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AI+时代,谈谈产品经理对图像识别技术的阈值控制

产品满足用户的需求有一个阈值,产品值低于阈值用户会觉得了无生趣,即产品一般般,也即产品经理做了功能经理。产品值等于阈值产品功能基本满足了用户的需求,而只有产品经理驾驭了需求,把产品做成作品,产品值才有可能高于阈值,任何时候产品经理应该学习到高于需求阈值的产品方法论。AI+时代图片识别技术就是起点! 撰写本篇的目的: 当下每天看的到一个词:AI,满眼皆是AI的阶段,我们产品经理应该如何了解到AI的技术脉络和市场需求大势。AI不是新的概念,再次起来是因为有新的突破。 创新工场的李开复博士说现在是技术从业者创新的时代,那么我们产品经理究竟知道AI的哪些技术呢,本篇着重分析一下AI+时代的图像识别技术。 在AI领域之中,图像识别技术占据着极为重要的地位,而随着计算机技术与信息技术的不断发展,AI中的图像识别技术的应用范围不断扩展,如LineLia

微软已在GitHub上开源深度学习工具包:助推语音识别发展

为了加速人工智能和语音识别项目的发展,微软研究人员特地开发出了一款用于深度神经网络和多GPU加速处理技术的工具包。不过现在,该公司更进一步地开源了“计算网络工具包”(Computational Networks Toolkit,简称CNTK)、并且将完整内容放到了GitHub上。微软称CNTK要比其他公开可用的深度学习工具还要快,不过该公司并不是首家开放深度学习软件的科技巨头。 去年11月的时候,Google就开源了用于自家图片搜索功能的TensorFlow机器学习系统。但据微软首席语音科学家所述,该公司的CNTK工具包的效率,“比我们所见过的都要疯狂”。 这部分归功于CNTK可借助图形处理单元(GPU)的能力,微软自称是唯一公开“可扩展GPU”功能的公司。(从单机上的1个、延伸至超算上的多个) 在与该公司的网络化GPU系统(称之为Azure GPU Lab)匹配之后,它将能够训练深度神经网络来识别语音,让Cortana虚拟助理的速度达到以前的十倍。 去年4月的时候,CNTK就已经面向研究人员开放,只是当时的开源授权限制颇多。不过现在,它已经彻底开放了,而深度学习的初创者们将最为受益。...

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