边缘AI新方法TinyML，超低功耗，存储占用KB计，在边缘设备上进行机器学习
选自：towardsdatascience人工智能 AI 正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，面临着许多挑战，例如功耗、延时以及精度等问题，传统的机器学习模型无法满足要求，那么微型机器学习又如何呢？在 NASA 的推动下，小型化的电子产品成为了一个完整的消费品行业。现在我们可以把贝多芬的全部音乐作品放在翻领针上用耳机听。——天体物理学家兼科学评....
登录后台使用语音AI识别，热词和语言模型训练要怎么使用和生效？这个有说明么？
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全球名校AI课程库（20）| Stanford斯坦福 · 图机器学习课程『Machine Learning with Graphs』
课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍图是一种强大的数据结构，可以用于建模许多真实世界的场景，图能够对样本之间的关系信息进行建模。但是真实图的数据量庞大，动辄上亿节点、而且内部拓扑结构复杂，很难将传统的图分析方法如最短路径、DFS、BFS、PageRank 等算法应用到这些任务上。因此有研究者提出将机器学习方法和图数据结合起来，...
全球名校AI课程库（13）| CMU卡内基梅隆 · 多模态机器学习课程『Multimodal Machine Learning』
课程学习中心 | 其他名校AI课程合辑 | 课程主页 | 中英字幕视频 | 项目代码解析课程介绍目前在工业界的实际应用场景中，有大量不同形态数据存在的场景，对这些数据联合应用与建模驱动业务，是研究界和工业界都异常关心的主题。多模式机器学习 (MMML) 是一个充满活力的多学科研究领域，它通过集成和建模多种交流模式（包括语言、声学和视觉信息）来解决人工智能的一些目标。CMU 11-777...
人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）：有什么区别？
人工智能Artificial Intelligence（AI）、机器学习Machine Learning（ML）和深度学习Deep Learning（DL）通常可以互换使用。但是，它们并不完全相同。人工智能是最广泛的概念，它赋予机器模仿人类行为的能力。机器学习是将人工智能应用到系统或机器中，帮助其自我学习和不断改进。最后，深度学习使用复杂的算法和深度神经网络来重复训练特定的模型或模式。让我们看看....
地址标准化服务AI深度学习模型推理优化实践
导读深度学习已在面向自然语言处理等领域的实际业务场景中广泛落地，对它的推理性能优化成为了部署环节中重要的一环。推理性能的提升：一方面，可以充分发挥部署硬件的能力，降低用户响应时间，同时节省成本；另一方面，可以在保持响应时间不变的前提下，使用结构更为复杂的深度学习模型，进而提升业务精度指标。本文针对地址标准化服务中的深度学习模型开展了推理性能优化工作。通过高性能算子、量化、编译优化等优化手段，在精....
浅谈AI深度学习的模型训练和推理
在 2021 年，我们开始部署“EdgeX 智慧超市”解决方案，目的在于实现超市的全智能化运营，和连锁超市内用户数据实时同步。数据同步就是后台管理中心和接入的各个超市的 EdgeX 微服务平台，数据共享，不言而喻，分布式思维，我们是云边协同的新形态框架思维。超市的运营管理是这个解决方案的技术核心，也是业界一直在探索的焦点。目前的超市能称得上智能化的只有结算台，但通常也需要有客服在旁边指引监管，也....
AI：《Why is DevOps for Machine Learning so Different?—为什么机器学习的 DevOps 如此不同？》翻译与解读
《Why is DevOps for Machine Learning so Different?》翻译与解读Current State of DevOps vs MLOpsWhy So Different?WorkflowsTrainingLive Predictions and Model ServingRollout推广MonitoringGovernance治理Summary《Why i....
AI：Algorithmia《2021 enterprise trends in machine learning 2021年机器学习的企业趋势》翻译与解读
目录《2021 enterprise trends in machine learning 2021年机器学习的企业趋势》翻译与解读MethodologyReport themes10 trends2021: The year of MLPriority shifts优先级转变Trend 1: AI/ML priority and budgets are increasing趋势 1：AI/ML....
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