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快递单号购买浅析:苹果发公告:Apple Watch 2代/3代屏幕开裂免费更换

更新时间:2019/8/31 / 阅读次数:128

  快递单号购买浅析 :人工智能可以用来解决有挑战性的现实问题,例如:帮助农民监测作物(如全球5亿人口依靠的木薯)中的病虫害;协助海洋生物学家识别濒危物种;帮助医生诊断疾病,如行使视网膜扫描技术诊断心血管疾病。


  Kemal在提到人工智能与机器学习的关系时表示,前者研究的是如何让机器更智能,帮人解决问题。而后者是人工智能的一个片面,人工智能是通过规则让机器变聪明,而机器学习是让机器自己去学习而变得更加智能。


  在演讲中,Kemal提出,机器学习平台的三大进步使得人工智能的这些应用在今天成为可能。


  第一,数据变得更加普遍化和易获得。机器学习需要海量的数据,过去数据没有像现在这么足量,而现在乃至有很多免费的数据供给机器学习。 各类学科中的各种数据集已成为机器学习系统的燃料,例如,Open Images Dataset即是一个由涵盖数千个类别的超过900万张图像组成的数据集。


  第二,计较能力取得了飞速进步。人工智能的发展需要非常充沛的算力,算力的发展当前呈现出指数级的增长。例如,Tensor Processing Units(TPUs),能在短短几分钟内而非几小时内,就训练实现机器学习模型。一套TPUs的计较能力是1990年的计较机的10000倍。


  第三,以更快的速度构建更复杂的模型和技术。例如,在自然语言理解平台,研究人员正在取得令人难以置信的进展。


  “有了这三个非常重要的要素,如何整合起来呢?答案即是TensorFlow。”


  Kemal表示,自2015年开源以来,TensorFlow已成长为一个灵活的机器学习框架,当前已到2.0阶段,下载量4100万,提交次数5万+,代码改动请求(PR)9900+,贡献量1800+。


  TensorFlow2.0的特点是更容易去使用、易于掌握;功能更强大,能让每个人快速去做大量数据集数据的运算;可扩大,通过在谷歌全系统基础上进行测试,可部署在从小型设备到大型服务器的各类设备上。


  其中,随着TensorFlow社区在全球范围内扩大,可以帮助新接触机器学习的开发者学习行使TensorFlow去解决当地社区问题。


  比如空气质量监测,全球每年有420万人因为空气污染而丧生,而印度的空气污染问题尤其严重,在冬季,其空气质量指数可达到正常值的4倍。


  德里的一群学生就行使TensorFlow实现了一个老本低廉的空气质量监测解决方案。他们开发的AirCognizer应用程序,行使手机相机拍摄的照片进行及时空气质量评估,只需拍下一张天空的照片,便可得知空气质量指数。(雪梅)


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