黄金城最新娱乐网站_深度:芸芸众司向AI进军路上的笑与泪

泡沫雕刻机 | 2020-11-11

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【黄金城最新娱乐网站】机器学习的大脑数学模型比较简单。另外,一般来说,GPU需要同时进行许多有助于减缓训练速度的矩阵乘法运算,因此,训练神经网络是必不可少的。如果不想训练有大量层的神经网络,可以自由选择消费者级显卡,如英伟达的GeForce GTX 2060。

价格只有320英镑左右,但仍然能得到1920个CUDA核心。但是重型设备训练应该是更专业的设备。

用作机器学习的最弱GPU之一是英伟达的Tesla V100,它包含640个AI自定义张量计算核心和5120个标准化的高性能计算CUDA核心。但是,该显卡的价格低于消费者级显卡,PCI express版本的价格低于7500英镑。如果要建设AI工作终端或服务器,费用就要再上一层楼。英伟达的DGX-2专门从事机器学习和AI研究。

其中包括16张TeslaV100卡,金额达39.9万美元。深度自主学习软件框架也数不胜数。该软件框架允许用户用多种编程语言设计、培训和验证深度神经网络。

其中,谷歌的TensorFlow软件库通过允许用户使用Python、Java、C、Swift等多种编程语言,具有很多优势。可以作为各种深度自主学习,如图像识别、语音识别。它可以在CPU、GPU和其他处理器上工作。

可以制作很多可以使用的教程和模型。另一个常见的框架是PyTorch。

这个框架是初学者熟悉的,因为它获得了开发人员熟悉的命令编程模型,并允许程序员在标准Python语句中使用。PyTorch还可以与从CNNs到RNNs的各种深度神经网络协同工作,并在GPU中有效地工作。其他框架包括Cognitive Toolkit、MATLAB、MXNet、Chainer、Keras等。

从计算机硬件到机器学习框架,技术的变化意味着,如今,公司部署训练有素的机器学习模型已经相距甚远,这些模型在物联网传感器收集的数据中识别目标似乎不太方便。(威廉莎士比亚、温斯顿、电脑)()机器学习不能接近核心业务公司。

什么样的项目可以验证机器学习的效果?Constantinides教授建议从非常简单的工作开始,该工作在不太重要的工作领域紧密地联系在一起,然后进行扩展。Constantinides教授以客户中心的聊天机器人为例,对很多企业做出了不切实际的自由选择。这种聊天机器人可以反复、有力地提问,如果问题太简单,就可以将客户传达给手动客户服务。

Constantinides教授表示:“大部分公司都指出,客户中心不在公司的核心竞争力之内。因此,从这里开始的风险比较低。”Constantinides补充说,如果公司的聊天机器人项目顺利运行,就可以转换为另一种基于机器的学习服务,即推荐引擎。该服务需要帮助不断扩大公司AI项目的规模。

一旦获得客户的数据,公司就会开始不同类型的预测,或者“不考虑其他产品的销售吗?”可以明确提出相关问题,如。在一定程度上,普雷斯特的Gownder也特别强调了这一点。也就是说,将启动项目的焦点扩大到特定任务是最重要的。

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威廉莎士比亚、普雷斯特、Northern Exposure(美国电视)、成功)一份报告指出,他推荐了一家致力于为放射线和医生分析医疗扫描结果的医疗技术公司的例子,原著比全面攻击癌症更明确,更难实现的目标。项目随时有可能结束的公司必须对机器学习计划有明确的理解,这一点非常重要。prester的Gownder也回应说,在AI、自动化和机器人领域野心太大,结束并不是什么新鲜事。

就像安德森癌症中心花费了6200万美元一样,IBM的Watson帮助患者确认化疗,但项目最终结束。 一般来说,在机器学习技术中使用时,我们要适当控制自己的期望,意识到机器并不能带来极端的结果。语音识别不能识别mRNA错误,面部识别系统不能识别错误的人。

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因此,这些系统是用来代替人类帮助区分,增加自由选择的范围,而不是代替人类。自动化的趋势增加了社会上从业者的数量,但以目前的技术水平,几乎建立自动化还为时尚早。

Gownder在prest的报告中也看到了过于缓慢的自动化的危险性。该报告以汽车制造商Tesla的措施为例,发现机器人不适合继续执行特定任务后,要求将人类重新送回生产线。他说:“自从人类重返生产线以来,特斯拉的model 3已经沦为美国最畅销的汽车之一,2018年1月只生产了1825辆汽车,7月12日迅速增加到14250辆。

”此外,企业还面临着更简单的问题,要想积极开展机器学习项目,需要数据科学专家的协助。(威廉莎士比亚、机器学习、机器学习、科学、科学、科学、科学、科学、科学、科学)例如,在OReilly调查中,多达一半的受访者回答说,自己的企业应该与领域的专家指导相关。OReilly的另一份报告指出,数据科学和数据工程在与分析相关的技术领域重新纳入了仅次于差距的两个领域。录音:[图片来源:ZDNet所有者:OReilly]华威商学院的Skilton指出,技术和前景不存在。

确定的问题是如何标记数据,如何获得科学知识,开始“这个自学?”解释为。没有这么多问题,但更多的公司开始尝试机器学习技术。

Skilton回应说,2019年是企业挑战机器学习的最佳时机。他说:“这样,公司就可以把人类的科学知识转移到机器上,不断扩大员工规模,提高公司的生产力。”:黄金城最新娱乐网站。

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