时间:训练一个 CNN 或 RNN 通常需要数周的时间。这还不算上为了达到所需的性能表现,花在定义问题以及编程深度网络时迭代成败上的数周甚至数月的时间;
成本:数百美元GPU连续数周的计算成本高昂,这还没开始算上人力成本。完成一个 AI 项目往往需要要占用最优秀人才数月、一年甚或更多的时间;
数据:由于缺乏足够数量的标注数据而使项目无法展开的情况比比皆是。由于无法以合理的价格获取训练数据,很多好创意被迫放弃。
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成本:数百美元GPU连续数周的计算成本高昂,这还没开始算上人力成本。完成一个 AI 项目往往需要要占用最优秀人才数月、一年甚或更多的时间;
数据:由于缺乏足够数量的标注数据而使项目无法展开的情况比比皆是。由于无法以合理的价格获取训练数据,很多好创意被迫放弃。
THU数据派"基于清华,放眼世界",以扎实的理工功底闯荡“数据江湖”。发布全球大数据资讯,定期组织线下活动,分享前沿产业动态。了解清华大数据,敬请关注姐妹号“数据派THU”。
英特尔(NASDAQ: INTC)是全球半导体行业的引领者,以计算和通信技术奠定全球创新基石,塑造以数据为中心的未来。我们通过精尖制造的专长,帮助保护、驱动和连接数十亿设备以及智能互联世界的基础设施 —— 从云、网络到边缘设备以及它们之间的一切,并帮助解决世界上最艰巨的问题和挑战。
http://www.intel.cn/是美国一家跨国科技公司及咨询公司,总部位于纽约州阿蒙克市。IBM主要客户是政府和企业。IBM生产并销售计算机硬件及软件,并且为系统架构和网络托管提供咨询服务。截止2013年,IBM已在全球拥有12个研究实验室和大量的软件开发基地。IBM虽然是一家商业公司,但在材料、化学、物理等科学领域却也有很高的成就,利用这些学术研究为基础,发明很多产品。比较有名的IBM发明的产品包括硬盘、自动柜员机、通用产品代码、SQL、关系数据库管理系统、DRAM及沃森。
https://www.ibm.com/us-en/深度学习(deep learning)是机器学习的分支,是一种试图使用包含复杂结构或由多重非线性变换构成的多个处理层对数据进行高层抽象的算法。 深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法,至今已有数种深度学习框架,如卷积神经网络和深度置信网络和递归神经网络等已被应用在计算机视觉、语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并获取了极好的效果。
机器学习是人工智能的一个分支,是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、计算复杂性理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让计算机可以自动“学习”的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与推断统计学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。