人工智能多务虚,深度学习常务实

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以上为译文

首先是Artificial Intelligence:



文章为简译,更为全部的内容,请查看原文











亲戚朋友 能从上述文章得到那些新知识吗?遗憾地是没法 。实际上累似 的论点最早可见于19500年,只不过最近变得频繁且重复而已。

显而易见,宽度学习的文章更有宽度和价值。前另五个 文章来自福布斯。第二篇文章对Facebook的流程(即运行同步模拟)有着独到的见解。第三篇文章来自Wired,内容涉及使用宽度学习进行海洋保护,这难道还会很具创新性吗? 第四篇IEEE文章谈到使用DL诊断机器上的故障。最后一篇来自IEEE的文章讨论了正在管线中的硬件选项,如FPGA,GPU等的种类。总而言之,可能你是老板,你还会对那些文章视若珍宝。



文章原标题《AI is Fluff but Deep Learning is Real》,作者:Carlos E. Perez,译者:伍昆

作者简介:

19500年代以来AI的探讨经常存在。很久我仍只能很明确地告诉别人它能做那些。相反,你可能在科技圈中搜索宽度学习,你还会很容易找到有价值的、可付诸实践的干货!

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再看看Deep Learning的:

本文由阿里云云栖社区组织翻译。







Carlos E. Perez是Intuition Machine的一名编辑,擅长人工智能,商业,宽度学习等领域的写作。

人工智能无疑是当下科技圈的风口,但我估计99%的文章都如同镜花水月,没法 实质意义。为了说明你你这一点,我尝试在Google中以“Artificial Intelligence”和“Deep Learning”作为关键字进行搜索,让亲戚朋友 一起去看看亲戚朋友 所另一本人的热门Top5: