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?機(jī)器學(xué)習(xí)
?機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入?機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
一文總結(jié):人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的關(guān)鍵技術(shù)概念及 Edge AI 的行業(yè)發(fā)展前景
- 文章 概述本文介紹了人工智能(AI)、 機(jī)器學(xué)習(xí)( ML)、深度學(xué)習(xí)(DL)和邊緣人工智能(Edge AI )的 概念、特性及應(yīng)用領(lǐng)域 ,詳細(xì)闡述了ML的各種 訓(xùn)練模式 ,包括監(jiān)督式、非監(jiān)督式、半監(jiān)督式、強(qiáng)化學(xué)習(xí)和自監(jiān)督學(xué)習(xí),并介紹了它們?cè)诟鱾€(gè)領(lǐng)域的應(yīng)用。最后,文章總結(jié)了AI、ML和Edge AI對(duì)各行各業(yè)的影響和未來(lái) 發(fā)展前景 ,強(qiáng)調(diào)它們將不斷推動(dòng)創(chuàng)新,為全球經(jīng)濟(jì)和社會(huì)帶來(lái)更加智能、便捷的生活方式。人工智
- 關(guān)鍵字: Digikey 人工智能 機(jī)器學(xué)習(xí) 深度學(xué)習(xí)
芯片設(shè)計(jì)僅靠 AI 還不夠,可能需要經(jīng)典搜索和機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合
- 自1971 年費(fèi)德里科·法金 (Federico Faggin) 完成第一個(gè)商用微處理器 Intel 4004 的草圖以來(lái),芯片設(shè)計(jì)已經(jīng)取得了長(zhǎng)足的進(jìn)步,當(dāng)時(shí)他只用了直尺和彩色鉛筆。今天的設(shè)計(jì)人員可以使用大量的軟件工具來(lái)規(guī)劃和測(cè)試新的集成電路。但是,隨著芯片變得越來(lái)越復(fù)雜(有些芯片包含數(shù)千億個(gè)晶體管),設(shè)計(jì)人員必須解決的問(wèn)題也越來(lái)越復(fù)雜。而這些工具并不總是能勝任這項(xiàng)任務(wù)?,F(xiàn)代芯片工程是一個(gè)由九個(gè)階段組成的迭代過(guò)程,從系統(tǒng)規(guī)范到封裝。每個(gè)階段都有多個(gè)子階段,每個(gè)子階段可能需要數(shù)周到數(shù)月的時(shí)間,具體取決于問(wèn)題
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貿(mào)澤開(kāi)售適用于AI和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的AMD Versal AI Edge VEK280評(píng)估套件
- 專注于引入新品的全球電子元器件和工業(yè)自動(dòng)化產(chǎn)品授權(quán)代理商貿(mào)澤電子(Mouser Electronics)即日起供應(yīng)AMD全新Versal? AI Edge VEK280評(píng)估套件。Versal AI Edge VEK280評(píng)估套件采用AMD Versal AI Edge VE2802自適應(yīng)SoC,該系列套件可幫助開(kāi)發(fā)人員快速迭代其傳感器融合和AI算法,用于工業(yè)、視覺(jué)、醫(yī)療保健、汽車和科學(xué)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)?(ML)?推理應(yīng)用。AMD?Versal AI Edge VEK280套件支
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肯睿Cloudera推出全新機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器套件
- 可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺(tái)廠商肯睿Cloudera今日宣布推出六款全新機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目加速器(AMPs),旨在縮短企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI用例價(jià)值的時(shí)間。六款新產(chǎn)品可在Cloudera平臺(tái)中為企業(yè)提供先進(jìn)的AI技術(shù)和示例,以助力企業(yè)實(shí)現(xiàn)AI集成,并取得更有影響力的成果。AMPs是基于機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的端到端項(xiàng)目,可直接通過(guò)Cloudera平臺(tái)一鍵部署。這六款A(yù)MPs融入了行業(yè)領(lǐng)先的實(shí)踐,以應(yīng)對(duì)復(fù)雜的ML挑戰(zhàn),無(wú)論企業(yè)在何處運(yùn)行示例或部署數(shù)據(jù),都可通過(guò)工作流程實(shí)現(xiàn)無(wú)縫銜接。 肯睿Cloudera致力于通過(guò)AMPs系列產(chǎn)
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基于機(jī)器學(xué)習(xí)的高效嵌入式計(jì)算機(jī)視覺(jué)
- 作者:Arm 物聯(lián)網(wǎng)事業(yè)部主任軟件工程師兼技術(shù)推廣工程師Sandeep MistryTinyML 是機(jī)器學(xué)習(xí) (ML) 的一個(gè)分支,專注于將 ML 模型部署到低功耗、資源受限的物聯(lián)網(wǎng) (IoT) 設(shè)備上。在物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備上部署 ML 模型有諸多好處,包括減少延遲和保護(hù)隱私性,因?yàn)樗袛?shù)據(jù)都是在端側(cè)處理。TinyML 在 2019 年引起了人們的關(guān)注,當(dāng)時(shí),Google 的 TensorFlow 團(tuán)隊(duì)發(fā)布了適用于微控制器的 TensorFlow Lite (TFLM) 庫(kù) [1]
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恩智浦與NVIDIA合作:將TAO工具套件與eIQ開(kāi)發(fā)環(huán)境無(wú)縫集成,加速人工智能部署!
- 恩智浦半導(dǎo)體宣布與NVIDIA合作,將NVIDIA經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人工智能模型通過(guò)eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境部署到恩智浦廣泛的邊緣處理產(chǎn)品組合中。NVIDIA TAO工具套件功能與恩智浦eIQ機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境的集成令業(yè)內(nèi)振奮,開(kāi)發(fā)人員能夠在競(jìng)爭(zhēng)日益激烈的人工智能領(lǐng)域中實(shí)現(xiàn)加速開(kāi)發(fā)。恩智浦是首家將NVIDIA TAO API直接集成到其人工智能產(chǎn)品中的半導(dǎo)體供應(yīng)商,以幫助開(kāi)發(fā)人員更輕松地在邊緣部署經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的人工智能模型。簡(jiǎn)化人工智能模型的訓(xùn)練和部署是當(dāng)今人工智能領(lǐng)域開(kāi)發(fā)人員面臨的重大挑戰(zhàn)之一。為了應(yīng)對(duì)這一挑戰(zhàn),恩智浦
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機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語(yǔ)匯總 (中英對(duì)照)
- 剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們,這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語(yǔ)詞匯表,一定是你必不可少的入門資料!本術(shù)語(yǔ)表列出了基本的機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)和 TensorFlow 專用術(shù)語(yǔ)的定義,希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容,輕松打開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)世界的大門。機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)表地址: https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測(cè)試 (A/B testing)一種統(tǒng)計(jì)方法,用于將兩種或多種技
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機(jī)器學(xué)習(xí)常用術(shù)語(yǔ)匯總
- 剛接觸機(jī)器學(xué)習(xí)框架 TensorFlow 的新手們,這篇由 Google 官方出品的常用術(shù)語(yǔ)詞匯表,一定是你必不可少的入門資料!本術(shù)語(yǔ)表列出了基本的機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)和 TensorFlow 專用術(shù)語(yǔ)的定義,希望能幫助您快速熟悉 TensorFlow 入門內(nèi)容,輕松打開(kāi)機(jī)器學(xué)習(xí)世界的大門。機(jī)器學(xué)習(xí)術(shù)語(yǔ)表地址: https://developers.google.cn/machine-learning/glossary/?hl=zh-CNAA/B 測(cè)試 (A/B testing)一種統(tǒng)計(jì)方法,用于將兩種或多種技
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JFrog助力開(kāi)發(fā)者實(shí)現(xiàn)安全AI之旅,與DataBricks的MLflow集成實(shí)現(xiàn)無(wú)縫機(jī)器學(xué)習(xí)生命周期
- 流式軟件公司、JFrog軟件供應(yīng)鏈平臺(tái)的締造者JFrog?近期宣布實(shí)現(xiàn)JFrog?Artifactory和Databricks開(kāi)發(fā)的開(kāi)源軟件平臺(tái)MLflow的全新機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)生命周期集成。繼今年早些時(shí)候發(fā)布與Qwak和Amazon?SageMaker的原生集成后,JFrog?擴(kuò)展了其通用AI解決方案,為企業(yè)提供以Artifactory作為模型注冊(cè)中心的單一記錄系統(tǒng)。這項(xiàng)全新集成讓?JFrog?用戶在簡(jiǎn)化的端到端DevSecOps工作流中,結(jié)合
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美光內(nèi)存與存儲(chǔ)是實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿生的理想之選
- 據(jù) IDC 預(yù)測(cè),從 2021 年到 2027 年,作為數(shù)字孿生的新型物理資產(chǎn)和流程建模的數(shù)量將從 5% 增加到 60%。盡管將資產(chǎn)行為中的關(guān)鍵要素?cái)?shù)字化并非一種全新概念,但數(shù)字孿生技術(shù)從精確傳感到實(shí)時(shí)計(jì)算,再到將海量數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)為深度洞察,從多方面進(jìn)一步推動(dòng)了設(shè)備和運(yùn)營(yíng)系統(tǒng)優(yōu)化,從而實(shí)現(xiàn)擴(kuò)大規(guī)模并縮短產(chǎn)品上市時(shí)間。此外,啟用人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí) (AI/ML) 模型將有助于提高流程效率、減少產(chǎn)品缺陷,實(shí)現(xiàn)出色的整體設(shè)備效率 (OEE)。當(dāng)我們了解了上述需求的復(fù)雜性和面臨的挑戰(zhàn),就能意識(shí)到內(nèi)存與存儲(chǔ)對(duì)于實(shí)現(xiàn)數(shù)字孿
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英飛凌推出業(yè)界首款 USB 10Gbps 外設(shè)控制器EZ-USB? FX10
- 十多年來(lái),EZ-USB? FX3 在機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用中發(fā)揮著至關(guān)重要的作用,它為機(jī)器視覺(jué)相機(jī)、頻譜分析儀和許多高帶寬數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)提供 USB 5Gbps 連接的黃金標(biāo)準(zhǔn)構(gòu)件。在人工智能推動(dòng)下,現(xiàn)實(shí)世界的數(shù)字化程度不斷提高,各行各業(yè)對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)和更高速接口的需求也急劇增加。自 2021 年以來(lái),英飛凌作為 USB 市場(chǎng)的領(lǐng)導(dǎo)者,已投入數(shù)千萬(wàn)美元開(kāi)發(fā)新一代通用 USB 控制芯片。經(jīng)過(guò)兩年的開(kāi)發(fā),EZ-USB? FX10 終于面世,其性能比上一代產(chǎn)品提高 300%,可為人工智能、影像和其他新興應(yīng)用提供 USB 10Gb
- 關(guān)鍵字: EZ-USB 機(jī)器學(xué)習(xí) 數(shù)據(jù)采集 高速接口
蘋(píng)果發(fā)布DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法:加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練
- 蘋(píng)果近日發(fā)布了DeepPCR機(jī)器學(xué)習(xí)算法,通過(guò)并行處理常規(guī)順序操作,可以加速神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的推理和訓(xùn)練。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理過(guò)程中,目前廣泛采取并行化技術(shù),不過(guò)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的一些操作仍然是按順序完成的,擴(kuò)散模型通過(guò)一系列的去噪階段生成輸出,并且逐層進(jìn)行向前和向后傳遞。隨著步驟數(shù)的增加,這些進(jìn)程的順序執(zhí)行在計(jì)算上變得昂貴,可能會(huì)導(dǎo)致計(jì)算瓶頸。蘋(píng)果科研團(tuán)隊(duì)為了解決這個(gè)問(wèn)題,推出了DeepPCR算法,進(jìn)一步加速了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的訓(xùn)練和推理。該團(tuán)隊(duì)采用了平行循環(huán)還原(PCR)算法來(lái)檢索該解決方案,將順序過(guò)程的計(jì)算成本從 O(L)降低到
- 關(guān)鍵字: 蘋(píng)果 DeepPCR 機(jī)器學(xué)習(xí) 算法 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
美光高性能內(nèi)存與存儲(chǔ),推動(dòng) AI 豐富殘障人士生活體驗(yàn)
- 美光云計(jì)算高級(jí)業(yè)務(wù)發(fā)展經(jīng)理 Eric Booth 90 歲的祖母患有嚴(yán)重的聽(tīng)力障礙,即使佩戴助聽(tīng)器也很難聽(tīng)清別人在說(shuō)什么。Eric 注意到,她需要湊近講話者,識(shí)別他們的唇語(yǔ),努力理解他們的話語(yǔ)。而當(dāng)多人進(jìn)行交談時(shí),她常常會(huì)感到迷茫。Eric 萌生了一個(gè)想法:為何不用祖母的智能手機(jī)幫她來(lái)“傾聽(tīng)”呢?他打開(kāi)手機(jī)的記事簿功能,按下麥克風(fēng)按鈕,向她展示了手機(jī)如何將他的話轉(zhuǎn)錄成屏幕上的文字。他表示:“我的祖母非常興奮,笑得合不攏嘴,她現(xiàn)在可以參與到從前無(wú)法進(jìn)行的對(duì)話中?!边@也讓我們看到了該技術(shù)如何切實(shí)改善了言語(yǔ)、語(yǔ)
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英飛凌推出全新PSoC Edge產(chǎn)品系列,擴(kuò)展微控制器產(chǎn)品組合
- 英飛凌科技股份公司于近日宣布推出全新的PSoC?微控制器(MCU)產(chǎn)品系列,即PSoC? Edge。PSoC?產(chǎn)品組合是英飛凌基于Arm? Cortex?內(nèi)核打造的高性能且低功耗的安全器件。PSoC Edge?專為新一代實(shí)時(shí)響應(yīng)計(jì)算和控制應(yīng)用而設(shè)計(jì),并提供由硬件輔助的機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)加速功能。該全新MCU產(chǎn)品系列通過(guò)降低人機(jī)交互的設(shè)計(jì)門檻,并為終端應(yīng)用增加情景感知功能,讓終端產(chǎn)品變得更加智能和直觀易用,從而提供更高水平的終端用戶體驗(yàn)。同時(shí),它們還能通過(guò)內(nèi)置的英飛凌Edge Protect嵌入式技
- 關(guān)鍵字: 英飛凌 PSoC Edge 微控制器 MCU 機(jī)器學(xué)習(xí)
Microchip在人工智能/機(jī)器學(xué)習(xí)方面的對(duì)策
- Microchip 在嵌入式AI 市場(chǎng)的重點(diǎn)領(lǐng)域包括工業(yè)自動(dòng)化和維護(hù)、智能家居、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)及醫(yī)療。在AI 市場(chǎng)中,預(yù)測(cè)性維護(hù)是一個(gè)快速發(fā)展的重點(diǎn)領(lǐng)域。通過(guò)減少停機(jī)時(shí)間,可以幫助企業(yè)在設(shè)備維護(hù)方面節(jié)省成本。工程師面臨的主要挑戰(zhàn)之一是從大量數(shù)據(jù)中創(chuàng)建一個(gè)經(jīng)過(guò)篩選的數(shù)據(jù)集。這對(duì)于模型的開(kāi)發(fā)和訓(xùn)練以及推理的準(zhǔn)確性非常關(guān)鍵。Microchip 開(kāi)發(fā)了多種解決方案,旨在幫助設(shè)計(jì)人員和工程師克服與嵌入式AI 有關(guān)的挑戰(zhàn),其中包括可以處理復(fù)雜算法的單片機(jī)(MCU)、微處理器(MPU)和FPGA。借助MPLAB? 機(jī)
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?機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
您好,目前還沒(méi)有人創(chuàng)建詞條?機(jī)器學(xué)習(xí)!
歡迎您創(chuàng)建該詞條,闡述對(duì)?機(jī)器學(xué)習(xí)的理解,并與今后在此搜索?機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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