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【转载】阿里达摩院做AI的这2年

2017 年 10 月的杭州云栖大会上,阿里巴巴正式宣布成立达摩院,未来三年将投入将超过 1000 亿人民币用于基础科学和颠覆式技术创新研究。达摩院官网正式上线后,我们看到达摩院重点布局机器智能、数据计算、机器人、金融科技以及X实验室五大领域,相应设置有 14 个实验室,共有近 70 名海内外专家坐镇。 AI 技术是达摩院目前重金押注的技术领域之一,即将成立两年,人们可能都比较好奇达摩院在AI上到底布局了哪些技术领域?又在哪些技术方向上取得了突破?本文将一一盘点达摩院在AI技术上的重大进展。 阿里AI 的技术发展及平台建设 阿里拥有全面的 AI 技术布局,涵盖语音智能、语言技术、机器视觉、决策智能等方向,建成了完善的机器智能算法体系, 不仅囊括语音、视觉、自然语言理解、无人驾驶等技术应用领域,还不断深化AI基础设施建设,重金投入研发AI

混合循环发电场输出电力预测

前言 机器学习很多时候在工业场景下也会有非常好的应用。本次实验,我们就会以一个综合循环发电厂的发电数据来展示机器学习是如何应用到工业生产的实际场景中的。 本实验数据采集自 UCI 机器学习数据集中的 混合发电厂数据。对于发电厂来说,风力发电的输出电力很大情况下决定了单位发电机能够生产的电能。因此,通过收集系统各个相关指标来预测最终的输出电力对于发电厂来说是非常有帮助的。有效的预测发电机的输出电力可以更好的评估安排电力生产计划,避免资源的浪费。 载入数据并进行数据探索 载入好数据集之后,里面是一个综合循环发电场的数据,一共有9568个样本数据。每个数据有5列,分别为:AT(温度), V(压力), AP(湿度), RH(压强), PE(输出电力)。下面是数据预览的截图: 然后为了找出对 PE 输出电力影响最大的因素,我们可以从左侧 组件-统计

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