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深度学习图像识别的未来:机遇与挑战并存
?识别图像对人类来说是件极容易的事情,但是对机器而言,这也经历了漫长岁月。在计算机视觉领域,图像识别这几年的发展突飞猛进。例如,在PASCALVOC物体检测基准测试中,检测器的性能从平均阅读全文>> -
人工智能天气预报仍然需要人类的干预
业界已经不乏关于人工智能及其应用的好处的讨论,包括约会、营销和社交媒体到太空探索和医学进步。每个行业都受到人工智能工具的影响,包括气象行业。气象学一直都在努力解决大数据的问题。笔者甚至认为阅读全文>> -
未来十年,AI迎来“小数据”时代?
从事AI研究的人都非常清楚,数据在AI发展中扮演着至关重要的角色。传统观点认为,大量数据支撑起了尖端AI的发展,大数据也一直被奉为打造成功机器学习项目的关键之匙。作为深度学习的引擎,大数据与大模阅读全文>> -
两万字详解自动驾驶开发工具链的现状与趋势
划重点:1.车企自研自动驾驶系统成为趋势。2.基于MBD的开发流程已经不能满足自动驾驶系统开发需求,需引入数据驱动的端到端的开发流程。3.开发工具链的效率决定了整个系统开发的效率,工具链阅读全文>> -
90%论文都是以模型为中心,AI领域,数据和模型到底哪个重要?
模型和数据是AI系统的基础,这两个组件在模型的开发中扮演着重要的角色。人工智能领域最权威的学者之一吴恩达曾提出「80%的数据+20%的模型=更好的机器学习」,他认为一个团队研究80%的工作应该放在数据准备上,数据质量是阅读全文>> -
神经网络为何越大越好?NeurIPS论文证明:鲁棒性是泛化的基础
当神经网络的研究方向逐渐转为超大规模预训练模型,研究人员的目标似乎变成了让网络拥有更大的参数量,更多的训练数据,更多样化的训练任务。当然,这个措施确实很有效,随着神经网络越来越大,模型了解和掌握的数据也更多阅读全文>>