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机器学习

语言进步推动人工智能发展

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<strong><font color="#004a85">作者:M. Tim Jones</font> </strong>

早期的AI主要用在运行原始Lisp运算的专用硬件上,由Lisp(LISt处理器)编程语言提供支持。Lisp是最早的语言之一,在处理项目列表方面非常高效。随后通用机器变得流行,编程模型也跟着流行起来。但是,随着机器学习(特别是深度学习)的重新兴起,新的方法和工具包又优化了这些数据流。本文将探讨机器学习与软件平台的融合。

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<strong>早期的AI历程</strong>

工业化+数据化:机器学习加持下的工业4.0

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<center><img src="http://mouser.eetrend.com/files/2020-12/wen_zhang_/100060018-116672-1.p…; alt=“图源:Lutsina Tatiana/Shutterstock.com” width="600"></center><center><i>图源:Lutsina Tatiana/Shutterstock.com</i></center>

<strong>工业4.0概述</strong>

以前的人们在设想2020年的时候,总会加入很多带有科幻色彩的智能设备,比如家中有机器人做好服务、道路上乃至天上都是自动驾驶的汽车和飞机、视听娱乐的虚拟现实可以让人沉浸其中等等。虽然在COVID-19疫情的冲击下,这样的生活在2020年不会到来,但以此为愿景的工业4.0却并未停下脚步。

ElectrifAi提供新的机器学习模型

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全球可用型人工智能(AI)和预置机器学习(ML)模型行业的领先型公司之一ElectrifAi今天宣布,其正在向Amazon SageMaker发布全球最大的预训练和预架构ML模型集合之一,目前可供销售。Amazon SageMaker是Amazon Web Services (AWS) 提供的全面管理式服务,为所有开发者和数据科学家赋能,帮助其快速建造、训练和部署ML模型。

家居监控市场需求增长,如何选择内存技术以适应新型系统架构

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近年来,人工智能(AI)和机器学习(ML)技术产品需求激增。但研究发现,在自动驾驶等应用中,让机器学习人类与生俱来的技能和判断力,简直难若登天。尽管在部分领域,有关AI的炒作已经超越现实,仍有不少采用ML功能的真实产品开始逐渐吸引消费者的目光。