讓機器學習變得更快、效率更高
機器學習 (ML) 是一種資料導向方法,可協助企業利用以歷史和即時資料訓練的演算法,獲得洞見、有資料為依據的決策,並將任務自動化。
機器學習的效益
機器學習模型可分析大量資料,尋找模式、趨勢及洞見,實現更完善、更快速及更準確的決策。
機器學習可自動處理例行程序,例如分類電子郵件、掃描文件、核准交易或偵測異常情況,節省時間和資源。
機器學習模型可以隨時間提升,隨著接觸到越來越多的資料,變得更聰明、更準確,無須手動重新程式設計。
機器學習可依據過去的資料預測未來的活動,協助企業及個人主動規劃。
適用於更聰明、更高效率裝置的機器學習應用
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資料中心人工智慧
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消費者裝置
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智慧家庭
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工業
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行動裝置人工智慧
以傳統機器學習及深度學習模型提供可擴充的人工智慧推論
Google Axion CPU 採用 Arm Neoverse 技術,可在各種工作負載大規模加速人工智慧推論。從 XGBoost 等結構化資料模型、使用 BERT 的自然語言處理 (NLP) 到使用 ResNet50 的電腦視覺,Axion 展示 Arm 在經典機器學習及深度學習使用場景中的效能領先地位。
探索 Google 如何使用 Arm 架構 Axion CPU 為 BERT (NLP)、XGBoost (表格資料) 及 ResNet-50 (電腦視覺) 最佳化推論,為企業人工智慧提供效能、效率及擴充性。
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從邊緣到雲端的人工智慧
人工智慧處理的未來:異質化運算
這份《MIT Technology Review》研究報告使用 AWS、Meta 及 Samsung 的洞見,探索全新運算範例如何提供無縫的人工智慧體驗。