語音識別訓練時間由7天降至11.5小時,IBM提出分散式深度學習技術
可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常,訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬(甚至數十億)單詞文字的語料庫,以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。
可靠、穩健、可泛化的 語音識別 是機器學習領域一個持續的挑戰。通常,訓練自然語言理解模型需要包含數千小時語音和數百萬(甚至數十億)單詞文字的語料庫,以及能夠在合理時間內處理這些資料的強大硬體。
圖片來源@視覺中國 鈦媒體注:本文來自於極光大資料(NASDAQ:JG)釋出的《2019年社交網路行業研究報告》,從行業概況、細分子領域、社交中的電商、不同年齡使用者社
大資料時代,隨著企業資料規模的急劇增長,傳統軟體已無法承載,這也推動了大資料技術的發展,Google、AWS、微軟等矽谷巨頭紛紛投入大資料技術的研發;而在國內,王堅也在十年前帶領阿里雲團隊研發MaxC
實驗目的 為了實現開箱即用的機器學習平臺,只需簡單修改配置,就可實現線下特徵處理和訓練的模型,一鍵部署到線上,保持線上線下一致性。離線訓練平臺選擇了spark,線上模型部署選擇了Mleap。 實驗說明
編者按:本文轉自華商韜略,作者高欣,創業邦經授權轉載。 潛行者金科,提前完成了它的千億進擊。 新科千億 2016年,銷售額319億;2017年,銷售額658億;2018年,銷售額1188億
近日,世界公認的權威保險領域智庫 國際保險經濟學研究會 釋出其最新分析報告《新興市場健康醫療行業:探討保障缺口》(以下簡稱 報告 )。 《報告》認為,在新興國家市場使用網際網路技術支援醫療服務,將大大提高健康服務效率
億歐金融4月10日訊息,今日浪潮與雅捷資訊宣佈正式簽訂戰略合作協議,雙方將從產品、技術、市場等多方面攜手,針對大資料行業,共同推出硬體+軟體的一體化高效能運算及大資料平臺產品,整合浪潮的AI硬體創新
標籤: 綜藝節目 市場來源:藝恩網 作者: 2019-04-10 本文為藝恩網原創專稿,尊重作者版權,轉載請註明出處及作者 [摘要] 2019年一季度,幾乎所有頭部綜藝播映指數相較去年都有
被大資料分析演算法刷屏的各種推薦 ,刷個抖音,被頻繁的推薦可能認識的人,其中就包括分手一年多的前女友;淘寶閒逛,推送的都是你媽媽搜尋過的中老年大碼女裝;微博渾水,你多看了兩秒鐘“十二星座理想中的另一半”,往下
編者按:4月2日,微軟亞洲研究院創研論壇CVPR 2019論文分享會在清華大學圓滿落幕。20餘位論文作者在分享會現場進行了報告宣講,30多篇論文進行了海報展示與交流,還有一場精彩的圓桌論壇,就計算機視覺
如果你有個5、6 G 大小的檔案,想把檔案內容讀出來做一些處理然後存到另外的檔案去,你會使用什麼進行處理呢?不用線上等,給幾個錯誤示範:有人用multiprocessing 處理,但是效率非常低。於是,有人
紅色石頭之前在某乎上回答“機器學習該怎麼入門”這個問題的時候,曾經給入門學者提過一個建議,就是放棄海量資料。確實,資料不在多而在精!一份優秀的資料完全可以幫助我們快速地入門和進階。 今天給大家推薦一份最近新
大疆的融資是一場大戲,但更像是一場鬧劇,被投資方儼然“甲方爸爸”的模樣,這在融資歷史上是鳳毛麟角的存在。 不愉快的聲音在所難免,大疆卻有著旁若無人的底氣,因為它看上去,在無人機市場佔據了絕對的主動權,可事實
在上一篇文章《 瀏覽器中的手寫數字識別 》中,講到在瀏覽器中訓練出一個卷積神經網路模型,用來識別手寫數字。值得注意的是,這個訓練過程是在瀏覽器中完成的,使用的是客戶端的資源。 雖然TensorFlow.
在現實中,有些事件的發生會受到大量相互獨立的隨機因素的影響,而其中每一個因素對事件的影響又是微弱的,此類事件往往近似服從正態分佈。 Contents 1. 獨立同分布的中心