evolutionary(广东省现在有多少核电站)
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2024-02-28
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1. evolutionary,广东省现在有多少核电站?
广东现在核电站有四个,分别为:大亚湾核电厂、岭澳核电站、台山核电厂、阳江核电厂。具体如下:
1、大亚湾核电站(Daya Bay Nuclear Power Plant)位于中国广东省深圳市大鹏新区大鹏半岛离香港尖沙咀直线距离51公里,大亚湾核电站。
从1987年开工建设,1994年2月,1号机组投入商业运行,此后,在大亚湾核电站之侧又建设了岭澳核电站,两者共同组成一个大型核电基地。大亚湾核电站是中国大陆第一座大型商用核电站,也是大陆首座使用国外技术和资金建设的核电站。
2、岭澳核电站是1994年2月大亚湾核电站第一台机组胜利投产时,国务院决定兴建的广东第二座大型商用核电站。岭澳核电站规划建设4台百万千瓦级压水堆发电机组。
3、台山核电站,台山核电1、2号机组分别开工,项目总体进展顺利,台山核电的工程建设进展在按计划向前推进。其作为EPR(第三代原子能反应堆evolutionary power reactors)全球首堆台山核电1号机组正式并网发电。台山核电1号机组完成168小时示范运行,具备商业运行条件,成为全球首台具备商运条件的EPR三代核电机组。
4、阳江核电站是中国广核集团在广东地区的第二核电基地。项目采用中国广核集团具有自主品牌的CPR1000及其改进型技术,建设六台百万千瓦级压水堆核电机组,由中国广核集团阳江核电有限公司负责建设和运行。阳江核电站位于粤西沿海的阳江市,总投资近700亿元人民币,是国家确定“积极推进核电建设”方针后,中国广核集团继岭澳核电站二期、大连红沿河核电站、福建宁德核电站之后建设的第四座核电站。
2. 边缘专业有哪些?
边缘专业包括生物物理学、生态经济学、生命科学、演化证券学等。
边缘科学(又称交叉科学)是在两个或两个以上不同学科的边缘交叉领域生成的新学科的统称。边缘学科的生成一般有两种情况。
一种是某些重大的科研课题涉及到两个或两个以上学科领域,在研究过程中,便在这些相关领域的结合部产生了新兴学科。诸如物理化学、生物力学、技术经济等。
另一种情况,是运用菜-学科的理论和方法去研究另一学科领域的问题,也会形成一些边缘学科。诸如射电天文学和天体物理等。
3. evolutionarybiology是什么意思?
evolutionary biology[医]进化生物学; 例句:But Dr Puts emphasises that evolutionary biology is not destiny.然而普茨博士强调进化生物学并非定数.But evolutionary biology is now making amends.但进化论生物学现在正在进行修正.ONE of the unresolved — and rather bitter — disputes in evolutionary biology is between the creeps and the jerks.在进化生物学上,“毛毛虫”和“跳蚤”之间的争论一直悬而未决,而且相当激烈.
4. 生态学和进化生物学属于什么专业?
都属于生命科学专业。进化生物学(evolutionarybiology)研究生物进化过程和生物群落特征的综合学科,包括生态学、行为学和分类学等。进化生物学是生物学最基本的理论之一,由查尔斯·达尔文提出的进化论。他第一次提出自然选择是进化的一个机制。进化生物学,包括进化遗传学、进化基因组学(evolutionalgenomics),进化论是实验生物学的理论依据,基于系统论的生物系统泛进化论建立系统生物学的理论基础,遗传学与基因组研究是进化生物学的方法体系,尤其是系统遗传学开创了对基因组自组织进化与生物体发育自组织化及其相互关系的细胞发生系统动力学研究,为进化生物学的发展开拓了新的途径。
5. EAS经济学指的是?
EAS其他含义
演化证券学的简称
正文
EAS(Evolutionary Analysis Theory of Security),是 演化证券学的简称,属于证券学、生物学、进化论等有机结合的新兴交叉学科。其理论精髓在于突破传统的线性思维方式和理想化假设,以全新的研究范式系统解析股市波动的内在机理,指出股市是一个“基于人性与进化法则的复杂自适应系统”,其运作背后具有很强的生物进化逻辑;认为长期而言,股票价格由企业的内在价值决定,股市运行规律属于经济学研究范畴,但中短期而言,股市波动尽管貌似经济学或物理学现象(对应于基本分析和技术分析),而实际上却是一种 生物学现象(对应于演化分析)。
EAS创新运用生命科学原理和生物进化思想,阐释股市资金博弈行为背后的本质与奥秘,为证券市场演化分析奠定了方法论的基础;以 生物学范式(Biological Paradigm)详尽剖析股市运行的内在动力机制,提出了一个洞悉股市波动逻辑的全新认知框架,把人们对股市波动本质及其复杂性的理解推进了一大步,是证券投资研究的具有生命力和丰富内涵的理论体系;与现代金融学“理性人”、“有效市场”等理想化的前提假设不同,演化证券学重视对“生物本能”和“竞争与适应”的研究,强调人性和市场生态在股市演化中的重要地位,是探索股市生存法则最有潜力的前沿研究领域。
人类对于股市波动逻辑的认知,是一个极具挑战性的 世界级难题。迄今为止,尚没有任何一种理论和方法能够令人信服并且经得起时间检验。作为全面和系统阐述股市波动逻辑的完整理论体系,EAS对于揭示股票价格形成机制及其演变规律,重构证券市场的认识论与方法论,推动现代金融理论的多学科融合发展,具有里程碑式的理论创新价值和实践指导意义。
6. 有没有一键式的傻瓜式的深度学习工具?
今天晚上,谷歌又搞了件大事!
谷歌的两位AI明星女科学家——李飞飞和李佳联合宣布,谷歌正式推出Cloud AutoML,通过在网页上选定你的需求(比如“我要一个能够识别客厅的AI模型”)、再上传少量素材(比如“100张客厅的照片”),系统就可以自动生成这个AI模型!
这是自从李飞飞和李佳加入谷歌后一个里程碑式的大招,据两人介绍,目前CloudAI团队推出了10多个AI产品,超过1万家公司在使用。
这也就意味着,原先需要众多AI工程师、AI科学家才能搭建好的深度神经网络模型,现在每个人都能够在自己的电脑上通过鼠标点击、拖拽图片等行为自动生成,一行代码都不需要编写,最快只需要几分钟就能自己造一个AI模型出来——是不是很黑科技?
而如果一家公司想要用此打一个完整的商用模型,也只需要一天的时间。
AutoML界面
虽然现在开放出来的只有Cloud AutoML Vision功能,能够定制化生成用于特定图像识别的AI模型。但是李佳和李飞飞都表示未来Cloud AutoML的覆盖范围将会更广,囊括图像、语音、NLP等方面。
谷歌之所以能做到这么黑科技,这其中与两个关键技术息息相关,一个是增强学习(Reinforcement Learning),一个是迁移学习(Transfer Learning),后文将会详细介绍。
过去,谷歌已经成功用深度学习训练了很多图像识别、机器翻译等模型。接下来,通过迁移学习(Transfer Learning)将已训练完成的模型,转移到新的模型训练过程,就能够用用户上传的较少量的资料,通过增强学习(Reinforcement Learning)训练出机器学习模型。
目前Cloud AutoML还处在Alpha免费测试阶段,想要尝鲜的同学可以现在去https://services.google.com/fb/forms/cloudautomlalphaprogram/ 网站申请了。
三大优势:更好、更快、更简单在建立模型的过程中,所有演算法组合的可能性非常多,手动设计模型非常困难,而且AI专家、AI工程师们投入大量的时间与精力去研发。
谷歌就是这样,在过去的这些年里,谷歌已经成功打造了众多机器学习模型,每个都需要耗费大量资源,需要不断做实验和重新调整参数。
在这个过程中谷歌团队开始思考,有没有办法让AI建模的方式简单化,甚至让AI自己设计AI模型呢?
在花上了好几年时间后,谷歌开始寻找可以自动设计机器学习模型的方法,最终谷歌透过演化式(Evolutionary)和增强式(Reinforcement)演算法打造了AutoML。
2017年5月时,谷歌正式宣布了AutoML项目,2017年10月,它已经可以打造出比研究人员自身更棒的机器学习AI模型。而今天,谷歌正式将它作为云服务开放出来,并且介绍了以下三个优势:
准确率提高:Cloud AutoML Vision的基础是Google领先的图像识别方法,包括迁移学习和神经结构搜索技术(neural architecture search technology)。这意味着即使您的企业的机器学习专业知识有限,您也可以获得更准确的模型。
生产就绪模型的周转时间更快:使用Cloud AutoML,您可以在几分钟内创建一个简单的模型,来试用您的AI应用程序,或者在一天内构建完整的生产就绪模型。
容易使用:AutoML Vision提供了一个简单的图形用户界面,可让您指定数据,然后将这些数据转换为针对特定需求而定制的高质量模型。
增强学习:连AlphaGo Zero都在用的黑科技刚刚说到谷歌之所以能做到这么黑科技,这其中与几个关键技术息息相关,一个是增强学习,一个是迁移学习——我们先来讲讲增强学习(Reinforcement Learning)
如果大家还记得AlphaGo Zero,它横扫千军的秘密就是在于增强学习。
增强学习与我们常听说的“深度学习”不同,在深度学习里,你需要用大量的数据去训练神经网络。
比如你将一张车的图片给机器看,并且告诉它这是车,下次它就会说出“车”。如果你给他展现出别的,它还说车,你就告诉它“你错了。”久而久之的,它就能认出车来,原理其实很简单,但是对数据量的要求非常大。
而在增强学习中,相当于你不告诉机器这个参数应该怎么设定,等它随机调整了一个参数后,如果结果是好的,那么给它奖励,如果结果是不好的,那么给它惩罚,但是不告诉它哪一步做错了,久而久之机器会自己摸索出一套最佳方案来。
增强学习极大减少了数据的依赖,尤其是在规则明确的游戏当中,则更加适合增强学习发挥其强大的威力。
AutoML就是一种以增强学习为技术的机器学习软件,系统会运行数千个模拟来确定代码的哪些方面可以作出改进,以及在改变后继续该过程、直到达成目标。
除了谷歌外,OpenAI、英伟达、英特尔等都在进行增强学习的研究,这是AI研究界的一大热门项目。此前特斯拉还专门从OpenAI挖来李飞飞高徒前Open AI研究员、斯坦福大学博士Andrej Karpathy担任人工智能及自动驾驶视觉总监。
视频中的机器人就是OpenAI其中一个训练项目,它会一直不停地以并不熟练的姿势朝着球奔跑,而每当快要接近时,球的位置就会随机变化。偶尔它也会跌倒,接着自己学会爬起来。此外它还会一直不断被白色的立方体攻击,以推动运动轨迹变化。
迁移学习:小数据集的福音说完增强学习,我们来说说迁移学习(Transfer Learning)。
目前的各类AI算法在经过大量指定数据的训练后,都变得非常“专注”,局限于特定领域,在没有人类大幅度修改的情况下,无法被泛化去处理其他任务。
也就是说一个能认识人脸的AI模型,并不能认识猫脸,也不能认识车牌。所以每个模型打造起来几乎都要从零做起,非常浪费时间。
而迁移学习目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务,强调的是在不同但是相似的领域、任务、分布之间进行知识的迁移。
虽然你只拥有很少的数据,但谷歌拥有很多类似的AI模型,所以通过迁移学习,谷歌可以将这两者结合起来,生成一个满足你需求的AI模型。
随着“深度学习已死!”的呼声日益强烈,增强学习、迁移学习作为两大最为火热的AI科目,将会在未来的研究中扮演更为重要的角色。
AutoML黑科技的其他应用
上文提到,虽然现在开放出来的只有Cloud AutoML Vision功能,能够定制化生成用于特定图像识别的AI模型。
李飞飞还曾经特意指出,由于AutoML服务的迁移学习能力让用户用很少的数据就能建立起AI模型,因此它对医疗AI研究非常有帮助。在医疗领域里,面对罕见疾病和特殊案例,医生往往无法取得足够的训练资料来建立模型——AutoML很好滴解决了这个问题。
未来,Cloud AutoML的覆盖范围将会更广,囊括图像、语音、NLP等方面。
不过,虽然谷歌表示AutoML是市场上唯一的同类系统。但市面上也逐渐出现类似的服务,比如Clarif.ai(一家人工智能初创,曾今入选CB Insights 2017全球AI企业100强),而且微软的内部也在定制相关的系统。
结语:AI人才越来越贵,AutoML来帮忙李飞飞、李佳、与谷歌本身都一直都在宣传“AI民主化”、“让人人都能拥有AI”。
建置模型需要很多时间做实验,也需要许多机器学习的专家才能完成。在各大企业争抢抢夺,AI工程师与AI科学家的薪资身价水涨船高的当下,小公司已经难以负担AI模型开发所带来的时间与人力成本。
因此,Cloud AutoML的服务正是为了解决这个问题而诞生的,它降低了深度学习的门槛,让拥有资源的大公司不再处于垄断地位,小公司或者个人即便没有拥有格外优秀的AI技术人才,也能自己掌握AI的力量。
7. genus?
1. The genus of '82 is Homo.2. This is because '82 refers to the year 1982, and in the context of human classification, the genus Homo includes modern humans.3. The genus Homo is a taxonomic category that includes modern humans and our closest extinct relatives, such as Homo neanderthalensis (Neanderthals) and Homo erectus. It represents a distinct branch of the evolutionary tree within the family Hominidae.
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1. evolutionary,广东省现在有多少核电站?
广东现在核电站有四个,分别为:大亚湾核电厂、岭澳核电站、台山核电厂、阳江核电厂。具体如下:
1、大亚湾核电站(Daya Bay Nuclear Power Plant)位于中国广东省深圳市大鹏新区大鹏半岛离香港尖沙咀直线距离51公里,大亚湾核电站。
从1987年开工建设,1994年2月,1号机组投入商业运行,此后,在大亚湾核电站之侧又建设了岭澳核电站,两者共同组成一个大型核电基地。大亚湾核电站是中国大陆第一座大型商用核电站,也是大陆首座使用国外技术和资金建设的核电站。
2、岭澳核电站是1994年2月大亚湾核电站第一台机组胜利投产时,国务院决定兴建的广东第二座大型商用核电站。岭澳核电站规划建设4台百万千瓦级压水堆发电机组。
3、台山核电站,台山核电1、2号机组分别开工,项目总体进展顺利,台山核电的工程建设进展在按计划向前推进。其作为EPR(第三代原子能反应堆evolutionary power reactors)全球首堆台山核电1号机组正式并网发电。台山核电1号机组完成168小时示范运行,具备商业运行条件,成为全球首台具备商运条件的EPR三代核电机组。
4、阳江核电站是中国广核集团在广东地区的第二核电基地。项目采用中国广核集团具有自主品牌的CPR1000及其改进型技术,建设六台百万千瓦级压水堆核电机组,由中国广核集团阳江核电有限公司负责建设和运行。阳江核电站位于粤西沿海的阳江市,总投资近700亿元人民币,是国家确定“积极推进核电建设”方针后,中国广核集团继岭澳核电站二期、大连红沿河核电站、福建宁德核电站之后建设的第四座核电站。
2. 边缘专业有哪些?
边缘专业包括生物物理学、生态经济学、生命科学、演化证券学等。
边缘科学(又称交叉科学)是在两个或两个以上不同学科的边缘交叉领域生成的新学科的统称。边缘学科的生成一般有两种情况。
一种是某些重大的科研课题涉及到两个或两个以上学科领域,在研究过程中,便在这些相关领域的结合部产生了新兴学科。诸如物理化学、生物力学、技术经济等。
另一种情况,是运用菜-学科的理论和方法去研究另一学科领域的问题,也会形成一些边缘学科。诸如射电天文学和天体物理等。
3. evolutionarybiology是什么意思?
evolutionary biology[医]进化生物学; 例句:But Dr Puts emphasises that evolutionary biology is not destiny.然而普茨博士强调进化生物学并非定数.But evolutionary biology is now making amends.但进化论生物学现在正在进行修正.ONE of the unresolved — and rather bitter — disputes in evolutionary biology is between the creeps and the jerks.在进化生物学上,“毛毛虫”和“跳蚤”之间的争论一直悬而未决,而且相当激烈.
4. 生态学和进化生物学属于什么专业?
都属于生命科学专业。进化生物学(evolutionarybiology)研究生物进化过程和生物群落特征的综合学科,包括生态学、行为学和分类学等。进化生物学是生物学最基本的理论之一,由查尔斯·达尔文提出的进化论。他第一次提出自然选择是进化的一个机制。进化生物学,包括进化遗传学、进化基因组学(evolutionalgenomics),进化论是实验生物学的理论依据,基于系统论的生物系统泛进化论建立系统生物学的理论基础,遗传学与基因组研究是进化生物学的方法体系,尤其是系统遗传学开创了对基因组自组织进化与生物体发育自组织化及其相互关系的细胞发生系统动力学研究,为进化生物学的发展开拓了新的途径。
5. EAS经济学指的是?
EAS其他含义
演化证券学的简称
正文
EAS(Evolutionary Analysis Theory of Security),是 演化证券学的简称,属于证券学、生物学、进化论等有机结合的新兴交叉学科。其理论精髓在于突破传统的线性思维方式和理想化假设,以全新的研究范式系统解析股市波动的内在机理,指出股市是一个“基于人性与进化法则的复杂自适应系统”,其运作背后具有很强的生物进化逻辑;认为长期而言,股票价格由企业的内在价值决定,股市运行规律属于经济学研究范畴,但中短期而言,股市波动尽管貌似经济学或物理学现象(对应于基本分析和技术分析),而实际上却是一种 生物学现象(对应于演化分析)。
EAS创新运用生命科学原理和生物进化思想,阐释股市资金博弈行为背后的本质与奥秘,为证券市场演化分析奠定了方法论的基础;以 生物学范式(Biological Paradigm)详尽剖析股市运行的内在动力机制,提出了一个洞悉股市波动逻辑的全新认知框架,把人们对股市波动本质及其复杂性的理解推进了一大步,是证券投资研究的具有生命力和丰富内涵的理论体系;与现代金融学“理性人”、“有效市场”等理想化的前提假设不同,演化证券学重视对“生物本能”和“竞争与适应”的研究,强调人性和市场生态在股市演化中的重要地位,是探索股市生存法则最有潜力的前沿研究领域。
人类对于股市波动逻辑的认知,是一个极具挑战性的 世界级难题。迄今为止,尚没有任何一种理论和方法能够令人信服并且经得起时间检验。作为全面和系统阐述股市波动逻辑的完整理论体系,EAS对于揭示股票价格形成机制及其演变规律,重构证券市场的认识论与方法论,推动现代金融理论的多学科融合发展,具有里程碑式的理论创新价值和实践指导意义。
6. 有没有一键式的傻瓜式的深度学习工具?
今天晚上,谷歌又搞了件大事!
谷歌的两位AI明星女科学家——李飞飞和李佳联合宣布,谷歌正式推出Cloud AutoML,通过在网页上选定你的需求(比如“我要一个能够识别客厅的AI模型”)、再上传少量素材(比如“100张客厅的照片”),系统就可以自动生成这个AI模型!
这是自从李飞飞和李佳加入谷歌后一个里程碑式的大招,据两人介绍,目前CloudAI团队推出了10多个AI产品,超过1万家公司在使用。
这也就意味着,原先需要众多AI工程师、AI科学家才能搭建好的深度神经网络模型,现在每个人都能够在自己的电脑上通过鼠标点击、拖拽图片等行为自动生成,一行代码都不需要编写,最快只需要几分钟就能自己造一个AI模型出来——是不是很黑科技?
而如果一家公司想要用此打一个完整的商用模型,也只需要一天的时间。
AutoML界面
虽然现在开放出来的只有Cloud AutoML Vision功能,能够定制化生成用于特定图像识别的AI模型。但是李佳和李飞飞都表示未来Cloud AutoML的覆盖范围将会更广,囊括图像、语音、NLP等方面。
谷歌之所以能做到这么黑科技,这其中与两个关键技术息息相关,一个是增强学习(Reinforcement Learning),一个是迁移学习(Transfer Learning),后文将会详细介绍。
过去,谷歌已经成功用深度学习训练了很多图像识别、机器翻译等模型。接下来,通过迁移学习(Transfer Learning)将已训练完成的模型,转移到新的模型训练过程,就能够用用户上传的较少量的资料,通过增强学习(Reinforcement Learning)训练出机器学习模型。
目前Cloud AutoML还处在Alpha免费测试阶段,想要尝鲜的同学可以现在去https://services.google.com/fb/forms/cloudautomlalphaprogram/ 网站申请了。
三大优势:更好、更快、更简单在建立模型的过程中,所有演算法组合的可能性非常多,手动设计模型非常困难,而且AI专家、AI工程师们投入大量的时间与精力去研发。
谷歌就是这样,在过去的这些年里,谷歌已经成功打造了众多机器学习模型,每个都需要耗费大量资源,需要不断做实验和重新调整参数。
在这个过程中谷歌团队开始思考,有没有办法让AI建模的方式简单化,甚至让AI自己设计AI模型呢?
在花上了好几年时间后,谷歌开始寻找可以自动设计机器学习模型的方法,最终谷歌透过演化式(Evolutionary)和增强式(Reinforcement)演算法打造了AutoML。
2017年5月时,谷歌正式宣布了AutoML项目,2017年10月,它已经可以打造出比研究人员自身更棒的机器学习AI模型。而今天,谷歌正式将它作为云服务开放出来,并且介绍了以下三个优势:
准确率提高:Cloud AutoML Vision的基础是Google领先的图像识别方法,包括迁移学习和神经结构搜索技术(neural architecture search technology)。这意味着即使您的企业的机器学习专业知识有限,您也可以获得更准确的模型。
生产就绪模型的周转时间更快:使用Cloud AutoML,您可以在几分钟内创建一个简单的模型,来试用您的AI应用程序,或者在一天内构建完整的生产就绪模型。
容易使用:AutoML Vision提供了一个简单的图形用户界面,可让您指定数据,然后将这些数据转换为针对特定需求而定制的高质量模型。
增强学习:连AlphaGo Zero都在用的黑科技刚刚说到谷歌之所以能做到这么黑科技,这其中与几个关键技术息息相关,一个是增强学习,一个是迁移学习——我们先来讲讲增强学习(Reinforcement Learning)
如果大家还记得AlphaGo Zero,它横扫千军的秘密就是在于增强学习。
增强学习与我们常听说的“深度学习”不同,在深度学习里,你需要用大量的数据去训练神经网络。
比如你将一张车的图片给机器看,并且告诉它这是车,下次它就会说出“车”。如果你给他展现出别的,它还说车,你就告诉它“你错了。”久而久之的,它就能认出车来,原理其实很简单,但是对数据量的要求非常大。
而在增强学习中,相当于你不告诉机器这个参数应该怎么设定,等它随机调整了一个参数后,如果结果是好的,那么给它奖励,如果结果是不好的,那么给它惩罚,但是不告诉它哪一步做错了,久而久之机器会自己摸索出一套最佳方案来。
增强学习极大减少了数据的依赖,尤其是在规则明确的游戏当中,则更加适合增强学习发挥其强大的威力。
AutoML就是一种以增强学习为技术的机器学习软件,系统会运行数千个模拟来确定代码的哪些方面可以作出改进,以及在改变后继续该过程、直到达成目标。
除了谷歌外,OpenAI、英伟达、英特尔等都在进行增强学习的研究,这是AI研究界的一大热门项目。此前特斯拉还专门从OpenAI挖来李飞飞高徒前Open AI研究员、斯坦福大学博士Andrej Karpathy担任人工智能及自动驾驶视觉总监。
视频中的机器人就是OpenAI其中一个训练项目,它会一直不停地以并不熟练的姿势朝着球奔跑,而每当快要接近时,球的位置就会随机变化。偶尔它也会跌倒,接着自己学会爬起来。此外它还会一直不断被白色的立方体攻击,以推动运动轨迹变化。
迁移学习:小数据集的福音说完增强学习,我们来说说迁移学习(Transfer Learning)。
目前的各类AI算法在经过大量指定数据的训练后,都变得非常“专注”,局限于特定领域,在没有人类大幅度修改的情况下,无法被泛化去处理其他任务。
也就是说一个能认识人脸的AI模型,并不能认识猫脸,也不能认识车牌。所以每个模型打造起来几乎都要从零做起,非常浪费时间。
而迁移学习目标是将从一个环境中学到的知识用来帮助新环境中的学习任务,强调的是在不同但是相似的领域、任务、分布之间进行知识的迁移。
虽然你只拥有很少的数据,但谷歌拥有很多类似的AI模型,所以通过迁移学习,谷歌可以将这两者结合起来,生成一个满足你需求的AI模型。
随着“深度学习已死!”的呼声日益强烈,增强学习、迁移学习作为两大最为火热的AI科目,将会在未来的研究中扮演更为重要的角色。
AutoML黑科技的其他应用
上文提到,虽然现在开放出来的只有Cloud AutoML Vision功能,能够定制化生成用于特定图像识别的AI模型。
李飞飞还曾经特意指出,由于AutoML服务的迁移学习能力让用户用很少的数据就能建立起AI模型,因此它对医疗AI研究非常有帮助。在医疗领域里,面对罕见疾病和特殊案例,医生往往无法取得足够的训练资料来建立模型——AutoML很好滴解决了这个问题。
未来,Cloud AutoML的覆盖范围将会更广,囊括图像、语音、NLP等方面。
不过,虽然谷歌表示AutoML是市场上唯一的同类系统。但市面上也逐渐出现类似的服务,比如Clarif.ai(一家人工智能初创,曾今入选CB Insights 2017全球AI企业100强),而且微软的内部也在定制相关的系统。
结语:AI人才越来越贵,AutoML来帮忙李飞飞、李佳、与谷歌本身都一直都在宣传“AI民主化”、“让人人都能拥有AI”。
建置模型需要很多时间做实验,也需要许多机器学习的专家才能完成。在各大企业争抢抢夺,AI工程师与AI科学家的薪资身价水涨船高的当下,小公司已经难以负担AI模型开发所带来的时间与人力成本。
因此,Cloud AutoML的服务正是为了解决这个问题而诞生的,它降低了深度学习的门槛,让拥有资源的大公司不再处于垄断地位,小公司或者个人即便没有拥有格外优秀的AI技术人才,也能自己掌握AI的力量。
7. genus?
1. The genus of '82 is Homo.2. This is because '82 refers to the year 1982, and in the context of human classification, the genus Homo includes modern humans.3. The genus Homo is a taxonomic category that includes modern humans and our closest extinct relatives, such as Homo neanderthalensis (Neanderthals) and Homo erectus. It represents a distinct branch of the evolutionary tree within the family Hominidae.
本站涵盖的内容、图片、视频等数据系网络收集,部分未能与原作者取得联系。若涉及版权问题,请联系我们删除!联系邮箱:ynstorm@foxmail.com 谢谢支持!