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收购Nervana,英特尔缘何看中AI市场

英特尔支持着数以万计的云和数十亿的智能互联设备。当前,云计算无处不在,计算成本延续摩尔定律的脚步也日益下降,终端连接的可用性也不断提高,这些互联设备每天都在产生数百万 TB 的数据。如何分析这些数据并从中发掘蕴藏的价值是所有人面临的最大机遇之一,而人工智能对于把握这一机遇至关重要。 尽管人工智能时常被视为奇思幻想,常常出现在科幻小说和电影中,但其实它早已应用到我们人类生活的方方面面。从语音转文本 (talk-to-text)、照片标记、欺诈检测等常见用途到精准医疗、伤害预测、自动驾驶汽车等前沿领域,它几乎无处不在。人工智能涵盖高级数据分析、计算机视觉、自然语言处理和机器学习等计算方法,它正在革新企业的运营方式以及人类与世界的互动方式。 机器学习(Machine Learning)及其分支深度学习(Deep Learning)是拓展人工智能应用领域的重要途径。如今,大多数支持机器学习工作负载的服务器都是基于英特尔至强处理器所打造,不仅如此,英特尔拥有在深度学习推理领域部署广泛的处理器--英特尔至强处理器 E5产品家族,且最近发布的第二代英特尔至强融核处理器可提供深度学习训练阶段所至关重要...

小众精品 | 开发者弹药库升级 推荐五个机器学习框架

你可能没听过它们,但今天或许会考虑上手。至于那些不同生态、不同编程语言的工具——对于高手而言,即便没有使用需求,借鉴它们的代码执行也能为自己的产品开发带来许多灵感。 雷锋网提醒:顺序与重要性无关。 1. Scikit-plot 一帮缺乏艺术细胞的数据科学家,在某年某月某天突然心怀恐惧地意识到:可视化是数据科学最关键的东西之一,而不仅仅是一个加分项。 这就导致了 Scikit-plot 的诞生。 KDnuggests 副主编 Matthew Mayo 表示: “我注意到 Scikit-plot,是因为在 Reddit 上看到了它的作者的发帖,随后几乎立刻便上了手。” 该项目旨在为 Scikit-learn 用户提供一系列标准、实用的图表。这包括: Elbow plots Feature importance graphs PCA projection

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