数字图像分析错误如何解决

  • 如何交付机器学习项目:一份机器学习工程开发流程指南

           随着机器学习(ML)成为每个行业的重要组成部分,对机器学习工程师(MLE)的需求急剧增长。MLE需要将机器学习技能与软件工程专业知识相结合,为特定应用程序找到高性能的模型,并应对出现的实施挑战——从构建训练基础架构到准备部署模型。在新的机器学习团队中,遇到最常见的障碍之一是工程师习惯...

    文章 【方向】 2018-10-06 3613浏览量

  • 深度 | 做到这些值4亿美元:看 Nervana 如何利用深度学习实现数据革命

    2016 年 8 月,英特尔为了加强其人工智能领域的能力,以 4 亿美元的天价收购了机器学习初创公司 Nervana 。该初创公司成立仅仅两年,却被公认为是机器学习技术开发的领导者。近日,Nervana 的联合创始人兼首席执行官 Naveen Rao 博士在 StrataHadoop 上和大家深入...

    文章 青衫无名 2017-08-01 819浏览量

  • 人工智能和物联网如何为建筑行业提供价值

    物联网(IoT)传感器主要为操作堆栈提供可见性,从而能够访问实时和准确的操作数据。将分析放在这些数据之上会产生仪表盘和其他可视化表示,但人工智能通过利用数据流来训练模型和识别模式,进一步扩展了这一点。然后,计算机就可以进行观察,就像人类分析员一样,但速度和规模都是惊人的。人工智能使得以一种健壮和可...

    文章 物联网IoT996 2020-06-27 64浏览量

  • Quick BI 数据可视化分析平台

    2020年入选全球Gartner ABI魔力象限,为中国首个且唯一入选BI产品

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  • “MacAuthur天才奖” Dawn Song:当攻击者也用 AI 对付安全,我们怎么办

      雷锋网(公众号:雷锋网)编者按:深度学习在很多领域都取得了巨大的进步,深度学习也让我们的日常产品功能变得更强大。但是,人工智能也会带来相应的问题。在由腾讯2017 中国互联网安全领袖峰会(CSS)中,“MacAuthur天才奖”“世界杰出青年创新家”等奖项获得者、国际四大安全会议论文数第一的 ...

    文章 boxti 2017-08-22 1141浏览量

  • 《Arduino计算机视觉编程》一1.2 解决计算机视觉问题

    ####本节书摘来自华章出版社《Arduino计算机视觉编程》一书中的第1章,第1.2节,作者[土耳其] 欧森·奥兹卡亚(zen zkaya),吉拉伊·伊利茨(Giray Yilliki),更多章节内容可以访问云栖社区“华章计算机”公众号查看。 1.2 解决计算机视觉问题 解决任何复杂的问题,比如...

    文章 华章计算机 2017-05-02 3330浏览量

  • 别错过这张AI商用清单:你的生产难题可能被一个应用解决

    人工智能席卷各行各业早已是不争的事实。 一边是大把人担心AI抢走自己的饭碗,另一边又是人工智障事故频出、难在业界落地。 AI在业界的应用程度到底如何,恐怕还得从已有的商用AI看起。 今天,文摘菌就来盘点一下已实现产品化的商用AI,看看它们在业界都能搞出些什么名堂。 如果你真怕被AI抢走饭碗,所谓知...

    文章 技术小能手 2018-01-29 5239浏览量

  • 终于盼来了Hinton的Capsule新论文,它能开启深度神经网络的新时代吗?

    本文讲的是终于盼来了Hinton的Capsule新论文,它能开启深度神经网络的新时代吗?, 眼见“深度学习教父”Geoffery Hinton在许多场合谈到过自己正在攻关的“Capsule”之后,现在我们终于等到了这篇论文,得以具体感受Capsule的特性。雷锋网 AI 科技评论把这篇论文主要...

    文章 玄学酱 2017-10-27 864浏览量

  • 机器学习零基础?手把手教你用TensorFlow搭建图像识别系统(一)| 干货

    如果你觉得这是一篇简单介绍人工智能、机器学习和深度学习的文章,那就错啦。你可以在网上搜罗到一大堆相关话题的文章,而这篇文章也并不是讨论人工智能是否会奴役人类或抢走人们饭碗之类的话题,毕竟相关的各种推论和谣言已经满天飞了。 这只是一篇详细描述如何开始搭建一个机器学习系统,并让它可以识别所看到图像的文...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 3145浏览量

  • 干货 | 深度学习的实践应用之路

    雷锋网按:本文由图普科技编译自《Applying Deep Learning to Real-world Problems》,雷锋网(公众号:雷锋网)独家首发。 近年来,人工智能的崛起可以说是得益于深度学习的成功。驱动深度神经网络突破的三个主要因素分别是:海量的训练数据、强大的计算架构和学术领域的...

    文章 行者武松 2017-08-01 926浏览量

  • 我从吴恩达深度学习课程中学到的21个心得:加拿大银行首席分析师“学霸“笔记分享

    今年8月,吴恩达的深度学习课程正式上线,并即刻吸引了众多深度学习粉丝的“顶礼膜拜”。一如吴恩达此前在Coursera上的机器学习课程,这几门深度学习课程也是好评如潮。 在诸多粉丝中,加拿大国家银行金融市场的首席分析师Ryan J. Shrott从前三门深度学习课程中总结出了21点心得,总结了该系列...

    文章 技术小能手 2017-12-07 3641浏览量

  • 特征工程(七):图像特征提取和深度学习

    视觉和声音是人类固有的感觉输入。我们的大脑是可以迅速进化我们的能力来处理视觉和听觉信号的,一些系统甚至在出生前就对刺激做出反应。另一方面,语言技能是学习得来的。他们需要几个月或几年的时间来掌握。许多人天生就具有视力和听力的天赋,但是我们所有人都必须有意训练我们的大脑去理解和使用语言。 有趣的是,机...

    文章 技术小能手 2018-12-25 5367浏览量

  • 物联网在建筑中的应用

    施工现场现在已经成熟,可以进行根本性的改变,从而提高生产率、安全性、工艺改进和新工具。物联网(IoT)允许部署简单的低功耗传感器,能够经济有效地进行通信。随着物联网越来越普遍,它对建筑业如何扭转局面产生了更大的影响。物联网使每个利益相关者能够实时了解从规划到实际施工、施工后各个阶段的情况,以及在服...

    文章 物联网IoT996 2020-04-15 176浏览量

  • Web开发工程师转型机器学习的实战经验

            作为一名Web开发人员,我发现计算机视觉和机器学习领域的快速发展是让人感到兴奋,但是我没有任何使用这些技术的背景经验。 最终,我决定用两年的时间来转型。 开始学习  在一本涵盖深度学习和计算机视觉的书出版的时候,我开始了这段转型之旅。...

    文章 【方向】 2018-01-03 2590浏览量

  • 揭秘!文字识别在高德地图数据生产中的演进

    一 背景 作为一个DAU过亿的国民级软件,高德地图每天为用户提供海量的查询、定位和导航服务。地图数据的丰富性和准确性决定了用户体验。传统的地图数据的采集和制作过程,是在数据采集设备实地采集的基础上,再对采集资料进行人工编辑和上线。这样的模式下,数据更新慢、加工成本高。为解决这一问题,高德地图采用...

    文章 茶什i 2020-07-30 385浏览量

  • ILSVRC2016目标检测任务回顾——视频目标检测(VID)

    雷锋网(公众号:雷锋网)按:本文作者王斌,中科院计算所前瞻研究实验室跨媒体计算组博士生,导师张勇东研究员。2016年在唐胜副研究员的带领下,作为计算所MCG-ICT-CAS团队核心主力队员(王斌、肖俊斌),参加了ImageNet大规模视觉识别挑战赛(ILSVRC)的视频目标检测(VID)任务并获得...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 1752浏览量

  • 苹果机器学习博客姗姗来迟,不过第一篇文章就给紧缺训练数据的研究者们发糖

    雷锋网(公众号:雷锋网) AI 科技评论按:苹果一出手就要解决人工智能的瓶颈问题,野心不可谓不大,但是效果也不可谓不好,最近的一篇机器学习方面的论文就巧妙地解决了训练数据收集方面的大问题,不仅已经被CVPR2017收录,刚刚上线的Apple Machine Learning Journal(机...

    文章 云栖大讲堂 2017-08-01 940浏览量

  • 手把手,74行代码实现手写数字识别

    1、 引言:不要站在岸上学游泳 “机器学习”是一个很实践的过程。就像刚开始学游泳,你在只在岸上比划一堆规定动作还不如先跳到水里熟悉水性学习来得快。以我们学习“机器学习”的经验来看,很多高大上的概念刚开始不懂也没关系,先写个东西来跑跑,有个感觉了之后再学习那些概念和理论就快多了。如果别人已经做好了...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 2109浏览量

  • Andrew Ng深度学习课程笔记

    我最近在Coursera上完成了Andrew Ng导师关于新深度学习的所有课程。Ng在解释术语和概念方面做得非常出色。例如,Ng指出,监督深度学习只不过是一种多维曲线拟合过程。 以下是我对课程的简单回顾: 第1课:为什么深度学习会兴起? 因为在过去的几年里科学家收集了90%的数据,而深度神经网络(...

    文章 【方向】 2018-03-16 2150浏览量

  • 机器学习温和指南

    【编者按】机器学习是如今人工智能领域中进展最大的方面,更多的初学者开始进入了这个领域。在这篇文章中,机器学习与NLP专家、MonkeyLearn联合创始人&CEO; Raúl Garreta面向初学者大体概括使用机器学习过程中的重要概念,应用程序和挑战,旨在让读者能够继续探寻机器学习知识。...

    文章 小旋风柴进 2017-05-02 1218浏览量

  • 潘建伟团队光量子计算机TDA新算法横空出世,人工智能量子计算破局

    在过去的几十年中,拓扑学得到了长足的发展,已经成为分析现实世界的强大工具。简单说,拓扑学(Topology)研究的是几何图形或空间在连续改变形状(比如拉伸或弯曲,但不包括撕裂或粘合)后,仍然保持不变的性质。 在拓扑世界中,对称性尤为重要。一般我们说的“对称”是旋转对称,比如将一个正方形旋转90°以...

    文章 技术小能手 2018-02-02 3812浏览量

  • PyTorch可视化理解卷积神经网络

            如今,机器已经能够在理解、识别图像中的特征和对象等领域实现99%级别的准确率。生活中,我们每天都会运用到这一点,比如,智能手机拍照的时候能够识别脸部、在类似于谷歌搜图中搜索特定照片、从条形码扫描文本或扫描书籍等。造就机器能够获得在这些视觉方面取得优异性能可能是源于一种特定类型的神经...

    文章 【方向】 2019-01-20 2476浏览量

  • 带你读《Python 程序设计与问题求解(原书第2版)》之二:软件开发、数据类型和表达式

    点击查看第一章点击查看第三章 第2章 软件开发、数据类型和表达式完成本章的学习之后,你将能够做到以下几点:● 描述软件开发的基本阶段:分析、设计、编码和测试。● 使用字符串作为终端输入和输出文本。● 在算术运算中使用整数和浮点数。● 构造算术表达式。● 初始化并使用具有适当名称的变量。● 从库模块...

    文章 温柔的养猫人 2019-11-05 325浏览量

  • 全解卷积神经网络,并分享9篇必读论文

    Introduction 卷积神经网络CNN,虽然它听起来就像是生物学、数学和计算机的奇怪混杂产物,但在近些年的机器视觉领域,它是最具影响力的创新结果。随着Alex Krizhevsky开始使用神经网络,将分类错误率由26%降到15%并赢得2012年度ImageNet竞赛(相当于机器视觉界的奥林匹...

    文章 技术小能手 2018-01-26 4118浏览量

  • 深度|蚂蚁金服“刷脸”支付技术解读:错误率低于百万分之一

    小蚂蚁说: 2017年,肯德基开设了全球首家刷脸支付餐厅。截至今年3月,支付宝4.5亿用户中已有超过1.5亿用户使用过人脸识别功能……这些对安全性和技术能力要求最高的支付交易场景背后,是蚂蚁金服提供的金融级人脸识别验证技术。 前言 身份验证是整个数字金融的重要环节,要做到从实名到实人,...

    文章 兔子酱 2018-08-03 1980浏览量

  • 视觉Ai第二天学习心得

    人工智能这个词可谓是耳熟能详,近几年人工智能热潮再次席卷而来,引起轰动的要数google的AlphaGo,相继打败了围棋界的韩国选手李世石以及世界冠军柯洁,见证了人工智能发展的里程碑式的变革,人工智能再度引起了众人的关注。人工智能当然不止会下棋这么简单,其实在20年前,智能家居的开发就有不少团队在...

    文章 马林利 2020-09-25 123浏览量

  • 康奈尔大学王飞博士:AI处理医疗数据面临的8大挑战

    雷锋网按:本文转自HC3i中国数字医疗网,作者王飞博士,他是康奈尔大学威尔医学院助理教授,IBM沃森研究中心顾问,法国液空集团研究顾问。曾任职于康涅狄格大学以及IBM沃森研究中心。主要研究方向包括数据挖掘,机器学习技术在医疗信息学中的应用。王飞博士已经在相关方向的顶级国际会议和杂志上发表了近190...

    文章 行者武松 2017-08-01 1050浏览量

  • 麦肯锡:潜力巨大,障碍多多,人工智能医疗是蓝海还是虚火?

    日前,麦肯锡全球研究所发布了《人工智能:下一个数字前沿》的报告,分析了当前大热的人工智能实际落地情况和发展前景,主要集中在零售、制造业、电力、医疗、教育这五大领域。雷锋网(公众号:雷锋网)就其中医疗行业部分为您进行了编译和解读。 医疗保健是很有前途的人工智能市场。它的推理能力和在大量病历、医疗图像...

    文章 玄学酱 2017-11-03 778浏览量

  • 机器学习在商业领域大有作为,但还需要跨过数据和政策的难关

    基于数据分析的机器学习(ML)正在重写企业处理数据的规则。机器学习和分析的研究已经在数据科学家的帮助下将大量数据形式转化成分析规则。现在,机器学习已经进入商业世界。但是,大多数公司并没有真正了解机器学习如何给他们的商业方式带来变化——或者如何改变组织在这个过程中的形态。公司希望通过机器学习进行流程...

    文章 玄学酱 2017-10-24 503浏览量

  • 【Science】CMU机器学习系主任:八个关键标准判别深度学习任务成功与否

    目前,机器学习在医疗、金融、安防等领域应用广泛,并替代了一些流程化低级劳动,因此有人认为未来人类的工作将被机器学习所取代,人们面临失业的危险。 近日,《Science》发表了麻省理工学院数字经济倡导行动主任Erik Brynjolfsson和卡内基梅隆大学计算机科学学院机器学习系主任Tom Mit...

    文章 技术小能手 2017-12-25 1345浏览量

  • 工业增强现实(AR)促进了设备维护、现场服务和员工培训

    工业公司为何采用增强现实 根据PWC的数据,到2022年,全球将有7000万活跃的工业AR用户,到2020年,大多数工业公司将把AR投资增加近50%。 PTC表示,有86%的工业企业计划在未来12个月内启动AR项目,以提高运营效率,在企业范围内更高效地传播知识并更快地将其产品推向市场。 增强现实...

    文章 物联网IoT996 2020-04-19 159浏览量

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