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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

如何構(gòu)建用于檢測(cè)信用卡詐騙的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？

我們將介紹一些強(qiáng)大的，但是在機(jī)器學(xué)習(xí)中普遍適用的技術(shù)。閱讀之后，你應(yīng)該具備在你自己的領(lǐng)域著手進(jìn)行具體機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)的相應(yīng)知識(shí)。

2017-04-06 09:20:10

機(jī)器學(xué)習(xí)模型信用卡詐騙

改變正在發(fā)生！機(jī)器學(xué)習(xí)可以將人類(lèi)帶向何方？

盡管無(wú)人駕駛汽車(chē)和機(jī)器人技術(shù)可能占據(jù)了新聞?lì)^條，但人工智能、深度學(xué)習(xí)以及類(lèi)似技術(shù)可能會(huì)讓它們的最大影響幾乎化為無(wú)形，方法就是通過(guò)無(wú)數(shù)方式簡(jiǎn)化和推進(jìn)日常生活和商業(yè)。

2017-04-05 15:20:56

機(jī)器學(xué)習(xí)人類(lèi)人工智能

拖拽式機(jī)器學(xué)習(xí)的愛(ài)與恨

拖拽式機(jī)器學(xué)習(xí)是，人們?cè)诮缑嫔贤ㄟ^(guò)拖拽就是建立機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程。拖拽式機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一般擁有豐富的組件，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、訓(xùn)練、預(yù)測(cè)和效果評(píng)估。通過(guò)類(lèi)似于 “搭積木” 的方式，人們將學(xué)習(xí)組件合成一個(gè)完成的機(jī)器學(xué)習(xí)過(guò)程。

2017-04-05 14:00:10

拖拽式機(jī)器學(xué)習(xí)配置

為什么機(jī)器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展離不開(kāi) “開(kāi)源”

機(jī)器學(xué)習(xí)確實(shí)可以在開(kāi)源工具的幫助下解決真正的科學(xué)技術(shù)問(wèn)題。如果機(jī)器學(xué)習(xí)是為了解決真正的科學(xué)技術(shù)問(wèn)題，社區(qū)需要建立在彼此的開(kāi)源軟件工具之上。

2017-04-05 13:30:16

機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源行業(yè)發(fā)展

百度IDL最新成果：從自然語(yǔ)言入手，教AI智能體像人類(lèi)一樣學(xué)習(xí)

盡管人工智能取得了巨大的進(jìn)步，但在許多方面仍然存在局限。例如，在電腦游戲中，如果AI智能體未預(yù)先編程游戲規(guī)則，則必須嘗試數(shù)百萬(wàn)次才能確定正確的選擇。人類(lèi)可以在更短的時(shí)間內(nèi)完成相同的壯舉，因?yàn)槲覀兩瞄L(zhǎng)通過(guò)使用語(yǔ)言將過(guò)去的知識(shí)轉(zhuǎn)移到新的任務(wù)中。

2017-04-05 12:16:21

人工智能 AI智能學(xué)習(xí)

初學(xué)者必讀：從迭代的五個(gè)層面理解機(jī)器學(xué)習(xí)

梯度下降算法(或隨機(jī)梯度下降/stochastic gradient descent)是機(jī)器學(xué)習(xí)的巨大成功。

2017-04-05 08:39:20

機(jī)器學(xué)習(xí)模型梯度下降法

Python vs R : 在機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的對(duì)比

為了鼓勵(lì)新工具的出現(xiàn)，機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域似乎已經(jīng)成了“開(kāi)源”的天下。Python 和 R 語(yǔ)言都具有健全的生態(tài)系統(tǒng)，其中包括了很多開(kāi)源工具和資源庫(kù)，從而能夠幫助任何水平層級(jí)的數(shù)據(jù)科學(xué)家展示其分析工作。

2017-04-01 14:23:35

Python R 機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能時(shí)代，機(jī)器學(xué)習(xí)和AI算法將改變“二八定律”

AI和機(jī)器學(xué)習(xí)將從以下三個(gè)重要方面來(lái)改變公司使用帕累托原則以提升利潤(rùn)的方式。

2017-03-24 15:20:28

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AI算法

技術(shù)熱點(diǎn)：白話機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理也是密不可分的。在很多自然語(yǔ)言處理中，將大量使用機(jī)器學(xué)習(xí)的概念。馬爾可夫鏈和條件隨機(jī)場(chǎng)，狄利克雷分布這些都是自然語(yǔ)言處理的基礎(chǔ)理論。

2017-03-24 13:40:44

機(jī)器學(xué)習(xí)模型神經(jīng)

如何用機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)“實(shí)驗(yàn)室地震”？

機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)“實(shí)驗(yàn)室地震”絕對(duì)算得上是一個(gè)突破，這一突破不僅震驚了地質(zhì)學(xué)家，還意味著機(jī)器學(xué)習(xí)用于真實(shí)地震的預(yù)測(cè)指日可待。

2017-03-24 08:58:23

機(jī)器學(xué)習(xí)算法預(yù)測(cè)

借鑒巨頭創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)的創(chuàng)企需考慮五大變量

圍繞人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)的炒作已經(jīng)達(dá)到令人難以置信的程度，有些評(píng)論人士稱(chēng)AI為第四次工業(yè)革命，其他人則稱(chēng)其為新電力。我是這種理論的信徒之一。大量資金正被投入到AI和ML領(lǐng)域的公司里，因?yàn)樗鼈冇锌赡軐?duì)大多數(shù)行業(yè)產(chǎn)生革命性的改變，即使不是所有行業(yè)。

2017-03-23 11:20:13

機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)企變量

人工智能狂熱時(shí)代：機(jī)器翻譯如何革新？

人工智能長(zhǎng)久以來(lái)的目標(biāo)就是讓機(jī)器完成那些以前只能靠人類(lèi)自身才能完成的任務(wù)，所以在人工智能的具體應(yīng)用，除了成為人工智能中樞以外，如何讓機(jī)器幫助人類(lèi)進(jìn)行語(yǔ)言翻譯也顯得尤為重要?，F(xiàn)在讓我們一起來(lái)看看人工智能狂熱背后，機(jī)器翻譯是怎么革新的吧!

2017-03-22 12:39:33

人工智能機(jī)器翻譯

機(jī)器學(xué)習(xí)中的梯度下降法

最優(yōu)化問(wèn)題是機(jī)器學(xué)習(xí)算法中非常重要的一部分，幾乎每一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)算法的核心都是在處理最優(yōu)化問(wèn)題。

2017-03-22 12:25:29

機(jī)器學(xué)習(xí)梯度下降法

基于 AC 自動(dòng)機(jī)和貝葉斯方法的垃圾內(nèi)容識(shí)別

雖以識(shí)別垃圾內(nèi)容為出發(fā)點(diǎn)，建立了基于 AC 自動(dòng)機(jī)和「貝葉斯」思想的內(nèi)容識(shí)別系統(tǒng)，但這套系統(tǒng)還可以運(yùn)用到其他場(chǎng)景，比如輿情、其他內(nèi)容歸類(lèi)等，在這兒就不展開(kāi)了。

2017-03-21 09:17:37

AC 自動(dòng)機(jī)貝葉斯

從重采樣到數(shù)據(jù)合成：如何處理機(jī)器學(xué)習(xí)中的不平衡分類(lèi)問(wèn)題？

這篇文章描述了使用多種采樣技術(shù)來(lái)解決這種類(lèi)別不平衡問(wèn)題的各種方法。本文還比較了每種技術(shù)的優(yōu)缺點(diǎn)。

2017-03-20 09:25:10

機(jī)器學(xué)習(xí)采樣數(shù)據(jù)合成

機(jī)器學(xué)習(xí)的實(shí)現(xiàn)依賴(lài)于數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)聽(tīng)起來(lái)很簡(jiǎn)單：提供系統(tǒng)基于信息上學(xué)習(xí)的能力。盡管它聽(tīng)起來(lái)簡(jiǎn)單，這是在挑戰(zhàn)經(jīng)典的軟件工程。大多數(shù)我們所熟悉的“硬編碼”軟件開(kāi)發(fā)系統(tǒng)的行為都是基于計(jì)劃和預(yù)期的用戶數(shù)據(jù)交互。標(biāo)準(zhǔn)的“if – then – else”模型。

2017-03-20 07:30:00

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)人工智能

探訪Facebook應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)：如何構(gòu)建研究與應(yīng)用之間的橋梁？

「換句話說(shuō)，雖然人工智能是必要的——甚至是決定性的——但對(duì)于 Facebook 來(lái)說(shuō)，人工智能并不是唯一的答案?！改壳暗奶魬?zhàn)是人工智能還處于起步階段，」Candela 說(shuō)?！肝覀冎皇莿倓偵下?。」

2017-03-18 23:19:49

機(jī)器學(xué)習(xí)

如何區(qū)分人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)？

　　人工智能(Artificial Intelligence)是一個(gè)最廣泛的概念，人工智能的目的就是讓計(jì)算機(jī)這臺(tái)機(jī)器能夠象人一樣思考，而機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)是人工智能的分支，專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，使之不斷改善自身的性能。

2017-03-18 16:28:40

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

MetaMind深度解讀NLP研究：如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)跳讀

自然語(yǔ)言處理是人工智能研究的核心問(wèn)題之一。近日，已宣布被 Salesforce 收購(gòu)的深度學(xué)習(xí)公司 MetaMind 在其官方網(wǎng)站上發(fā)表了一篇文章，深度剖析了 LSTM 和詞袋模型在自然語(yǔ)言處理上的應(yīng)用。

2017-03-17 08:30:08

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)人工智能

一周入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)靠譜嗎？這有一份詳細(xì)的學(xué)習(xí)日程表

這篇文章來(lái)自于medium，一位作者親歷了一周入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)后，分享他的“從下到上”的學(xué)習(xí)經(jīng)驗(yàn)給各位，希望給那些有興趣入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)的讀者一個(gè)容易上手的詳細(xì)日程表。

2017-03-16 14:01:00

機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)

只需十四步：從零開(kāi)始掌握Python機(jī)器學(xué)習(xí)（附資源）

Python 可以說(shuō)是現(xiàn)在最流行的機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言，而且你也能在網(wǎng)上找到大量的資源。你現(xiàn)在也在考慮從 Python 入門(mén)機(jī)器學(xué)習(xí)嗎?本教程或許能幫你成功上手。

2017-03-14 14:04:24

Python 機(jī)器學(xué)習(xí)

用機(jī)器學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)指導(dǎo)人生：如何實(shí)現(xiàn)學(xué)習(xí)效率最大化

這篇文章通過(guò)分析機(jī)器學(xué)習(xí)是如何工作的來(lái)介紹如何把AI應(yīng)用于你自身的學(xué)習(xí)。

2017-03-13 14:32:10

機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)效率 AI

機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)算法：從線性模型到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

近段時(shí)間以來(lái)，我們頻頻聽(tīng)到「機(jī)器學(xué)習(xí)（machine learning）」這個(gè)詞（通常在預(yù)測(cè)分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。幾十年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)際上已經(jīng)變成了一門(mén)獨(dú)立的領(lǐng)域。由于現(xiàn)代計(jì)算能力的進(jìn)步，我們最近才能夠真正大規(guī)模地利用機(jī)器學(xué)習(xí)。

2017-03-10 12:16:46

機(jī)器學(xué)習(xí)

谷歌收購(gòu)Kaggle為什么會(huì)震動(dòng)三界（AI、機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)界）？

在昨晚的 Google Cloud Next 谷歌云計(jì)算開(kāi)發(fā)者大會(huì)上，華人 AI 學(xué)界的驕傲、谷歌云首席科學(xué)家李飛飛宣布了一則重大消息：谷歌收購(gòu) Kaggle。

2017-03-10 09:32:45

谷歌 Kaggle AI

為了防止信用卡盜刷機(jī)器學(xué)習(xí)算法認(rèn)出你是誰(shuí)

盜刷信用卡風(fēng)險(xiǎn)已經(jīng)成為困擾全球銀行信用卡部門(mén)的難題之一。僅以美國(guó)為例，美聯(lián)儲(chǔ)的支付調(diào)查報(bào)道顯示，2012年全美信用卡支付總金額達(dá)到260億美元，這其中未經(jīng)授權(quán)的信用卡支付，也就是盜刷信用卡的金額高達(dá)61億美元。

2017-03-10 09:11:49

信用卡盜刷機(jī)器學(xué)習(xí)

Facebook發(fā)布Faiss開(kāi)源資源庫(kù) 精度換取效率將成機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展方向？譯文

Facebook發(fā)布Faiss開(kāi)源資源庫(kù)，F(xiàn)AIR所采取的略微犧牲精度以提升效率的策略已經(jīng)為最新一代機(jī)器學(xué)習(xí)所廣泛接受，在未來(lái)，精度換取效率將成機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展方向？

2017-03-10 06:48:00

Facebook Faiss 開(kāi)源資源庫(kù)

了解機(jī)器學(xué)習(xí) 只需了解“三大法寶”

　從綜藝節(jié)目《危險(xiǎn)邊緣》（Jeopardy）的贏家和圍棋大師，再到不光彩的、與廣告有關(guān)的種族定性，我們似乎進(jìn)入了一個(gè)人工智能發(fā)展飛速加快的時(shí)代。但是，要?jiǎng)?chuàng)造出這樣一個(gè)完全有感知能力的人——他的電子“大腦”能夠利用公平的道德判斷來(lái)完全參與復(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)，目前我們的能力還不能做到。

2017-03-06 20:26:33

機(jī)器學(xué)習(xí)

為Go語(yǔ)言設(shè)計(jì)的機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)Gorgonia：對(duì)標(biāo)TensorFlow與Theano

Gorgonia 是一個(gè)促進(jìn)在 Go 中進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)的庫(kù)，旨在更容易地編寫(xiě)與評(píng)估涉及多維數(shù)組的數(shù)學(xué)方程。具體而言，Gorgonia 像 Theano 一樣相當(dāng)?shù)图?jí);但又像 Tensorflow 一樣具有更高目標(biāo)。

2017-03-02 14:18:14

Go 機(jī)器學(xué)習(xí)Gorgonia

面向Python語(yǔ)言的三大頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) 譯文

在今天的文章中，我們將共同了解三款最具人氣的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，相信能夠幫助大家?guī)?lái)更為順利的數(shù)據(jù)科學(xué)探索體驗(yàn)。

2017-03-02 08:28:09

科技新聞早報(bào)

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有著無(wú)限可能，然而為了更好地掌握算法的內(nèi)部工作機(jī)理和得到較好的結(jié)果，對(duì)大多數(shù)這些技術(shù)有一個(gè)透徹的數(shù)學(xué)理解是必要的。

2017-02-27 14:24:12

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

谷歌發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)新應(yīng)用可刪除網(wǎng)上有害評(píng)論

今天發(fā)布的Perspective是一種應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的“早期”技術(shù)，其能夠識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上的“有毒”評(píng)論。此外，媒體可以通過(guò)開(kāi)放的API接口，將這項(xiàng)技術(shù)加入到他們的網(wǎng)站上，從而為其能帶來(lái)更好的對(duì)話。

2017-02-25 20:32:36

機(jī)器學(xué)習(xí)

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)將成為下一個(gè)AI研究主流？聽(tīng)聽(tīng)數(shù)據(jù)科學(xué)家怎么說(shuō)

本篇文章的作者 Matthew Mayo 將會(huì)對(duì)自動(dòng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹，探討下一下它的合理性、采用情況，介紹下它現(xiàn)在使用的工具，討論下它預(yù)期的未來(lái)發(fā)展方向。

2017-02-24 19:16:56

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家

大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)類(lèi)命令行工具匯總譯文

本文章中，將向大家推薦無(wú)需鼠標(biāo)或者GUI，就能完全在OS X與Linux上完成大量操作的一些工具。即使您并不打算通過(guò)命令行運(yùn)行整條數(shù)據(jù)處理管道，這些工具仍然能夠帶來(lái)可觀助益。

2017-02-15 10:01:49

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)：將數(shù)據(jù)科學(xué)引入生產(chǎn)系統(tǒng)架構(gòu)的典型模式

數(shù)據(jù)科學(xué)這個(gè)概念已經(jīng)被非常多的行業(yè)所接受。數(shù)據(jù)科學(xué)(源自于一個(gè)科學(xué)研究課題)最早是來(lái)自于一些試圖去理解人類(lèi)的智能并創(chuàng)造人工智能的科學(xué)家，但現(xiàn)在它已經(jīng)被證明是完全可以帶來(lái)真正的商業(yè)價(jià)值。

2017-01-20 08:53:37

數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)驅(qū)動(dòng)

機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等的區(qū)別

AI(Artificial Intelligence)是創(chuàng)建于20世紀(jì)60年代的計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)子領(lǐng)域，是關(guān)于解決那些對(duì)人類(lèi)來(lái)講非常容易但是對(duì)計(jì)算機(jī)而言很難的任務(wù)。

2017-01-19 08:35:51

數(shù)據(jù)科學(xué)深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)?手把手教你用TensorFlow搭建圖像識(shí)別系統(tǒng)(二)

無(wú)論是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)器如何工作或是如何使用TensorFlow建立和運(yùn)行簡(jiǎn)單的圖表，我希望你找到了一些你感興趣的東西。

2017-01-18 09:20:23

TensorFlow 圖像識(shí)別

外媒速遞：2017年關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的10個(gè)另類(lèi)預(yù)測(cè) 原創(chuàng)

每一年結(jié)束時(shí)，技術(shù)專(zhuān)家總會(huì)著眼于新的十二個(gè)月，思考自己熟知的技術(shù)方案將在下一階段迎來(lái)怎樣的變化趨勢(shì)。在BigML公司，我們結(jié)合2016年中機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展與演變，嘗試解析它在新一年內(nèi)的未來(lái)前景。

2017-01-18 08:40:29

機(jī)器學(xué)習(xí)移動(dòng)UI 移動(dòng)應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)完成三步走戰(zhàn)略：從科學(xué)項(xiàng)目到商業(yè)規(guī)劃譯文

2016年，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)得到快速推廣，而這無(wú)疑得益于更強(qiáng)大的硬件以及更為豐富的即服務(wù)類(lèi)API。

2016-12-28 17:58:15

機(jī)器學(xué)習(xí)

曠視人臉識(shí)別商業(yè)系列大講堂—關(guān)于人臉識(shí)別你需要知道的

人臉識(shí)別技術(shù)的成熟雖然能讓計(jì)算機(jī)替代人眼取代一大部分在審核、找人工作中的勞動(dòng)力，但它并不能作為嚴(yán)肅場(chǎng)景中的唯一的驗(yàn)證方式。舉例說(shuō)明，在某公共場(chǎng)所動(dòng)態(tài)監(jiān)控緝拿逃犯時(shí)，因受外界環(huán)境干預(yù)，可能會(huì)同時(shí)彈出5個(gè)疑似的人選

2016-10-31 21:24:12

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