| google , | GPU , | T4 , | 機器學習 , | Cloud , | 雲端

Google雲端T4 GPU現降價超過60%

以在us-central1地區為例,按需T4 GPU從原本0.95美元降價63.2%,現在價格為0.35美元

2020-01-25

| LinkedIn , | 機器學習 , | CNN , | AI

LinkedIn以機器學習偵測不適當的個人檔案內容

LinkedIn訓練卷積神經網路,偵測具有不當內容的會員個人檔案,以提高審核效率

2020-01-21

| 蘋果 , | 收購 , | 機器學習 , | Xnor.ai , | 新創 , | iPhone , | 相機 , | AI , | 人工智慧 , | 邊緣AI , | edge AI

蘋果傳收購AI新創業者Xnor.ai,可望提升iPhone影像處理能力

Xnor.ai的技術標榜能讓低階硬體執行AI演算法,預計能強化iPhone相機的影像處理能力,減少耗電力,甚至能用於智慧音響HomePod,以AI提供智慧家庭功能

2020-01-17

| google , | 機器學習 , | 轉譯

Google解釋Pixel手機錄音程式背後的語音轉文字技術

錄音應用程式Recorder會分析錄音中的字詞,並根據字詞頻率和特性等特徵為字詞評分,最後給出三個標籤幫助用戶為錄音下標

2019-12-23

| 蘋果 , | 收購 , | 併購 , | 影像技術 , | Spectral Edge , | 紅外線影像 , | iPhone , | AI , | 機器學習

蘋果收購AI影像新創公司Spectral Edge以提升iPhone相機畫質

Spectral Edge研發出結合機器學習與紅外線影像的相片優化技術,能大幅提升照片細節和色彩,知名客戶包括日本IT大廠NTT Data,現在更吸引蘋果買下該公司,以強化iPhone的拍照能力

2019-12-17

| google , | 機器學習 , | 公平性

Google推出機器學習公平性量測工具以評估模型偏見

Fairness Indicators工具可讓開發團隊量測模型的偏差,針對不同用戶群組進行細微評估以利後續修補

2019-12-15

| AI , | Line , | 數位轉型 , | 資料治理 , | AI語音訂位 , | AiCall服務 , | AI電話訂位 , | 機器學習

【AI藍圖8大方向首度公開】LINE如何轉型成一家AI公司?

從2017年全力投入AI,從智慧喇叭、雲端語音助理,到商用AI計畫的發布,LINE今年開始大秀AI產品化成果,LINE技術長朴懿彬更首度揭露自家AI發展架構的全貌,未來將聚焦8大AI領域

2019-12-12

| AI , | 大數據 , | 機器學習 , | 長庚 , | 冠心病 , | 對症下藥

長庚醫院從病歷大數據揪出冠心症猝死傾向,可提早數年來預防

擁有龐大醫療資料的長庚醫院,最近陸續推出更多醫療大數據應用,有套冠心症預警AI,利用約20萬筆的病歷資料和臨床主要資訊等,不需要心電圖,就可判斷冠心症傾向來即早預防。另外,長庚醫院也用50萬筆蛋白質檢驗資料來訓練AI模型,加快致病菌的判讀,還能提供抗生素建議,準確率達9成以上。

2019-12-10

| Line , | 資安教育平臺 , | 產品開發生命週期 , | 漏洞獎勵計畫 , | 機器學習 , | 隱私工程 , | 資安事件應變小組

LINE資安團隊任務分工首度在臺公開!

從即時通訊發展到整合行動支付、購物、IoT等多項業務的LINE,近日該公司首度在臺揭露資安團隊的作為與各項任務,包括建立內部的資安教育平臺,強調產品服務從規畫開始,就要經過層層資安審核,並預告要用機器學習技術於更多防禦情境,發起Threat Bounty的獎勵計畫,而基於FIDO身分驗證的機制也要引入臺灣。

2019-12-08

| AWS , | SageMaker , | 機器學習 , | IDE , | 開發

AWS推出專為機器學習設計的開發環境SageMaker Studio

SageMaker Studio整合了所有機器學習開發都會用到的工具,包括Notebooks、除錯器和模型監視器等

2019-12-05

| AWS , | Kubernetes , | SageMaker , | 機器學習

AWS讓用戶以自定義資源在K8s叢集部署SageMaker機器學習

AWS為Kubernetes新推出SageMaker Operators,可作為Kubernetes自定義資源,執行SageMaker機器學習工作負載

2019-12-04

| 乳癌 , | CNN , | 機器學習

紐約大學以神經網路改進放射科醫師判讀乳癌精確度

單一放射科醫師結合機器學習模型,判讀乳房X光片有無存在癌細胞的精確度,高於多位放射科醫師的綜合判讀結果

2019-11-29