合深度学习和谷歌街景来估算美国人口结构
机器学习2017-02-28 09:24 40085
最近,一篇名为《Using Deep Learning and Google Street View to Estimate the Demographic Makeup of the US》的论文发布到了arxiv.org上,作为这篇论文的联合作者之一,李飞飞在她的推特上向公众推荐了这篇论文。这篇论文主要论述了如何将谷歌街景车搜集...
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TensorFlow和Caffe、MXNet、Keras等深度学习框架的对比
机器学习2017-02-24 12:52 77193
本文作者黄文坚,PPmoney 大数据算法总监,《 TensorFlow 实战》作者。本文节选自《 TensorFlow 实战》第二章。 在下周二(2月28日)雷锋网硬创公开课栏目将会推出黄文坚老师的公开课《深度学习之经典卷积神经网络的技术浅析》(点击了解详情),欢迎大家报...
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谷歌发布机器学习新应用 可删除网上有害评论
机器学习2017-02-24 12:50 49419
如果你使用过网络,你就会知道,找到礼貌对话是一项真正的挑战。无论是在Youtube、Facebook、Twitte还是你最喜欢的新闻网站上,很多流氓式人物都能主导并破坏对话。今天,Alphabet旗下公司Jigsaw宣布,它正在利用机器学习来解决这一问题。今天发布的Perspect...
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借鉴巨头创建机器学习的创企需考虑五大变量
机器学习2017-02-14 13:37 39874
围绕人工智能(AI)和机器学习(ML)的炒作已经达到令人难以置信的程度,有些评论人士称AI为第四次工业革命,其他人则称其为新电力。我是这种理论的信徒之一。大量资金正被投入到AI和ML领域的公司里,因为它们有可能对大多数行业产生革命性的改变,即使不是...
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库克:看好AR和机器学习,将进一步提升硬件性能
机器学习2017-02-13 15:04 44435
本文作者:周翔 导语:库克认为,AR就像iPhone里的芯片,它不是一款独立的产品,而是一种关键性的技术。 苹果CEO蒂姆库克和USTWO员工 雷锋网消息:上周,苹果CEO蒂姆库克马不停蹄地拜访了法国、德国和英国。周三(2月8日),库克被英国格拉斯哥大学(Univers...
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谷歌科学家:机器人和深度学习正在有趣的融合
机器学习2017-02-07 11:39 38778
Vincent Vanhoucke是Google的首席科学家,斯坦福大学电子工程学博士,目前在Google Brain主导机器人相关的项目。Vanhoucke主要的研究领域是语音识别、计算机视觉和机器人等领域,他还即将主持机器人领域的盛会CoRL 2017(Conference on Robot Learning)。 V...
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谷歌详解如何用机器学习攻克我们停车难的问题
机器学习2017-02-06 09:04 39362
近日,谷歌在安卓设备的更新中,为谷歌地图新增了一项功能预测目的地的停车状况。 用户只需在谷歌地图中查询路线,就可以看到一个新的图标。如果谷歌预测到你所去的目的地可能有停车难的风险,你就会看到地图上出现一个彩色的点,且附带字母P。停车的难易程...
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还在混淆AI与机器学习?先了解下六个AI热门领域
机器学习2017-02-05 08:30 43408
为了让初学者了解AI,以下列出六个值得注意的AI领域,并描述它们是什么、为什么它们是重要的、它们今天如何使用,以及研究它们的公司。 在过去10年中,AI领域取得了很大的进步,随着巨头接连不断地借媒体阐明他们长期看重AI的策略,很多人已经对语音识别和自...
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Udacity公司将推出深度学习纳米级基础课程
机器学习2017-01-25 13:14 38251
由于具有足够高的计算能力和工作效率,深度学习在生活中无处不在。如今,深度学习已经进入自动驾驶汽车、便利店和医院等领域。然而,要成为顶尖人才,竞争还是十分激烈的,适应新的行业并解决面临的挑战仍是个难题。为了补充Udacity公司之前的人工智能课程,...
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科学家开发机器学习软件 用于探索外星生命
机器学习2017-01-19 09:10 33929
据国外媒体报道,加拿大多伦多大学科学家近日根据谷歌公司和Netflix公司的算法开发出一款机器学习软件。研究人员认为,这款机器学习软件可用于发现外太空的外星生命。据了解,这款强大的软件比传统的预测一个行星系统是否有生命存在的方法要快1000倍。研究人...
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微软收购深度学习初创公司Maluuba 金额未公布
机器学习2017-01-17 13:38 42032
上周五微软宣布收购美国一家人工智能初创公司Maluuba,具体收购金额未公布。 据悉Maluuba总部位于蒙特利尔,公司主要技术是自然语言理解,擅长问答及决策系统的深度学习与强化学习。收购后,Maluuba创始人Sam Pasupalak和Kaheer Suleman加入微软人工智能与微...
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解析谷歌大脑的深度学习及TensorFlow的前世今生
机器学习2017-01-13 10:28 42529
编者网按:本文是Google Brain负责人Jeff Dean在硅谷人工智能前沿论坛AI Frontiers的演讲。 在深度学习的历史上,神经网络的方法在1980-1990年之后开始明显地发挥效力,在数据量、计算力的推动下,用深度学习神经网络的方法使得我们在研究和开发上获得了比其...
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深度学习在计算机视觉领域的前沿进展
机器学习2017-01-11 12:40 65260
深度学习三大牛之一的Yann Lecun教授给出了一个关于机器学习中的有监督学习、无监督学习和增强学习的一个有趣的比喻,他说:如果把智能(Intelligence)比作一个蛋糕,那么无监督学习就是蛋糕本体,增强学习是蛋糕上的樱桃,那么监督学习,仅仅能算作蛋糕上...
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