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2018第九届中国数据库技术大会
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随着企业数据量呈指数级增长,企业预计会将其IT容量需求提高10倍。这一增长是由云计算,物联网,在线游戏,大数据,社

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围绕人工智能(AI)、自动化和认知系统的原则和实践中,无论您的业务领域、专业知识或专业如何,都有可能变得越来越有价值。

23日更新标签:人工智能
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2018年6个最佳的免费在线人工智能课程!

对于任何数字或在线业务,赢得客户只是战斗的一半。它还涉及到吸引客户、留住客户,从而获得长期的成功。解决客户流失问题是品牌和开发在线用户体验的产品团队面临的最大挑战之一。每月5%的客户流失听起来对大多数人

08日更新标签:人工智能
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如何利用人工智能来预测并防止客户流失  

可组合基础设施,将计算、存储和网络设备视为一个资源池,这个资源池根据不同工作负载对最佳性能的要求按需提供。这是一种新兴的基础设施,旨在优化IT资源和提高业务灵活性。

29日更新标签:数据中心
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又有新概念?可组合基础设施是什么意思?

初学者在从事机器学习或数据科学项目时经常会遇到一些常见的错误?在这里我们列出这些最常见的错误。

28日更新标签:机器学习
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人工智能(AI)和机器学习(ML)在近年来一直处于蓬勃发展的状态,为寻求改善消费者体验的公司扩展业务解决方案。随着深度神经网络和情感识别技术的进步,行业正在逐步改善我们沟通的方式,创建内容和分析数据。WorkFusion在行业中取得了长足的进步,增强了商业世界中人工智能的局限性。

23日更新标签:人工智能 机器学习
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最近,Tensorflow添加了一些新的功能,现在我们可以扩展API来确定感兴趣的对象的像素和像素位置。请参见下面的例子:

20日更新标签:人工智能
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如何用Tensorflow对象检测进行像素级分类

根据过去三年来的数据,雇主对AI相关职位的需求增加了一倍多。   以下是一些重要的结论:   ·过去三年,雇主对与AI有关的角色的需求增加了一倍多。   ·2018年市场上最受欢迎的三项人工智能工作是数

13日更新标签:人工智能
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AI人才需求激增:这10个岗位最受欢迎!

梯度下降是目前最流行的优化策略,目前用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用,可以与每种算法结合使用,易于理解和实施。因此,每个使用机器学习的人都应该理解它的概念。阅读完这篇文章后,你将了解梯度下降

09日更新标签:机器学习
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详解梯度下降算法 正确训练模型利刃!

当遇到机器学习(ML)问题时,有许多不同的算法可供选择。在机器学习中,有一种叫做“免费午餐”的定理,基本上说没有任何一种ML算法能够恰如其分的适合所有问题。不同ML算法的性能在很大程度上取决于数据的大小和结构。因此,除非我们直接通过简单的试验和错误来测试我们的算法,否则算法如何进行正确的选择。

06日更新标签:机器学习
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导读:本文解释了DevOps与机器学习之间的协同作用以及他们的应用程序,如跟踪应用程序交付、故障排除和分类分析、防止生产失败等。

01日更新标签:devops 机器学习
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将ML应用于DevOps会产生什么化学反应?

很多拥有计算机科学、统计学、工程学、经济学背景的人会疑惑,我怎样才能开始数据科学? 我如何建立自己的技能和知识,才能把数据科学作为职业呢?   所以今天这篇文章希望帮助到那些试图转型的人,使他们的经历中

28日更新标签:数据科学家
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解读数据科学家“可复制”的成功之道!

递归神经网络是最先进的顺序数据算法之一,在苹果Siri和Google语音搜索中都使用到的算法。这是因为它是第一个记忆它的输入的算法,由于内部存储器,这使得它非常适合涉及顺序数据的机器学习问题。它是过去几年Deep Learning的惊人成就背后的算法之一。在这篇文章中,你将学习递归神经网络如何工作的基本概念,最大的问题是什

28日更新标签:人工智能
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胶囊网络(CapsNets)是一个热门的新型神经网络体系结构,可能对深度学习,特别是计算机视觉,有深远的影响。等等,计算机视觉的基本问题已经解决了吗?我们不是所有人都能看到卷积神经网络(CNNs)在各种计算机视觉任务(

08日更新标签:人工智能
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实用帖:大白话给你唠Hiton的胶囊网络!

当前的情况,人工智能行业似乎炙手可热,消费者的需求量也很大,投资者也对此有很大的兴趣。可以看到,风险投资机构在AI创业公司的投资从2014年的32亿美元增加到2017年的前五个月就超过95亿美元。人工智能的发展前景

05日更新标签:人工智能
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面对6大障碍,AI创新能实现成功跨栏吗?

机器学习算法可以通过从例子中推广来弄清楚如何执行重要的任务。在手动编程的情况下,这通常是可行且成本有效。随着更多的数据变得可用,可以解决更多雄心勃勃的问题。因此,机器学习被广泛应用于计算机等领域。然而,开发成功的机器学习应用程序需要大量难以在教科书中找到的“黑色艺术”。

31日更新标签:机器学习
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数据科学已经被应用于现代工作场所的许多问题中。由于更快的计算和更便宜的存储,我们已经能够预测和计算之前可能要花费人工几个小时来处理的结果。保险索赔分析师现在可以利用算法来帮助检测欺诈行为,零售商可以更好地定制你的在线和店内体验,这一切都要归功于数据科学。我们结合了几个现实生活项目的例子,以及其他一些

31日更新标签:人工智能
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我们都知道,卷积神经网络(CNN)是令人着迷和强大的工具,也许这正是深度学习如此受欢迎的原因之一,因为Alex Krizhevsky、Ilya Sutskever和Geoffrey Hinton在2012年发表了“深度卷积网络的ImageNet分类” CNN的计算机视觉可以在许多任务中赢取胜利,但是CNN真的完美无瑕吗?那是我们能做的最好的?我猜从标题里你会认为这

31日更新标签:人工智能
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“以神经元为模型的超导计算芯片可以比人脑更快、更高效地处理信息。”《科学进展》(Science Advances)于近日所描述的这一成就是开发用于模拟生物系统的高级计算设备的关键基准。它可以打开更自然的机器学习软件的大门,虽然许多障碍仍然可以在商业上使用。

31日更新标签:人工智能
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DeepMind近期开源了Psychlab。Psychlab通过一系列典型的任务证明其人工智能体(Artificial Agent)的行为的可靠性:包括视觉搜索、连续识别、多目标搜索等任务。同时也提供了简单实用的API,使其他研究者可以在其基础上轻松构建自己的任务。

31日更新标签:人工智能
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根据Gartner的说法,IT运营人员(IT Ops)在未来几年内将发生重大变化。这种变化是受传统IT管理技术(企业IT Ops团队认为无法应对数字业务转型的方法)的挫折所驱动的。 Gartner预测,我们将看到当前IT运营程序的重大

25日更新标签:人工智能
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