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赢咖42021年的机器学习会有哪些值得期待的改变
作者:管理员    发布于:2021-04-11 12:14    文字:【】【】【

  2021 年伊始,我希望从一个从业者和研究者的角度谈谈我对数据挖掘领域和机器学习的一些期待。

  首先在我看来最最最重要的就是可扩展性(scalability),也就是怎么把大规模智能模型部署到硬件上,并实时地进行预测和分析。去年和两家知名的业界金融公司(他们俩家加起来占到了全美信用卡结算的 70%)的机器学习负责人有过交流,大家面临的共同问题都是虽然机器学习模型在小规模数据上表现的确不错,比传统的规则模型和统计模型要好。但是部署到大规模的尺度上,需要处理每秒上千万的交易时,没有一个模型可以用且没有现成的部署。这就造成了一个尴尬的现状,在很多传统领域,想要做到实时预测,最缺的不是算法,而是系统和部署。这也是为什么我从 19 年开始转向了机器学习系统方向,研究怎么能高效的部署和使用算法。最近做了一系列加速传统模型的算法和系统,希望很快可以和大家见面。

  而可扩展性的另一面就是轻量化和边缘计算(edge computing),比如怎么在移动设备(比如手机和智能手表)上部署机器学习和数据挖掘模型。这个需求是明显的,比如智能设备上有了越来越多的传感器,可能可以被用于实时检测健康状况和各种各样的风险。而移动设备上的运算能力和硬件都是有很大局限性的,因此对模型进行压缩、蒸馏,对数据进行降维等一系列操作就变得更为重要。因此我也对这一方向充满期待,如果能实现的话,物联网的智能性一定可以得到大幅度的提升。

  而随着机器学习的发展,智能系统变得愈发精准,而“定制化”和“隐私”之间的冲突也变得越来越大。换句话说,我们希望智能系统对于我们的预测是精准但不侵犯隐私的。所以我对于未来智能系统的期待是如何在保护隐私的前提下做到足够定制化和精准化,这虽然有冲突但我们或许可以期待越来越被重视的差分隐私和联邦学习等。

  随着模型复杂度爆炸式的增长,从开发者的角度而言我们也在想如何获得越来越便宜的运算能力。而未来的世界可能算力就是实力,对于复杂的问题我的算力就代表了实力。因此我对于未来的愿景也有如何得到更加便宜的算力,或者对于学术界和非盈利性组织提供更便宜的算力。如果哪个大企业刚好看到这个回答,欢迎联系资助我们的一系列开源项目的算力。AI for all! Free for all!

  如果谈 2020 年的话,肯定逃不过新冠疫情。而这其实也引出了另一个充满了前景的方向,即用机器学习辅助生物制药,也欢迎关注我们在这个方向刚刚开源的第一个全面且大规模的数据集和 benchmark 集合。我们相信机器学习可以拓展到各行各业,最终帮助我们获得各个方面的提升。而其中最重要的,莫过于医疗健康。

  每一年单看都是巨变的一年,而放到漫长的时间轴上都只是连续的微小的一点。在 2021 年的开头,很开心能抛砖引玉列出一些我很期待的方向,也算是过去一阵子的总结思考。

  随着新硬件的出现,“边缘智能”变得越来越容易获得——甚至对那些没有接受过正式数据培训的设计师也能轻松搞定。近年来,连接设备和物联网已经在我们的日常生活中无处不在。许多小型设备都连接到云——例如,几乎所有拥有智能手机或笔记本电脑的人都在使用基于云的服务,无论是主动使用还是通过自动备份。然而,一种被称为“边缘智能”的新范式正迅速在的科技圈获得关注。本文介绍了基于云的智能、边缘智能以及专业用户可能使用的用例,以便让所有人都可以使用机器学习(ML)。从云计算向边缘计算的转变为构建数十亿支持ML软件的设备提供了可能性。云计算简单地说,云计算就是客户机需要远程计算资源时的可用性

  的易用性 /

  TinyML证明了小芯片也可以发觉更多可能。这种新方法不是在大型,耗电的云端计算机上运行复杂的机器学习(ML)模型,而是在终端设备上运行优化的识别模型,而这些微控制器仅消耗不超过几毫瓦的功率。在Arm和行业领导者Google,Qualcomm等人的支持下,这一新兴的细分市场tinyML有潜力改变我们物联网(IoT)处理数据的方式,其中数十亿个微型设备已用于提供更大的洞察力以及增强消费,医疗,汽车和工业等领域的效率。为什么要在微控制器上使用TinyML?诸如Arm Cortex-M系列之类的微控制器是ML的理想平台,因为它们已被广泛使用。它们可以快速,高效地执行实时计算,因此可靠性高,响应速度快,并且由于它们仅消耗很少的电量

  在利用机器学习来加速电池设计方面,科学家们迈出了重要的一步:将机器学习与从实验和由物理学指导的方程式中获得的知识结合起来,从而发现快速充电锂离子电池寿命缩短的原因。(图片来源:SLAC)据外媒报道,斯坦福大学、SLAC国家加速器实验室(SLAC National Accelerator Laboratory)、麻省理工学院和丰田研究所的研究人员,首次将“科学机器学习”(scientific machine learning)方法应用于电池循环,其目标是将基础研究和行业知识结合起来,开发一种可以在10分钟内充电的长寿命电动汽车电池。赢咖4主要研究人员Will Chueh表示,这项研究结果推翻了长期以来关于锂离子电池

  开发电池技术 旨在开发10分钟充电电池 /

  本文来源:意法半导体博客意法半导体在GitHub上发布了其机器学习核心库(,并附带示例和配置文件,极大地改善了开发体验。众所周知,人工智能设计非常困难,因为它依赖于数据科学。此外,创建正确的算法(例如决策树)并进行设置也可能很棘手。所有这些问题又限制了工程师进入门槛。因此,ST在GitHub上发布了一系列软件来解决此问题。该软件包包括数据日志的子集,以及LSM6DSOX,LSM6DSRX,ISM330DHCX,IIS2ICLX惯性传感器的应用程序和配置示例。它已经为主要的ST客户提供了服务,来开发

  前言大多数人没有意识到机器学习是人工智能(AI)的一种,它诞生于20世纪50年代。1959年,亚瑟·塞缪尔(ArthurSamuel)编写了第一个计算机学习程序,在这个程序中,IBM计算机玩跳棋的时间越长,它就越擅长。快进到今天,当人工智能不仅仅是尖端技术,相关工作薪资高,工作令人兴奋。机器学习工程师的需求量很大,无论是数据科学家还是软件工程师都不具备机器学习领域所需的技能。公司需要精通这两个领域的专业人士,但他们既不能胜任数据科学家的工作,也不能胜任软件工程师的工作。这类人群就是机器学习工程师。“人工智能”、“机器学习”和“深度学习”这三个词经常交替出现,但如果你正在考虑从事人工智能的职业,了解它们之间的区别是很重要的。根据牛津

  在处理海量COVID-19数据时,机器学习对2020年产生了巨大影响。为了在2021年实现ML的发展,开发人员正在加倍使用设备上AI、低功耗架构和框架兼容性等功能。机器学习(ML)在2020年产生了前所未有的影响,特别是在通过数据处理检测和跟踪COVID-19病毒时。研究人员受益于使用ML分析大量信息并就大量人员的整体健康得出结论。到2021年,ML在量子计算、机器人技术和基于边缘的AI中的应用将具有巨大的潜力。流程图,描述了机器学习AI流程的各个阶段。机器学习AI处理步骤的高级流程图。图片由sustAGE提供这些应用程序的核心是硬件。特别是,三个针对硬件的思想对于ML硬件开发必不可少:面向边缘的设计,低功耗架构以及与ML框架

  进入新领域 /

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