在AI产业链中,算法、算力和数据共同构成技术发展的三大核心要素。在当前人工智能行业发展进程中,有监督的深度学习算法是推动人工智能技术取得突破性发展的关键技术理论,而大量训练数据的支撑则是有监督的深度学…

数据科学家指出，数据准备对于任何一个人工智能系统的成功都至关重要。即使是最好、最复杂的分析技术采用低质量、集成度低、设计草率或基本上不相关的数据，最终的结果也是不可靠的。 分析和探讨人工智能和机器学习…

为了从数据中生成可操作的实时见解，企业需要通过人工智能和机器学习部署等多种方法获得所需的结果。 尽管各行业组织已将人工智能和机器学习视为其增长战略的核心技术，但大多数企业认为他们无法成功利用这些技术。…

原名斯坦福直线加速器中心的SLAC国家加速器实验室（SLAC National Accelerator Laboratory）位于美国加州旧金山湾区的门洛帕克，是美国能源部下属的国家实验室，由斯坦福大…

来源丨AI科技评论 数据是构建人工智能系统必需的关键基础设施。数据在很大程度上决定了AI系统的性能、公平性、稳健性、安全性和可扩展性。 那么，用足够多的数据训练而来的AI系统，能够做出正确的决策么？今…