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機(jī)器學(xué)習(xí)

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機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。

機(jī)器學(xué)習(xí)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。它是人工智能核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑。收起

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    隨著人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展，AI可以越來越多地支持以前無法實(shí)現(xiàn)或者難以實(shí)現(xiàn)的應(yīng)用。本文基于此解釋了卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)及其對人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的意義。CNN是一種能夠從復(fù)雜數(shù)據(jù)中提取特征的強(qiáng)大工具，例如識別音頻信號或圖像信號中的復(fù)雜模式就是其應(yīng)用之一。
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    全球電子領(lǐng)導(dǎo)者和連接技術(shù)創(chuàng)新者M(jìn)olex莫仕今日宣布推出一款全新的熱管理解決方案，旨在應(yīng)對生成式AI和機(jī)器學(xué)習(xí)等高性能數(shù)據(jù)中心工作負(fù)載日益增長的需求。該解決方案不僅能減少部署和升級的時(shí)間，還能降低成本。用于兩相浸入式冷卻的Molex莫仕 VaporConnect?光饋通模塊采用獨(dú)特的模塊化承載盒設(shè)計(jì)，通過螺栓直接固定在沉浸槽上。用戶無需更改機(jī)械接口或重新設(shè)計(jì)箱體結(jié)構(gòu)，即可輕松更換光收發(fā)器和網(wǎng)絡(luò)布線
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    作者：Andy Birnie 軟件定義汽車的設(shè)計(jì)初衷是在汽車整個(gè)生命周期內(nèi)通過無線更新不斷增強(qiáng)?；谠频奶摂M化新技術(shù)允許開發(fā)始于芯片量產(chǎn)之前，并延續(xù)到汽車上路之后。 嵌入式系統(tǒng)的軟件和硬件通常緊密相連，錯(cuò)綜復(fù)雜。開發(fā)人員面對有限資源和緊迫截止日期等限制，還要確保無縫集成。這需要進(jìn)行多輪器件測試。 這種方法對于快速的產(chǎn)品開發(fā)生命周期并不適用，也不符合以服務(wù)為導(dǎo)向的商業(yè)模式的要求。汽車制造商正在逐步接
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    產(chǎn)品測試一直都是開發(fā)過程中確保產(chǎn)品在功能和性能方面符合市場預(yù)期的關(guān)鍵一環(huán)。然而，傳統(tǒng)的產(chǎn)品測試流程需要投入大量的時(shí)間和資源。另一方面，現(xiàn)代的新產(chǎn)品設(shè)計(jì)也變得越來越復(fù)雜，對運(yùn)行條件的要求也愈發(fā)嚴(yán)苛，如要求低功耗、融合更多的傳感器以及添加更多的輸入/輸出接口等。 令人欣慰的是，人工智能（AI）技術(shù)正逐漸被運(yùn)用于現(xiàn)代化的產(chǎn)品測試流程，有望在產(chǎn)品的整個(gè)生命周期內(nèi)提高測試的效率、準(zhǔn)確性和可擴(kuò)展性。 此篇是德
  • 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Cloudera平臺一鍵部署。這六款A(yù)MPs融入了行業(yè)領(lǐng)先的實(shí)踐，以應(yīng)對復(fù)雜的ML挑戰(zhàn)
  • 白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第五章-強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第五章-強(qiáng)化學(xué)習(xí)
    什么是強(qiáng)化學(xué)習(xí)？在機(jī)器學(xué)習(xí)的大家庭里，強(qiáng)化學(xué)習(xí)（RL）是那個(gè)總是在玩“打怪升級”游戲的孩子。這個(gè)孩子不斷嘗試各種策略，尋找最優(yōu)的游戲路線，在失敗中學(xué)習(xí)，在成功中積累經(jīng)驗(yàn)，最終成為一名“游戲高手”。在現(xiàn)實(shí)世界中，強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法通過與環(huán)境的交互，逐漸優(yōu)化策略，以最大化其長期收益。這種學(xué)習(xí)方式有點(diǎn)像訓(xùn)練一只小狗，經(jīng)過不斷的嘗試和獎(jiǎng)勵(lì)，小狗學(xué)會了坐下、握手、甚至是跳圈。
  • 肯睿Cloudera助力企業(yè)將AI與分析部署到開放式數(shù)據(jù)湖倉一體架構(gòu)，統(tǒng)一企業(yè)數(shù)據(jù)
    肯睿Cloudera的客戶大多運(yùn)行著龐大的數(shù)據(jù)湖，從而為關(guān)鍵大規(guī)模數(shù)據(jù)分析和AI用例（包括企業(yè)數(shù)據(jù)庫）提供助力。根據(jù)IDC發(fā)布的《IDC MarketScape：中國實(shí)時(shí)湖倉市場2024年廠商評估》報(bào)告中的數(shù)據(jù)顯示，未來12個(gè)月，選擇外部合作來構(gòu)建數(shù)據(jù)管理服務(wù)的企業(yè)比例將從58%快速增長至85%。數(shù)據(jù)量的快速增長、對數(shù)據(jù)管理需求的升級以及技術(shù)架構(gòu)復(fù)雜度和獨(dú)立開發(fā)成本的上升，都將推動(dòng)企業(yè)開始越來越多
  • 白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第四章-半監(jiān)督學(xué)習(xí)
    白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第四章-半監(jiān)督學(xué)習(xí)
    在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里，有一種學(xué)習(xí)方法介于“全力以赴”的監(jiān)督學(xué)習(xí)和“放飛自我”的無監(jiān)督學(xué)習(xí)之間，這就是我們今天的主角——半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi-Supervised Learning）。如果把監(jiān)督學(xué)習(xí)比作一個(gè)學(xué)生考試時(shí)完全靠自己背的書，而無監(jiān)督學(xué)習(xí)就像是瞎蒙，半監(jiān)督學(xué)習(xí)則是個(gè)取巧的小聰明學(xué)生。他手里有一些答案（標(biāo)簽數(shù)據(jù)），也有一部分沒見過的題目（無標(biāo)簽數(shù)據(jù)），于是他聰明地利用已知的知識去推測未知的答案。
  • 英飛凌推出全新邊緣AI評估套件， 利用微控制器、連接、AI和傳感器產(chǎn)品組合加速M(fèi)L應(yīng)用開發(fā)
    英飛凌推出全新邊緣AI評估套件， 利用微控制器、連接、AI和傳感器產(chǎn)品組合加速M(fèi)L應(yīng)用開發(fā)
    全球功率系統(tǒng)和物聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域的半導(dǎo)體領(lǐng)導(dǎo)者英飛凌科技股份公司（FSE代碼：IFX / OTCQX代碼：IFNNY）近日宣布推出一款綜合評估套件，適用于嵌入式邊緣人工智能（Edge-AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）系統(tǒng)設(shè)計(jì)。全新PSoC? 6 AI 評估套件提供了構(gòu)建智能消費(fèi)、智能家居和物聯(lián)網(wǎng)應(yīng)用所需的全部工具。該解決方案能夠在傳感器數(shù)據(jù)源旁執(zhí)行推理，與以云計(jì)算為中心的解決方案架構(gòu)相比，它能夠?yàn)橛脩魩砀训膶?shí)
  • 白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第三章-無監(jiān)督學(xué)習(xí)
    白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第三章-無監(jiān)督學(xué)習(xí)
    在我們這個(gè)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的世界中，機(jī)器學(xué)習(xí)正在迅速改變著各行各業(yè)。無論是推薦你喜歡的電影，還是幫助醫(yī)生診斷疾病，機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用無處不在。當(dāng)談到機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，大多數(shù)人首先想到的是訓(xùn)練機(jī)器進(jìn)行預(yù)測或分類的“監(jiān)督學(xué)習(xí)”。但是，有一種同樣強(qiáng)大但更神秘的學(xué)習(xí)方式，叫做“無監(jiān)督學(xué)習(xí)”。今天，我們將揭開無監(jiān)督學(xué)習(xí)的面紗，探索它的工作原理、應(yīng)用場景以及幾種經(jīng)典的算法。
  • FPGA讓嵌入式設(shè)備安全成為現(xiàn)實(shí)
    作者：Bob O’Donnell 談及嵌入式設(shè)備，安全性一直是人們關(guān)注的一大話題。然而目前為止，人們的注意力都放在了錯(cuò)誤的方向上。不安全的網(wǎng)絡(luò)邊緣計(jì)算和物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備已經(jīng)證明，最薄弱（且經(jīng)常被忽視）的環(huán)節(jié)往往導(dǎo)致重大的安全漏洞。 慶幸的是，設(shè)計(jì)師現(xiàn)在可以采用一些重要的新方案確保將硬件可信根、集成加密、固件彈性等關(guān)鍵功能融入到各種互連設(shè)備的設(shè)計(jì)中。 秘訣是什么？FPGA。 具體而言，全新低功耗FPGA解
  • 肯睿Cloudera 達(dá)到PCI DSS 4.0 標(biāo)準(zhǔn)，為金融機(jī)構(gòu)挖掘AI業(yè)務(wù)價(jià)值
    這一里程碑突顯了肯睿Cloudera在幫助金融行業(yè)挖掘AI業(yè)務(wù)價(jià)值的過程中，對安全與合規(guī)性的承諾 可信的數(shù)據(jù)、分析和AI混合平臺廠商肯睿Cloudera今日宣布已達(dá)到支付卡行業(yè)（PCI）服務(wù)提供商數(shù)據(jù)安全標(biāo)準(zhǔn)（DSS）中的一級標(biāo)準(zhǔn)。該認(rèn)證證明了肯睿Cloudera在幫助金融機(jī)構(gòu)挖掘AI業(yè)務(wù)價(jià)值的過程中，對網(wǎng)絡(luò)安全與合規(guī)性的承諾。這一里程碑標(biāo)志著肯睿Cloudera的平臺即服務(wù)（PaaS）和私有云均
  • 白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第二章-監(jiān)督學(xué)習(xí)
    白話機(jī)器學(xué)習(xí)-第二章-監(jiān)督學(xué)習(xí)
    什么是監(jiān)督學(xué)習(xí)？在機(jī)器學(xué)習(xí)的世界里，監(jiān)督學(xué)習(xí)就是讓機(jī)器從一堆已經(jīng)標(biāo)注好的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后它可以自己去判斷新的數(shù)據(jù)。這些標(biāo)注好的數(shù)據(jù)就像是你手中的蘋果和香蕉——已經(jīng)有了正確答案，機(jī)器只需要通過學(xué)習(xí)這些例子，來學(xué)會“看圖識水果”。
  • 采用NXP FRDM-MCXN947實(shí)現(xiàn)智能邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)
    在當(dāng)今技術(shù)飛速發(fā)展的環(huán)境中，邊緣機(jī)器學(xué)習(xí)（邊緣ML）正在成為一股變革力量，重塑我們實(shí)時(shí)處理和分析數(shù)據(jù)的方式。這種創(chuàng)新技術(shù)直接在邊緣設(shè)備上部署ML模型，帶來了新一波響應(yīng)式智能應(yīng)用。 傳統(tǒng)的ML模型依賴集中式云服務(wù)器進(jìn)行大量數(shù)據(jù)處理，而邊緣ML將計(jì)算負(fù)擔(dān)轉(zhuǎn)移到本地邊緣設(shè)備上，從而實(shí)現(xiàn)即時(shí)決策，而無需一直依賴遠(yuǎn)程服務(wù)器。這種轉(zhuǎn)變解決了傳統(tǒng)方法在延遲、隱私和帶寬方面固有的挑戰(zhàn)。 邊緣ML的一大關(guān)鍵優(yōu)勢是能
  • 寫給小白的AI入門科普
    寫給小白的AI入門科普
    AI，是artificial intelligence的縮寫。Artificial，很多同學(xué)認(rèn)字認(rèn)半邊，會以為是藝術(shù)（art）的什么形容詞。其實(shí)不然，artificial的意思就是“人工的、人造的”，和natural（天然的）是反義詞。Intelligence，這個(gè)不容易認(rèn)錯(cuò)，是“智能”的意思。英特爾（Intel）公司的名字，就是基于這個(gè)詞的前五個(gè)字母。
  • Scikit-fingerprints: 在Python中輕松高效地計(jì)算分子指紋
    分子是計(jì)算化學(xué)處理的基本結(jié)構(gòu)，通常表示為分子圖，需要轉(zhuǎn)換為多維向量以便大多數(shù)處理算法使用，尤其是機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）應(yīng)用。分子指紋是一種特征提取算法，將分子的結(jié)構(gòu)信息編碼為向量，廣泛用于化學(xué)信息學(xué)中的各種任務(wù)，如化學(xué)空間多樣性測量、可視化、聚類、虛擬篩選和分子性質(zhì)預(yù)測等。這些任務(wù)在新藥設(shè)計(jì)中尤為重要。為了正確評估預(yù)測模型的性能，訓(xùn)練-測試數(shù)據(jù)集的劃分至關(guān)重要，分子指紋也可以用于此。指紋模型的性能與最先進(jìn)的圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）相比仍然具有競爭力。

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