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困境中的英特尔,拿什么在AI领域找回昔日尊严

最近英特尔的动作可谓非常频繁:在学术会议上发布各种自己新算法的论文,在商业领域也是连续收购了Nervana、Modivius两家公司,还发布了最新的深度学习处理器Knights Mill,并在一份声明上声称四块Knights芯片的运算能力比四块GPU快2.3倍,剑指自己早在PC时代就已相爱相杀多年的老对手NVIDIA。哪怕在NVIDIA进行了态度坚决,甚至在语气中暗含一丝不屑的回击之后,英特尔仍然在公开声明中坚定的捍卫自己的数据,并表示去年为深度学习而研发的处理器中,使用GPU的还不到3%。 事实是怎样的呢?考虑各种因素之后我们其实真的无法明确的说,GPU与英特尔这块最新的深度学习芯片到底谁更适合深度学习开发。但是有一点是确定无疑的:英特尔的声明中所说的GPU,完全不是这块深度学习芯片本应对标的最新GPU Tesla P100,而是

大数据到底怎么学:数据科学概论与大数据学习误区

“数据科学家走在通往无所不知的路上,走到尽头才发现,自己一无所知。”-Will Cukierski,Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术?大数据怎么入门?怎么做大数据分析?数据科学需要学习那些技术?大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂,大数据应用领域广泛,而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大,难以三言两语说清楚,本文从数据科学和大数据关键技术体系角度,来说说大数据的核心技术什么,到底要怎么学习它,以及怎么避免大数据学习的误区,以供参考。 1.大数据应用的目标是普适智能 要学好大数据,首先要明确大数据应用的目标,我曾经讲过大数据就好比万金油,像百度几年前提的框计算,这个框什么都能往里装。为什么会这样,因为大数据这个框太大,其终极目标是利用一系列信息技术实现海量数据条件下的人类深度洞察和决策智能化,最终走向普适的人机智能融合! 这不仅是传统信息化管理的扩展延伸,也是人类社会发展管理智能化的核心技术驱动力。通过大数据应用,面向过去,发现数据规律,归纳已知;面向未...

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