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機器學習有用但也沒那么神奇 AWS兩大基于機器學習的安全服務上線
但同時，專家警告，機器學習對自適應敵手的分類，仍是未解決的問題；基于機器學習的云安全措施，對高端對手不太有效。這并不意味著亞馬遜的Macie和GuardDuty就沒有價值
展望未來幾年，人工智能時代的技術創新涵蓋在四個方面，人工智能核心技術，新的計算能力，人工智能與區塊鏈與物聯網的結合，及人工智能與行業的結合
谷歌在中國設立AI中心的消息余熱還在，蘋果開源的機器學習項目Turi Create今天就進入了Github熱度榜中，最近一次提交恰恰發生在昨天。如果希望應用程序識別圖像中的特定對象，則可以使用幾行代碼構建自己的模型：
PowerAI人工智能編程馬拉松大賽終極對決——深度學習助攻醫學影像 打造醫
主辦方表示，選手會在現場得到大賽組委會分發的醫療影像訓練數據，其中包括圖片和標簽文件。
在商業智能或數據庫公司中，高級分析和人工智能(AI)數據庫是有區別的，它是為訓練機器學習(ML)和深度學習模型而設計的。是什么使得人工智能數據庫不同于傳統數據庫，Radalj解釋說，涉及到三個核心元素:
在很長一段時間里，事實上，典型業務應用程序的的結構是保持不變的。中間層 (Middle Tier)也稱作“應用程序服務器層或應用服務層”，是用戶接口或 Web 客戶端與數據庫之間的邏輯層。
雷鋒網AI科技評論按：現今，深度學習的應用非常普遍，而谷歌一直是使用深度學習的一股強大力量，Forbes上的一篇文章詳細介紹了谷歌在深度學習上的應用。當證明了深度學習在實驗室和游戲競賽中很有效果之后，谷歌悄然將這項技術推向了更多的服務領域。
自2012年以來，模型的性能和GPU的計算力都已取得非常大的進步。眾所周知，目前的卷積神經網絡革命是大型標注數據集的產物(具體來說，來自ImageNet的大小為1M的標記圖像)和大規模計算能力(得益于GPU
Facebook 認識到圖像是一種維持自己18 6億用戶保持活躍的生命力。系統可以允許用戶在照片沒有被任何文本標記和注釋的情況下，基于關鍵詞找到他們的朋友或家庭成員共享的照片。
為了支撐其已經引人矚目的圖像和物體識別領域的領導地位，搜索巨頭并購了法國創業公司Moodstocks，該公司擅長于智能手機里的基于機器學習的圖像識別技術。
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