| Google地圖 | 機器學習 | 深度學習

Google地圖如何標示出全球1.1億棟建築?關鍵就是機器學習

從今年年初至今,Google地圖靠機器學習技術,自動在地圖圖資上新增了1.1億棟建築物的外觀標記,全球各地都有。

2018-09-12

| 百度 | 深度學習 | google | 哈佛 | 餘震預測 | 華為 | 智慧音箱 | 量子電視 | 微軟 | IT周報

AI趨勢周報第56期:百度推出深度學習模型訓練平臺EZDL,沒開發背景也能輕鬆上手

百度推出一款深度學習平臺EZDL,主攻影像辨識、物件偵測和聲音分類等三個深度學習應用。平臺以視覺化介面讓使用者訓練深度學習模型,就算沒有程式開發背景,也能輕鬆上手。

2018-09-06

| IBM | Watson | 人工智慧 | 深度學習

IBM Watson自然語言分類器正式上線

Watson自然語言分類器整合了IBM的深度學習服務(Deep Learning as a Service),一次最多可以匯入2萬行的資料,作為訓練素材。

2018-08-14

| AI | MIT | 深度學習

不用人類介入,AI只要觀看60小時影片就能辨識超過20種樂器的聲音

MIT發表稱為PixelPlayer的人工智慧系統,以影片的視覺元素代替人為標籤,讓系統達到自我監督學習的目的,自動辨識聲音與樂器間的關聯,不只可用於音樂的編輯與後製,還能用於機器人研究領域,幫助其理解環境聲音的來源。

2018-07-10

| 思科 | 人工智慧 | AI | 深度學習 | Kubernetes

瞄準人工智慧、機器學習應用,思科超融合架構整合Kubernetes及Nvidia GPU

現在HyperFlex 3.5版已經支援Nvidia Tesla V100 GPU,鎖定了企業執行人工智慧、機器學習應用的需求。

2018-06-12

| 人工智慧 | 生態研究 | 深度學習

科學家用AI辨識野生動物,標記320萬張圖片省下8.4年時間

從Snapshot Serengeti資料集320萬張照片中,能以99.3%正確率辨識出48種物種,比人工辨識的正確率還要高3.3%

2018-06-11

| google | 深度學習 | 圖像增強

Google以圖像增強演算法強化深度學習,推測精準度創新高

AutoAugment是專為電腦視覺而生的圖像自動增強演算法,可以針對不同圖像資料集,學習不一樣的增強策略,藉以大幅提升推測精準度。

2018-06-05

| UCLA | 機器學習 | Nvidia | IBM | 深度學習 | 臉部識別 | 甲骨文 | Deepmind | 電腦視覺

AI趨勢周報第41期:UCLA新演算法,可更準確預測心臟衰竭後存活率和天數

UCLA研究員新開發的Trees of Predictors演算法,可以更精準預測病人心臟衰竭後的存活率和存活時間,不論他們是否接受心臟移植。UCLA表示,這套演算法,也因此能讓醫生更好安排心臟衰竭病人的照護,也能更有效運用有限的醫療資源。

2018-05-24

| Nvidia | 機器人 | AI | 深度學習 | 卷積式神經網路

看完人類示範就能照著做,Nvidia靠深度學習教導機器人完成任務

現在機器人看著人類示範的動作,就能夠模仿人類完成任務的步驟,近日Nvidia的研究團隊最近開發了透過深度學習技術教導機器人完成任務的模型,機器人能夠藉由觀察人類的行為動作,學習如何完成任務

2018-05-22

| google | AI | 深度學習 | 臨床醫療

Google用深度學習分析電子病歷,預測病患住院天數和死亡率

Google AI研究團隊最近發布一項用深度學習模型分析電子病歷的成果,透過前饋式神經網路和遞歸神經網路來預測病患住院期間的死亡率、意外的回院風險、住院天數和出院病情

2018-05-11

| 臉書AI研究院 | 圖像辨識 | 深度學習 | AI | Hashtag

圖像辨識優化新作法,不必手動標記,臉書AI研究院用35億張Hashtag圖片改善圖像辨識模型

最近臉書AI研究院公開了一項透過主題標籤當作標籤的方法,利用35億張Hashtag圖片訓練出更準確的圖像辨識模型,預計未來會將這項研究成果應用到臉書回顧的功能中

2018-05-04

| AI | Lobe | 深度學習

Lobe讓深度學習工具介面視覺化,不用寫程式也能幫App加入AI功能

Lobe強調他們提供的視覺化工具,讓開發者不需要撰寫程式碼,就能為應用程式增加深度學習的功能。整個過程分為3個部分,建立模型、訓練模型,最後移植到應用程式中。

2018-05-03