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机器学习

适应快速变化的业务需求,人工智能/机器学习将为 DevOps 注入全新活力

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眼下,人工智能(AI)和机器学习(ML)等赛道被热议,已经成为了习惯。事实上,在DevOps领域,与之相关的话题更是备受瞩目。随着科技不断演进,这三个领域的融合对于企业的数字化转型和多层次的创新发挥着越来越重要的作用。

Gartner 发布影响数据科学和机器学习未来方向的重要趋势

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Gartner今日发布了影响数据科学与机器学习(DSML)未来方向的重要趋势。随着DSML行业的快速发展和演变,数据对于人工智能(AI)开发与运用的重要性日益提高,尤其是投资重点也正转向生成式人工智能领域。


亚马逊云科技人工智能与机器学习技术助力科学家绘制完整的脑部地图

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虽然神经科学家已研究了数十年,但阿尔茨海默症和帕金森症等脑部疾病的治疗方法仍旧进展缓慢,其原因在于脑部是人体中最复杂、最难了解的器官。关于脑部研究的数据集虽然数量众多,但却离散多元,而且通常不能够用统一的科学语言来描述。

卷积神经网络的硬件转换:什么是机器学习?——第三部分

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本系列文章由三部分组成,主要探讨卷积神经网络(CNN)的特性和应用。CNN主要用于模式识别和对象分类。作为系列文章的第三部分,本文重点解释如何使用硬件转换卷积神经网络(CNN),并特别介绍使用带CNN硬件加速器的人工智能(AI)微控制器在物联网(IoT)边缘实现人工智能应用所带来的好处。