| google | 音訊分類 | 機器學習 | LEAF | 預處理音訊 | 梅爾濾波器組 | Mel Filterbanks | 語音辨識

Google開發新方法LEAF改進音訊分類任務

音訊任務所使用的標準梅爾濾波器組(Mel Filterbanks),主要為了模仿人類的聽覺特徵,但反而不利於處理像是鯨魚聲音辨識這類任務,因此Google開發可適用各種任務的新方法LEAF

2021-03-16

| 微軟 | Azure | 故障預測 | 機器學習

微軟揭露Azure硬體故障預測新方法Narya細節

Narya會以專家規則和機器學習方法,預測可能出現故障的節點,並且自動採取智慧緩解措施,以動態方法排除潛在故障風險

2021-03-13

| AWS | 機器學習 | Kubernetes

AWS讓RoboMaker用戶使用Kubeflow來加速機器人開發

RoboMaker用戶可使用AWS所提供的Amazon SageMaker RL Kubeflow元件,來創建Kubeflow工作管線,平行模型訓練和機器人模擬工作

2021-03-06

| D2iQ | Kubeflow | Kubernetes | 機器學習

D2iQ推出企業級端到端機器學習平臺Kaptain

D2iQ推出以Kubeflow為基礎的機器學習平臺Kaptain,簡化企業在Kubernetes上部署機器學習應用的複雜度

2021-03-03

| google | 機器學習 | 編解碼器 | 語音通訊 | Lyra

Google發展極低位元率編解碼器Lyra,大幅提高低頻寬網路用戶語音通訊品質

Lyra的語音生成模型經數千小時語音訓練,即便在低頻寬網路環境,也能提供良好的語音通話品質

2021-02-27

| AWS | 機器學習 | 電腦視覺 | 產業AI | 工業 | 製造業 | 品管 | 品質檢驗 | 自動化

AWS正式推出可用來偵測工業產品瑕疵的電腦視覺服務Amazon Lookout for Vision

用戶只要提供30張訓練圖片,Amazon Lookout for Vision就能精確偵測產品瑕疵,並且適應相機角度或是光照等環境變化

2021-02-26

| google | AutoML | 機器學習

Google開源可自動尋找最佳機器學習模型的平臺Model Search

Model Search可根據要解決的問題和資料集,自動找出適合的模型架構,結果比專家設計的模型更快更好

2021-02-22

| AWS | 機器學習 | 量子運算

AWS加入開源框架PennyLane指導委員會,要融合機器學習和量子運算技術

PennyLane供使用者以訓練神經網路的方式訓練量子電路,而現在AWS量子服務Amazon Braket用戶,可以使用模擬器來微調以PennyLane創建的演算法

2021-02-19

| google | 機器學習 | 資料集 | 電腦視覺

Google要借助群眾外包力量創建未知物測試資料集

CATS4ML要挑戰者從開放圖像資料集中,找出機器學習模型對答案很有把握,但是實際上卻錯誤分類的例子,這些例子可用來避免未來模型可能發生的錯誤

2021-02-16

| 2021儲存技術新趨勢 | 儲存領域AI應用 | 系統監控 | HPE InfoSight | 在Dell CloudIQ | Infinidat | 機器學習 | 神經快取演算法 | neural caching

【解讀2021儲存技術新趨勢4】持續擴大的AI儲存應用

更深入的儲存領域AI應用,從後端的系統監控輔助與諮詢,邁向主動的效能調校,協助實現系統組態與效能最佳化

2021-02-04

| 臉書 | AAT | 機器學習

臉書更新照片替代文字生成模型,現可描述超過1,200種概念

臉書使用Instagram上十億張公開圖片以及Hashtag,來訓練自動替代文字模型,可辨識的概念數量是舊模型的10倍

2021-01-22

| 臉書 | AI | COVID-19 | 紐約大學 | 機器學習 | X光片資料集 | MIMIC-CXR-JPG | CheXpert | 自我監督式學習 | MoCo | Momentum Contrast

臉書與紐約大學合作以AI預測COVID-19患者病情發展

臉書與紐約大學所釋出的預訓練模型,可以藉由分析序列胸部X光片,預測COVID-19病患在96小時內,病情是否會加重

2021-01-20