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機(jī)器學(xué)習(xí)

2040內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識(shí)、開(kāi)發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場(chǎng)景。

共 2040 條

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐的10個(gè)小秘訣

對(duì)于開(kāi)發(fā)人員而言，基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)工具帶來(lái)了使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造和提供新的功能的可能性。然而，開(kāi)發(fā)者想要在它們的應(yīng)用程序中融入機(jī)器學(xué)習(xí)，通常會(huì)犯一些錯(cuò)誤，本文列了十條注意點(diǎn)以饗讀者。

2018-10-05 23:26:00

機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)

谷歌:將人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等融入到Wear OS操作系統(tǒng)

Google 把人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)等等這些幕后工作融入了 Wear OS 操作系統(tǒng)當(dāng)中，所以 Wear OS 不只是提供主動(dòng)的助手服務(wù)，同時(shí)也可以提供其他的智能化功能服務(wù)，比如快速智能地回復(fù)信息。

2018-09-28 10:33:57

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

這10本免費(fèi)的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)書(shū)籍，確定不看一下么？

是時(shí)候讓你的書(shū)架上新增幾本機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)書(shū)籍了，KDnuggets 網(wǎng)站編輯 Matthew Mayo 挑選了 10 本機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)相關(guān)的書(shū)籍。這些書(shū)籍都是免費(fèi)的，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)感興趣的人可不要錯(cuò)過(guò)了。

2018-09-27 14:50:04

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)書(shū)籍

超級(jí)大匯總！200多個(gè)好用的機(jī)器學(xué)習(xí)、NLP和Python教程

我把這篇文章分為了四個(gè)部分：機(jī)器學(xué)習(xí)，自然語(yǔ)言處理，python和數(shù)學(xué)。在每個(gè)部分中我都列舉了一些主題，但是因?yàn)椴牧系臄?shù)量龐大，我不可能涉及到每一個(gè)主題。

2018-09-25 06:33:21

機(jī)器學(xué)習(xí)NLP Python

機(jī)器學(xué)習(xí)未來(lái)將走向何方？英特爾-南大聯(lián)合研究中心將給出答案原創(chuàng)

談到人工智能算法，深度學(xué)習(xí)被公認(rèn)為是目前的翹楚。那么，深度學(xué)習(xí)能解決什么問(wèn)題？DARPA（美國(guó)國(guó)防高級(jí)研究計(jì)劃局）認(rèn)為，現(xiàn)在整個(gè)人工智能的發(fā)展正在向第三階段躍進(jìn)。

2018-09-18 17:31:11

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)英特爾

AI新人必看 | 參數(shù)和超參數(shù)還分不清楚嗎？

計(jì)算機(jī)學(xué)科里有太多的術(shù)語(yǔ)，而且許多術(shù)語(yǔ)的使用并不一致。哪怕是相同的術(shù)語(yǔ)，不同學(xué)科的人理解一定有所不同。

2018-09-18 15:58:54

機(jī)器學(xué)習(xí)參數(shù)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

詩(shī)人般的機(jī)器學(xué)習(xí)，ML工作原理大揭秘

很多人會(huì)認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)相比于傳統(tǒng)編程是一種編寫(xiě)學(xué)習(xí)過(guò)程的方法，它性能非常神奇且高大上。但是在本文中，谷歌首席決策工程師 Cassie Kozyrkov 小姐姐以非常形象的比喻介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)核心原理。

2018-09-18 15:57:44

機(jī)器學(xué)習(xí)ML 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能如何革新企業(yè)生產(chǎn)力

現(xiàn)有的人工智能工具和服務(wù)不是要替代員工，而是通過(guò)改進(jìn)工作流程，加快搜索和發(fā)現(xiàn)以及對(duì)協(xié)作進(jìn)行微調(diào)來(lái)提高員工的工作效率。

2018-09-18 09:45:54

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序

2018年人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的頂級(jí)趨勢(shì)

人工智能正在改變和顛覆醫(yī)療保健、金融科技以及其他行業(yè)的業(yè)務(wù)發(fā)展。雖然對(duì)真正人性化人工智能仍在繼續(xù)探索當(dāng)中，但大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的進(jìn)步將幫助人工智能成為技術(shù)主流。

2018-09-18 09:00:28

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)：基于密度的異常值檢測(cè)算法

異常值檢測(cè)（也稱(chēng)為異常檢測(cè)）是機(jī)器學(xué)習(xí)中查找具有與期望非常不同的行為的數(shù)據(jù)對(duì)象的過(guò)程。這些對(duì)象稱(chēng)為離群值或異常。

2018-09-17 15:30:05

機(jī)器學(xué)習(xí)密度異常值

200種優(yōu)秀機(jī)器學(xué)習(xí)教程匯總「史上最全」

本文包含了迄今為止大家公認(rèn)的最佳教程內(nèi)容。它絕不是網(wǎng)上每個(gè)ML相關(guān)教程的詳盡列表，而是經(jīng)過(guò)精挑細(xì)選而成的，畢竟網(wǎng)上的東西并不全是好的。我作者匯總的目標(biāo)是為了補(bǔ)充我即將出版的新書(shū)，為它尋找在機(jī)器學(xué)習(xí)和NLP領(lǐng)域中找到的最佳教程。

2018-09-17 14:50:41

機(jī)器學(xué)習(xí)教程匯總人工智能

用于Web開(kāi)發(fā)的TOP5機(jī)器學(xué)習(xí)框架盤(pán)點(diǎn)

許多分析師認(rèn)為，機(jī)器學(xué)習(xí)將徹底改變幾個(gè)程序的Web開(kāi)發(fā)過(guò)程，包括Web和移動(dòng)應(yīng)用程序。在本文中，我們將討論一些用于Web開(kāi)發(fā)的主要機(jī)器學(xué)習(xí)框架，例如TensorFlow和Caffe。

2018-09-15 23:23:04

Web開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)軟件開(kāi)發(fā)

目前最流行的15個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架，你知道幾個(gè)？

機(jī)器學(xué)習(xí)工程師是開(kāi)發(fā)產(chǎn)品和構(gòu)建算法團(tuán)隊(duì)中很重要的一部分，他們和數(shù)據(jù)專(zhuān)家密切合作來(lái)了解理論知識(shí)和行業(yè)應(yīng)用。下面就來(lái)介紹一下目前最流行的15個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)框架。

2018-09-15 16:06:55

機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)框架

機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的損失函數(shù)你知多少？

本文作者將常用的損失函數(shù)分為了兩大類(lèi)：分類(lèi)和回歸。然后又分別對(duì)這兩類(lèi)進(jìn)行了細(xì)分和講解，其中回歸中包含了一種不太常見(jiàn)的損失函數(shù)：平均偏差誤差，可以用來(lái)確定模型中存在正偏差還是負(fù)偏差。

2018-09-13 22:56:15

機(jī)器學(xué)習(xí)損失函數(shù)深度學(xué)習(xí)

人工智能、區(qū)塊鏈并駕齊驅(qū)，會(huì)產(chǎn)生怎樣的技術(shù)紅利？

區(qū)塊鏈和人工智能是當(dāng)前科技行業(yè)最熱門(mén)的兩個(gè)產(chǎn)業(yè)，Statista發(fā)布過(guò)一項(xiàng)數(shù)據(jù)——《2016至2021年全球區(qū)塊鏈技術(shù)市場(chǎng)規(guī)?！?，數(shù)據(jù)顯示，2016年全球區(qū)塊鏈技術(shù)市場(chǎng)規(guī)模為2.1億美元，到2021年將預(yù)計(jì)增長(zhǎng)至23億美元。

2018-09-13 15:40:12

人工智能區(qū)塊鏈機(jī)器學(xué)習(xí)

Jupyter Notebook的三大短板，都被這個(gè)新工具補(bǔ)齊了

在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)領(lǐng)域，Jupyter已經(jīng)家喻戶(hù)曉。它把筆記、代碼、圖表、注釋融合在一個(gè)交互式的筆記本里，還能添加各種擴(kuò)展功能。

2018-09-13 10:42:00

工具代碼機(jī)器學(xué)習(xí)

Spiral在Facebook通過(guò)實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)調(diào)節(jié)服務(wù) 譯文

為了更有效地優(yōu)化眾多服務(wù)，可以靈活地適應(yīng)不斷變化、相互聯(lián)系的內(nèi)部服務(wù)，我們開(kāi)發(fā)了Spiral。Spiral這種系統(tǒng)充分利用實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的技術(shù)，在Facebook這等規(guī)模的環(huán)境下自動(dòng)調(diào)節(jié)高性能的基礎(chǔ)設(shè)施服務(wù)。由于用Spiral取代了手工調(diào)節(jié)的啟發(fā)法，我們可以在短短幾分鐘內(nèi)而不是幾周內(nèi)優(yōu)化更新后的服務(wù)。

2018-09-13 09:00:00

Facebook Spiral 機(jī)器學(xué)習(xí)

2018最具創(chuàng)新力的十大機(jī)器學(xué)習(xí)公司

機(jī)器學(xué)習(xí)也是最為活躍的科技創(chuàng)投領(lǐng)域之一，大量創(chuàng)業(yè)公司成為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)向互聯(lián)網(wǎng)和傳統(tǒng)企業(yè)各個(gè)角落滲透的重要推手。近日，Analytics Insight評(píng)選出了2018年十大最具創(chuàng)新力的機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)業(yè)公司。

2018-09-12 10:10:09

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能算法

Science重磅！用光速實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)，跟GPU說(shuō)再見(jiàn)

深度學(xué)習(xí)對(duì)算力的需求沒(méi)有止境，但受制于能耗和物理極限，基于硅基的電子元件雖然現(xiàn)在還能支撐，但遠(yuǎn)處那堵幾乎不可逾越的高墻已然顯現(xiàn)。

2018-09-11 10:43:19

深度學(xué)習(xí)GPU 人工智能

人工智能需要掌握那些知識(shí)點(diǎn)？應(yīng)該看什么書(shū)籍？超詳細(xì)教程

人工智能的定義可以分為兩部分，即"人工"和"智能"。"人工系統(tǒng)"就是通常意義下的人工系統(tǒng)。"智能"這涉及到其它諸如意識(shí)（CONSCIOUSNESS）、自我（SELF）、思維（MIND）（包括無(wú)意識(shí)的思維（UNCONSCIOUS_MIND））等等問(wèn)題。

2018-09-11 08:15:37

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言

下一代的DevOps服務(wù)：AIOps 譯文

AIOps是一個(gè)總稱(chēng)，用于指代使用復(fù)雜的基礎(chǔ)設(shè)施管理軟件和云解決方案監(jiān)控工具來(lái)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化數(shù)據(jù)分析和日常的DevOps操作。

2018-09-11 08:00:00

DevOps AIOps 機(jī)器學(xué)習(xí)

科普 | 從TensorFlow.js入手了解機(jī)器學(xué)習(xí)

對(duì)前端開(kāi)發(fā)者來(lái)說(shuō)了解機(jī)器學(xué)習(xí)是一件有挑戰(zhàn)性的事情。我學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)沒(méi)有多久，在這個(gè)領(lǐng)域是個(gè)新手，在本文里我將嘗試用自己的理解去解釋一些概念。

2018-09-10 14:38:16

編程語(yǔ)言 TensorFlow.機(jī)器學(xué)習(xí)

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你要了解的5件事

在任何快速發(fā)展的話題上，總是有一些新的東西可以學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)也不例外。這篇文章將指出5件關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的事，5件你可能不知道的，可能沒(méi)有意識(shí)到，或是可能曾經(jīng)知道，現(xiàn)在被遺忘了。

2018-09-10 11:40:26

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)準(zhǔn)備算法

那些有趣又實(shí)用的開(kāi)源人工智能項(xiàng)目Top 10

關(guān)于人工智能的項(xiàng)目，相信大家都看過(guò)或者用過(guò)不少了，但它們的大多數(shù)看上去都十分“高大上”，讓人感覺(jué)要掌握他們猶如習(xí)屠龍之術(shù)一樣。事實(shí)上，有很多關(guān)于人工智能的項(xiàng)目還是十分實(shí)用的，而且用途還十分有趣，下面就簡(jiǎn)單為大家盤(pán)點(diǎn) 10 個(gè)功能獨(dú)特的開(kāi)源人工智能項(xiàng)目。

2018-09-08 17:45:26

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)編程語(yǔ)言

盤(pán)點(diǎn) | 2018年最出色的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目

本文來(lái)自Mybridge，介紹了過(guò)去一年中（2017年）最為驚艷的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目。

2018-09-06 22:19:04

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能微軟

輕松看懂機(jī)器學(xué)習(xí)！3個(gè)案例詳解聚類(lèi)、回歸、分類(lèi)算法

機(jī)器是怎樣學(xué)習(xí)的，都學(xué)到了什么？人類(lèi)又是怎樣教會(huì)機(jī)器學(xué)習(xí)的？本文通過(guò)案例給你講清楚各類(lèi)算法的原理和應(yīng)用。

2018-08-31 12:32:48

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)=「新瓶裝舊酒」的數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)？No！

本文認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí) ≠ 數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)，深度學(xué)習(xí)為我們處理復(fù)雜的非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)問(wèn)題做出了重大貢獻(xiàn)，而人工智能應(yīng)該得到其應(yīng)得的贊賞。

2018-08-31 08:01:27

數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

收藏 | 數(shù)據(jù)分析師常用的10個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法！

對(duì)于渴望了解機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)知識(shí)的機(jī)器學(xué)習(xí)新人來(lái)說(shuō)，這兒有份數(shù)據(jù)科學(xué)家使用的十大機(jī)器學(xué)習(xí)算法，為你介紹這十大算法的特性，便于大家更好地理解和應(yīng)用，快來(lái)看看吧。

2018-08-30 14:20:54

數(shù)據(jù)分析機(jī)器學(xué)習(xí)算法

使用TensorFlow構(gòu)建LSTM模型詳細(xì)教程

本文的目標(biāo)是解釋一個(gè)可用于構(gòu)建基本LSTM模型的簡(jiǎn)單代碼。我不會(huì)討論和分析結(jié)果。這只是為了讓您開(kāi)始編寫(xiě)代碼。

2018-08-30 09:36:10

編程語(yǔ)言 Python 機(jī)器學(xué)習(xí)

這么多機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景，金融領(lǐng)域到底有何不同？

機(jī)器學(xué)習(xí)正在對(duì)金融服務(wù)業(yè)產(chǎn)生重大影響。讓我們來(lái)看看為什么金融公司會(huì)關(guān)心這項(xiàng)技術(shù)，以及使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)可以實(shí)現(xiàn)什么解決方案和如何應(yīng)用這項(xiàng)技術(shù)。

2018-08-28 16:10:36

機(jī)器學(xué)習(xí)金融算法

不！機(jī)器學(xué)習(xí)才不只是統(tǒng)計(jì)學(xué)的美化！

本文不是要反對(duì)人工智能冬季的說(shuō)法，也并非要爭(zhēng)論機(jī)器學(xué)習(xí)的發(fā)展都應(yīng)歸功于某一個(gè)學(xué)術(shù)團(tuán)體而非其他。本文論述的目的在于要正確的評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)。

2018-08-26 15:26:34

機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)學(xué)深度學(xué)習(xí)

一招教你使用 tf.keras 和 eager execution 解決復(fù)雜問(wèn)題

本文作者利用 TensorFlow 的兩個(gè)最新 API（tf.keras 和 eager execution）解決了四類(lèi)復(fù)雜問(wèn)題：文本生成、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器翻譯、圖片標(biāo)注。文中對(duì)此進(jìn)行了詳細(xì)描述，并附上其 notebook 地址。

2018-08-26 15:11:44

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)

從數(shù)據(jù)標(biāo)注師看AI技術(shù)深度應(yīng)用原創(chuàng)

近期，AI領(lǐng)域的黑科技不斷刷新人們對(duì)人工智能的認(rèn)知，從張學(xué)友演唱會(huì)上人臉識(shí)別逃犯，到菜鳥(niǎo)在杭州試點(diǎn)的智能柜刷臉取件服務(wù)，再到西溪濕地景區(qū)刷臉入園，阿里人臉識(shí)別已應(yīng)用在阿里平臺(tái)的電商、通信、寄遞、旅行、直播等60多個(gè)業(yè)務(wù)場(chǎng)景，人工智能技術(shù)開(kāi)始全面賦能各產(chǎn)業(yè)。

2018-08-24 17:04:38

數(shù)據(jù)標(biāo)注師 AI 人工智能

算法有偏見(jiàn)？比人強(qiáng)就行！

在討伐算法導(dǎo)致的偏見(jiàn)和產(chǎn)生的作用時(shí)，更重要的問(wèn)題是：與完全沒(méi)有使用算法的情況相比是怎樣的?我們應(yīng)該比較算法的缺陷與人類(lèi)的缺陷，而不是簡(jiǎn)單地詢(xún)問(wèn)算法是否存在缺陷。

2018-08-23 08:48:38

AI 算法機(jī)器學(xué)習(xí)

關(guān)于TensorFlow，你應(yīng)該了解的9件事

谷歌開(kāi)發(fā)技術(shù)推廣工程師 Laurence Moroney 在 Google Cloud Next 大會(huì)上進(jìn)行了一段 42 分鐘的演講，主題是「What's New with TensorFlow?」。本文作者 Cassie Kozyrkov 對(duì)該演講進(jìn)行了總結(jié)，概括出關(guān)于 TensorFlow 的九件事。

2018-08-23 08:21:54

TensorFlow 機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

Amazon SageMaker簡(jiǎn)介

Amazon SageMaker 是一個(gè)完全托管的平臺(tái)，可以幫助開(kāi)發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學(xué)家快速輕松地構(gòu)建、訓(xùn)練和部署任何規(guī)模的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。Amazon SageMaker 消除了通常會(huì)阻礙開(kāi)發(fā)人員使用機(jī)器學(xué)習(xí)的所有障礙。

2018-08-22 12:35:01

Amazon Sage 機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能技術(shù)和應(yīng)用的深度剖析，有效了解人工智能產(chǎn)業(yè)鏈！

物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、人工智能等科技熱詞這幾年似乎每天都在科技頭條中輪番出現(xiàn)，到底哪一種技術(shù)對(duì)人類(lèi)社會(huì)的發(fā)展有更大的推動(dòng)作用呢?不知道有沒(méi)有人有這樣的疑惑，事實(shí)上，它們都是未來(lái)的趨勢(shì)，彼此之間并不矛盾。

2018-08-20 19:49:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

Python數(shù)據(jù)分析基礎(chǔ)：異常值檢測(cè)和處理

一般異常值的檢測(cè)方法有基于統(tǒng)計(jì)的方法，基于聚類(lèi)的方法，以及一些專(zhuān)門(mén)檢測(cè)異常值的方法等，下面對(duì)這些方法進(jìn)行相關(guān)的介紹。

2018-08-16 10:05:07

機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測(cè)離群點(diǎn)

機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目失敗的9個(gè)原因，你中招了嗎？

如果你問(wèn)了錯(cuò)問(wèn)題，你將會(huì)得到錯(cuò)誤的答案。比如金融業(yè)中的欺詐識(shí)別問(wèn)題，這個(gè)問(wèn)題最初可能是“這個(gè)特定的交易是否存在欺詐”。為了確定這一問(wèn)題，你將需要一個(gè)包含欺詐和非欺詐交易示例的數(shù)據(jù)集。

2018-08-14 11:02:55

機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目失敗

人工智能主要分為哪幾個(gè)研究階段，未來(lái)的發(fā)展方向是什么

人工智能一直處于計(jì)算機(jī)技術(shù)的前沿，人工智能研究的理論和發(fā)現(xiàn)在很大程度上將決定計(jì)算機(jī)技術(shù)的發(fā)展方向?，F(xiàn)在，已經(jīng)有很多人工智能研究的成果進(jìn)入人們的日常生活。從目前的一些前瞻性研究可以看出，未來(lái)人工智能可能會(huì)向以下幾個(gè)方面發(fā)展：模糊處理、并行化、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機(jī)器情感。

2018-08-09 17:45:58

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器人

我們?cè)撊绾螌W(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)學(xué)

本文的寫(xiě)作目的是介紹構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品或進(jìn)行相關(guān)學(xué)術(shù)研究所必需的數(shù)學(xué)背景，以及數(shù)學(xué)在工程和研究中的重要性。

2018-08-05 06:48:34

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)深度學(xué)習(xí)

如何使用Android Things和TensorFlow在物聯(lián)網(wǎng)上應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)

探索如何將 Android Things 與 Tensorflow 集成起來(lái)，以及如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)到物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng)上。學(xué)習(xí)如何在裝有 Android Things 的樹(shù)莓派上使用 Tensorflow 進(jìn)行圖片分類(lèi)。

2018-08-02 08:45:48

物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)Tensorflow

用機(jī)器學(xué)習(xí)構(gòu)建O(N)復(fù)雜度的排序算法，可在GPU和TPU上加速計(jì)算

中國(guó)科技大學(xué)和蘭州大學(xué)等研究者提出了一種基于機(jī)器學(xué)習(xí)的排序算法，它能實(shí)現(xiàn) O(N) 的時(shí)間復(fù)雜度，且可以在 GPU 和 TPU 上高效地實(shí)現(xiàn)并行計(jì)算。這篇論文在 Reddit 上也有所爭(zhēng)議，我們也希望機(jī)器學(xué)習(xí)能在更多的基礎(chǔ)算法上展現(xiàn)出更優(yōu)秀的性能。

2018-07-31 09:52:38

機(jī)器學(xué)習(xí)排序算法圖像處理

機(jī)器都會(huì)學(xué)習(xí)了，你的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)還跑不動(dòng)？來(lái)看看這些建議

本文將介紹一些訓(xùn)練深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)時(shí)的經(jīng)驗(yàn)(主要基于TensorFlow平臺(tái))。有些建議可能對(duì)你來(lái)說(shuō)很顯而易見(jiàn)，但對(duì)其他人來(lái)說(shuō)可能很重要。有些建議可能對(duì)某些特定任務(wù)并不適用，請(qǐng)謹(jǐn)慎使用!

2018-07-30 14:24:16

機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)

AI在教育領(lǐng)域潛力巨大，我們?cè)撊绾卫媚兀?/a>

隨著人工智能已經(jīng)誕生數(shù)十年了，創(chuàng)新的算法和機(jī)器學(xué)習(xí)讓教育的解決方案不斷成熟，AI在課堂教學(xué)上的應(yīng)用越來(lái)越多，有些工具甚至可以幫助技能發(fā)展和系統(tǒng)測(cè)試。

2018-07-27 17:28:37

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AI

機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)需要更好的特征工程技術(shù)

特征工程技能是為機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化的數(shù)據(jù)特征，它與數(shù)據(jù)科學(xué)本身一樣歷史悠久。但我注意到，這一技能正變得越來(lái)越被忽視。對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的高需求產(chǎn)生了大量的數(shù)據(jù)科學(xué)家，他們?cè)诠ぞ吆退惴ǚ矫鎿碛袑?zhuān)業(yè)知識(shí)，但缺乏特性工程所需的經(jīng)驗(yàn)和特定行業(yè)的領(lǐng)域知識(shí)。

2018-07-23 15:35:17

機(jī)器學(xué)習(xí)特征工程技能數(shù)據(jù)科學(xué)

機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)踐心得：數(shù)據(jù)平臺(tái)設(shè)計(jì)與搭建

下文將基于本人所負(fù)責(zé)的個(gè)推大數(shù)據(jù)平臺(tái)搭建工作，與大家分享個(gè)推數(shù)據(jù)平臺(tái)架構(gòu)方面的經(jīng)驗(yàn)以及踩過(guò)的一些坑。

2018-07-19 10:35:12

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)平臺(tái)

注水、占坑、瞎掰：起底機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)圈的那些“偽科學(xué)”

最近的機(jī)器學(xué)習(xí)圈讓人有些看不懂。一邊是今年的NIPS迎來(lái)了創(chuàng)紀(jì)錄的8000多篇投稿，一邊是李飛飛、Keras框架的作者François Chollet等大佬攤手承認(rèn)，機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展已進(jìn)入瓶頸期。

2018-07-16 15:54:31

機(jī)器學(xué)習(xí)ML 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

機(jī)器學(xué)習(xí)近年來(lái)之怪現(xiàn)狀

人工智能領(lǐng)域的發(fā)展離不開(kāi)學(xué)者們的貢獻(xiàn)，然而隨著研究的進(jìn)步，越來(lái)越多的論文出現(xiàn)了“標(biāo)題黨”、“占坑”、“注水”等現(xiàn)象，暴增的頂會(huì)論文接收數(shù)量似乎并沒(méi)有帶來(lái)更多技術(shù)突破。

2018-07-13 09:10:43

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能報(bào)告

人工智能的發(fā)展，主要有哪些成就，面臨哪些挑戰(zhàn)？

人工智能在給我們帶來(lái)諸多便利的同時(shí)，也有可能會(huì)給我們帶來(lái)諸多困擾，如監(jiān)視、歧視、誘導(dǎo)、失業(yè)甚至成癮。面對(duì)這些挑戰(zhàn)，我們做好準(zhǔn)備了嗎？

2018-07-12 13:01:04

人工智能機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)

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