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预测:深度学习未来的6种可能

文章讲的是 预测:深度学习未来的6种可能, 即使你是掌握了人工智能和神经网络基础知识的数据科学家,你可能还需要更多的时间来了解卷积,了解通过组合低层特征形成更加抽象的高层表示属性类别或特征的深度学习算法的复杂性。随着深度学习的不断创新,这种技术将面临一种风险,即对于普通开发人员来说,如果不进行深入研究难以掌握这种技术。 深度学习的潜力似乎是无限的,开发人员仍然在想如何高效利用深度学习来创造价值。到这十年结束时,深度学习行业将大大简化其提供的功能,使其对普通开发人员也是易于理解和可用的。深度学习的工具,平台和解决方案未来由繁入简的主要趋势如下: 1、深度学习行业将采用一套核心标准工具 到这个十年结束时,深度学习社区将会汇聚一套核心的工具框架。目前,深度学习领域的从业人员有很多的工具可以选择,其中大部分还是开源的。最受欢迎的包括TensorFlow,BigDL,OpenDeep,Caffe,Theano,Torch和MXNet。工具繁多,而且大部分还处于起步阶段,功能相对来说比较单一,随着深度学习的不断发展,一些工具会慢慢被淘汰,一些工具则会逐渐占据较大优势,最后深度学习领域会形成一整套核...

Gartner:2017年应用和基础设施中间件软件市场收入将突破270亿美元

据Gartner称,全球应用集成和中间件(AIM)软件市场的增长速度超过整个基础设施软件市场,预计在2017年的收入将超过270亿美元,相比2016年增加7%。 Gartner研究副总裁Fabrizio Biscotti表示:“已有的应用基础设施方法太过僵化、封闭、繁琐,无法支持很多数字化业务的需求。” Biscotti表示:“移动、大数据、分析、内存计算、云和物联网项目的增加与数字化业务息息相关,需要应用和集成专家投资新的AIM技术。这反过来推动着更新的集成方法在其核心采用新的AIM技术,例如应用编程接口管理和集成平台即服务。” 2016年-2020年全球基础设施软件收入预测(单位:百万美元) 来源:Gartner(2017年三月) 这种转变的核心有三大主要要求。首先,数字化企业机构需要一种开放、灵活且轻量级的模式,可以实现更简单、更快速的配置,以及部署云和内部资源。其次,他们需要结合企业组织内外的各种资源、应用、数据、流程和事物。最后,他们需要自助式服务的中间件,可以从规模上快速地增加或者缩小。 Biscotti表示:“云应用基础设施产品仍然在发展成熟中,但是硬件满足了市场对更高敏...

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