Ein Zitat von Jeff Dean

Zuvor nutzten wir maschinelles Lernen möglicherweise in einigen Unterkomponenten eines Systems. Jetzt verwenden wir maschinelles Lernen tatsächlich, um ganze Systemsätze zu ersetzen, anstatt zu versuchen, für jedes einzelne Teil ein besseres maschinelles Lernmodell zu erstellen.
In maschinellen Lernsystemen gibt es eine Menge Arbeit, bei der es sich eigentlich nicht um maschinelles Lernen handelt.
Und anfangs vermeiden viele Unternehmen den Versuch, einen wirklich radikal neuen Titel für ein neues System zu erstellen, da dies das Erlernen einer neuen Maschine und gleichzeitig das Erlernen der Erstellung des neuen Titels erfordern würde.
Mit unseren Datenlösungen werden wir die Bedeutung fortschrittlicher Analysen völlig verändern. Bei uns geht es um maschinelles Lernen, bei dem es darum geht, fortgeschrittene Analysen und statistisches maschinelles Lernen wirklich überall in datenwissenschaftliche Abteilungen zu bringen.
Die Natur ist eine selbstgebaute Maschine, perfekter automatisiert als jede automatisierte Maschine. Etwas nach dem Vorbild der Natur zu erschaffen bedeutet, eine Maschine zu erschaffen, und durch das Erlernen der inneren Funktionsweise der Natur wurde der Mensch zum Erbauer von Maschinen.
Ärzte können durch Software ersetzt werden – 80 % von ihnen können das. Ich würde meine Krankheit viel lieber von einem guten maschinellen Lernsystem diagnostizieren lassen als vom Durchschnittsarzt.
Im Transportwesen mit selbstfahrenden Fahrzeugen wird maschinelles Lernen in großem Umfang zum Einsatz kommen.
Deep Learning ist ein Teilgebiet des maschinellen Lernens, einem lebendigen Forschungsgebiet der künstlichen Intelligenz (KI).
Sie müssen Datenwissenschaft und maschinelles Lernen nutzen, um die Wahrheit darüber herauszufinden, was in einem Unternehmen passiert.
Wenn man jung ist, möchte man den Leuten zeigen, was man kann, egal was es kostet. Wenn Sie hingegen älter sind und feststellen, dass ein Drumcomputer vielleicht besser ist als Ihr Spiel, dann verwenden Sie den Drumcomputer.
Ich denke, es gibt viele Branchen, die viele Daten sammeln und die Auswirkungen des maschinellen Lernens noch nicht berücksichtigt haben, es aber letztendlich nutzen werden.
... betrachten diesen Körper als eine Maschine, die, da sie von der Hand Gottes geschaffen wurde, unvergleichlich besser geordnet ist als jede Maschine, die von Menschen ersonnen werden kann, und die in sich Bewegungen enthält, die wunderbarer sind als die in jeder Maschine. ... es ist praktisch unmöglich, dass eine Maschine über genügend Organe verfügt, um in allen Eventualitäten des Lebens so handeln zu können, wie unsere Vernunft uns handeln lässt.
Ich möchte einen grundlegenden Beitrag zu einer der aufregendsten und intelligentesten Fragen aller Zeiten leisten. Können wir Software und Hardware nutzen, um Intelligenz in eine Maschine zu integrieren? Kann uns diese Maschine bei der Lösung von Krebs helfen? Kann diese Maschine uns bei der Lösung des Klimawandels helfen?
Wenn alle Individuen bei der Erfüllung ihrer Aufgaben auf Maschineneffizienz konditioniert wären, müsste es mindestens eine Person außerhalb der Maschine geben, die die notwendigen Befehle erteilt; Wenn die Maschine alle Dinge außerhalb der Maschine absorbiert oder eliminiert, wird die Maschine langsamer und bleibt für immer stehen.
Wer ist der Allmächtige auf der Welt? Wer ist der schrecklichste auf der Welt? Die Maschine. Wer ist der Gerechteste, der Reichste und der Allweiseste? Die Maschine. Was ist die Erde? Ein Gerät. Was ist der Himmel? Ein Gerät. Was ist der Mensch? Ein Gerät. Ein Gerät.
Genomik, künstliche Intelligenz und Deep-Machine-Learning-Technologien helfen Ärzten dabei, bessere Diagnosen zu stellen und tatsächlich Zeit für die Interaktion mit dem Patienten zu gewinnen.
Das Schöne am Repertoire für Violine ist, dass es so klein ist, dass man planen kann, irgendwann alles zu lernen – wohingegen das Repertoire für Klavier so riesig ist, dass es ohne eine Lernmaschine nicht möglich wäre.
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