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数据科学、机器学习和AI的区别？如何一起使用？
当我进行以数据科学家进行自我介绍时，经常会被问道：“数据科学和机器学习有什么区别？”或者“这是不是意味着你在研究人工智能？”所以我将通过本文进行回
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人工智能之机器学习与深度学习介绍
我们周围的事物正变得越来越智能。 从汽车到智能手机，到数字助理，甚至包括机器人。我们不只是在讲每天层出不穷的、突破性的新功能。更重要的是，设备、计算机和机器都在聪明地执行任务。它们是如何
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机器学习将改变商业智能分析应用
随著人工智能(AI)与机器学习(machine learning)技术取得进展后，将会让数据预备、发现、分析、预测与以数据为主的决策更加简易，进而帮助业者使其营运流程更加智能化。 据报导
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IoT并不安全？IoT的五大困惑
近几年物联网（IoT）无论在消费者或是企业领域的成长皆快速，但许多人也对IoT能带来的益处产生迷思，一旦有著错误认知，则有可能将企业的IoT方针带往错误方向，错过IoT带来的真正变革力量，或
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机器学习中算法与模型的区别
机器学习中的“算法”是什么？ 机器学习中的“算法”是在数据上运行以创建机器学习“模型”的过程。 机器学习算法执行“模式识别”。算法从数据中“学习”，或者对数据集进行“拟合”。 机器学习算法有很多。比如
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机器学习的突飞猛进，这些进步很可疑
站在2018年，图像分类准确率在95%以上的模型，已经遍地都是。 回想2012年，Hinton带着学生们以ImageNet上16.4%的错误率震惊计算机视觉研究界，似乎已经是远古时期的历
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用高德纳曲线探讨人工智能的发展情况
首先，介绍一个新科技预测工具—技术成熟度曲线（The Hype Cycle）。技术成熟度曲线是美国高德纳公司提出并使用的预测工具。从1995年开始，高德纳公司就开始用技术成熟度曲 线
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PyTorch如何加速数据并行训练？分布式秘籍大揭秘
在芯片性能提升有限的今天，分布式训练成为了应对超大规模数据集和模型的主要方法。本文将向你介绍流行深度学习框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式数据并行包的设计、实现和评估。 论文地
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微型控制器会成为机器学习的关键命门
Azeem请我在CogX上做一次演讲，并且希望我集中讨论我希望观众领悟的一个点。几年前我的工作的重点就是让人们相信深度学习是一次真正的革命，而不是一时的热潮，但是不断涌现的诸多产品足以回答这个问
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脑机接口的“校准”新成果，可以帮助残疾人在几秒钟内学会使用
脑机接口（BCI）能实现重度残疾人对轮椅、机器人手臂以及电脑等设备的控制。虽然在提高这些设备的准确度与精密度方面已经取得了很大的进步，但是为了使用户熟悉这些技术，需要长时间的繁琐训练。必须让计算
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芬安全利用机器学习和行为分析技术于端点安全
企业基础设备越来越多，控制每个端点变得越来越困难，以及员工频繁使用网络来完成工作，使得网络安全充斥太多不确定因素。芬安全(F-Secure)将极为复杂的端点保护变得很简单。 导致不同类型
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是谁赋予了人工智能强大的力量？
一、人工智能与深度学习 2016年，AlphaGo与李世石九段的围棋对决无疑掀起了全世界对人工智能领域的新一轮关注。在与李世石对战的5个月之前，AlphaGo因击败欧洲围棋冠军樊麾二段，
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保险业者用机器学习提高业务效率
保险业者将机器学习运用到业务的实际案例越来越多元，据DataRobot研究指出，包括索赔预测、动态价格调整、诈欺侦测、产品推荐、风险评级、安全与隐私等，都是保险业者利用机器学习优势的类别。
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Goanna Solutions将AWS re / Start培训计划带到澳大利亚
澳大利亚本土企业Goanna Solutions将在澳大利亚启动名为AWS re / Start的培训计划。 通过与Amazon Web Services合作，AWS re / Start是一项全日制
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遍览200多个机器学习工具后，我学到了啥
大数据文摘出品 来源：huyenchip 编译：Fisher、Andy 因为机器学习研究的放缓，以及大家对产业化的需求。近来大家对MLOps的关注越来越高，特别是其中涉及到的各种各样的工具。 在这篇
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意法半导体发布STM32状态监测功能包，通过Cartesiam工具简化机器学习过程
中国，2020年7月29日——意法半导体发布一款免费的STM32软件功能包，让用户可以用微控制器探索套件快速创建、训练、部署工业状态监测智能边缘设备。
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辨别“伪人工智能”这三招最有效，AI有真假教你一招制敌！
好像突然之间，每一个应用程序都云服务都被人工智能或机器学习强化了，新增的各种各样的特性功能，都像魔法一样神奇。 好像突然之间，每一个应用程序都云服务都被人工智能或机器学习强化了，新增的各
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一文读懂：机器学习、数据科学、人工智能、深度学习和统计学之间的区别
数据科学是个广义的学科， AnalyTIcs data scienTIst（Type A）和Builder data scienTIst（Type B）有所不同。
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机器视觉的现状和未来发展趋势
深度学习是人工智能的热点发展方向之一，将推动我们步入控制设计和工业物联网的新台阶。机器视觉在工业控制领域极其重要，借助这些技术，使用数据驱动部署复杂的机器和设备。 为了比竞争对手更好地服
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北大教授吴霁虹：人工智能的三大优势—全智能、全领域、全球化
随着物联网、云计算等技术的快速崛起，以及机器学习算法的突破发展，人工智能已经成为当今最热门科研领域之一，并被誉为人类创造的最后一个发明，基将对世界带来颠覆性的变化，同时激发出了种行种业无限的创新
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