AI 硬件加速的重大飞跃!可训练机器学习硬件的光学芯片
demi 在 周三, 11/30/2022 - 14:02 提交
根据麦肯锡最近的一份报告,机器学习应用每年飙升至 1650 亿美元。
机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。
根据麦肯锡最近的一份报告,机器学习应用每年飙升至 1650 亿美元。
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配备机器学习算法的自动驾驶汽车可以做出更好的决策、识别和分类物体,以及解释情况。
我们已经介绍过很多解析机器学习模型的方法,例如如pdp、LIME和SHAP,但是这些方法都是用在表格数据的,他们能不能用在神经网络模型呢?
零售业中的机器学习依赖于自我改进的计算机算法,这些算法用于处理数据,发现变量之间的重复模式和异常,并自主学习这种关系如何影响或决定行业的趋势、现象和业务场景。
麻省理工学院和IBM Watson AI Lab的研究人员创建了一个机器学习模型,用于预测听众在3D空间内的不同位置上会听到什么。
随着机器学习的进步,农业中的机器学习已经能够解决该行业遇到的许多问题。
文章只讨论“图像”数据增强技术,只详细地介绍各种图片数据增强策略。
目前机器学习方法在芯片设计工作中有越来越多的应用实例,其中既有传统的机器学习技术也有最近流行的深度学习技术,使用两种技术融合来解决实际问题也取得了很好的效果……
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