#機器學習
7 篇文章
HPE Ezmeral 軟體簡化資料、分析及人工智慧/機器學習專案
簡化企業資料分析和人工智慧/機器學習專案，HPE Ezmeral 軟體能解決什麼問題？企業大量的資料需要進行管理並加以分析。HPE Ezmeral 是惠普企業軟體部門，透過一系列收購，最佳化自己的軟體組合，協助企業進行人工智慧和機器學習等資料工作流程。為什麼 HPE Ezmeral 要簡化自己的軟體
俄羅斯方塊揭示如何回應不公平的 AI
Tetris 揭示人們對於不公平 AI 的應對方式經過一項以 Tetris 為基礎的實驗，研究人員發現，經常獲得較少機會的玩家，不論是人工智慧還是人類進行資源分配都會導致他們認為對方較不受喜愛。這個發現顯示出，機器學習做出的分配決策可能會影響人與人之間的關係和互動。本研究的主要作者是康乃爾大學訊息科
兩週沒看 AI 新聞，有什麼重要的事情錯過了嗎？| AI 新聞專欄
錯過了 AI 新聞，你會錯過什麼？AI 的新聞週期瞬息萬變，如果你錯過兩周的 AI 新聞，你就會被拋在一個超快速的新聞週期之外。這就是我上週五回來後發現自己剩下的情況。當然我知道排除了手機上的新聞應用程式和社交媒體後，從 AI 新聞週期中花這麼長時間出去是很冒險的。但自從 2022 年 4 月開始在
大型類腦神經網路：AI 的未來？
研究提出大型類腦神經網路可用於人工智慧背景介紹隨著現代人工智慧的迅速發展，人們對於開發能夠更貼近於人類大腦學習方式的人工智慧技術的需求日漸增加。而在近期，荷蘭國家研究數學和電腦科學研究所的 Bojian Yin 和 Sander Bohte 在《自然機器智慧》上發表了一篇名為“動態脈沖神經元組成的大
Google 拓展 TensorFlow 開源工具，加速機器學習開發
Google 推出加速 TensorFlow 生態系統發展的多項 AI 更新 Google I/O 大會上推出 DTensor 技術加速語言模型訓練在 Google I/O 大會上，Google 宣布推出 PaLM 2 大型語言模型以及一系列開源機器學習工具的更新。其中 Google 推出的 DTe
訓練機器更像人類學習
訓練人工智慧與人類學習方式更相似科技新聞摘要在觀察一個行人走動時，人類的大腦可以轉換出這個動態的視覺資訊，使其更能穩定地表現。但電腦視覺系統並不具備人類的這個特殊能力。麻省理工學院（MIT）的研究人員發現，使用對抗式訓練的特定訓練方式可以幫助電腦視覺系統更像人類學習方式，產生更為穩定的視覺資訊表現。
研究發現工作中的機器學習提高了準確性，但同時增加了人類工作量
研究發現：工作場所的機器學習能夠提高工作準確性，但增加人類工作量研究背景機器學習在日常生活中越來越受到歡迎，尤其在工作場所中。過去的研究表明，在處理大量資料或艱難的判斷任務時，機器學習可以幫助人們做出更好的決策。然而一些人擔心機器學習在工作場所中的應用是否會導致失業和人類工作量的減少。研究發現近期
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