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聚合人工智能話題下，包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域的新聞資訊、前沿理論、技術知識、應用案例。

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即將步入“刷臉”的時代但是你的臉夠安全嗎？

【TechWeb報道】10月13日消息，蘋果手機現(xiàn)在可謂是在風口浪尖上行走，電池鼓包事件，碎屏事件等等，就連即將開售的iPhone X都受其影響。今天我們不說質(zhì)量，我們來聊聊它的新功能——面部識別。這款技術相信在不久的將來會徹底改變我們的生活。

2017-10-13 11:34:43

貓眼電影李明輝：機器學習在票房預估中的實戰(zhàn) 原創(chuàng)

高風險且投資回報率難以預測，很多時候大投入未必有大產(chǎn)出。在電影票房方面，預測工具的缺失，導致電影票房預測處于一個真空地帶。

2017-10-12 23:20:06

機器學習票房預估實戰(zhàn)

商業(yè)智能簡史，一切要從1865年說起

決策支持系統(tǒng)(DSS)是第一個數(shù)據(jù)庫管理系統(tǒng)。很多歷史學家都認為，現(xiàn)代版的商業(yè)智能是從DSS數(shù)據(jù)庫演化而來。上世紀80年代，商業(yè)人士發(fā)現(xiàn)了商業(yè)智能的價值，于是BI供應商的數(shù)量大增。

2017-10-12 17:40:07

人工智能商業(yè)智能 OLAP

乂學教學機器人對戰(zhàn)高級教師誰讓學習更高效？原創(chuàng)

乂學教育是國內(nèi)第一家人工智能自適應網(wǎng)絡教育公司，據(jù)創(chuàng)始人栗浩洋介紹，乂學教育用人工智能打造的智適應教學機器人，融合了幾百位特級名師的經(jīng)驗。教學機器人，再次引發(fā)業(yè)內(nèi)高度關注和觀點碰撞。

2017-10-12 12:05:59

乂學教學 AlphaGo AI

從急不可耐的谷歌硬件，到中美如何各自破題AI商業(yè)化

按照產(chǎn)業(yè)周期來劃分的話，整個AI可以分為基礎層、技術層和應用層，而應用層又可以按照商業(yè)目標的不同。在這個相對模糊的分類背后，是一個中美AI企業(yè)都在面對的問題：消費級產(chǎn)品上的局面非常難以開拓。

2017-10-12 11:22:22

Spark Graphx 實現(xiàn)圖中極大團挖掘, 偽并行化算法

對于關聯(lián)性較強的圖,找出來的連通圖非常大,這時串行化的極大團算法,仍然會耗時很久,這里利用剪枝的思想減少樣本數(shù)據(jù)量,但是對于大圖,優(yōu)化空間有限。

2017-10-12 11:14:21

Spark Graph 挖掘偽并行化

淺談：物聯(lián)網(wǎng)、云計算、大數(shù)據(jù)、人工智能怎么區(qū)分與彼此關系？

云計算是一種按使用量付費的模式，這種模式提供可用的、便捷的、按需的網(wǎng)絡訪問，進入可配置的計算資源共享池(資源包括網(wǎng)絡、服務器、存儲、應用軟件、服務)，這些資源能夠快速提供，只需投入很少的管理工作，或與服務商進行很少的交互。

2017-10-12 10:57:29

云計算大數(shù)據(jù)人工智能

如何擴大AI的使用？人工智能存在“1%問題”

關于人工智能(AI)的報道和評論為數(shù)眾多。有人說它能創(chuàng)造奇跡，也有人說它對人類構成威脅。但Databricks公司聯(lián)合創(chuàng)始人兼CEO阿里·高德西(Ali Ghodsi)要大家保持克制。Databricks來自加州大學伯克利分校AMPLab實驗室，致力于ApacheSpark。

2017-10-12 10:52:19

AI 人工智能云

顛覆傳統(tǒng)安全方式，AI重新定義Web安全

從 2006 年 Amazon 發(fā)布 EC2 服務至今，已經(jīng)過去了 11 年。在這 11 年里，AWS 收入從幾十萬美金上漲到 100 多億美金，讓云計算走進每一家企業(yè)。

2017-10-12 09:10:33

“有序漏斗”算法難題有望在易觀A10峰會獲得新突破

伴隨新零售、新金融、新娛樂等新業(yè)務類型的崛起，大數(shù)據(jù)的巨大能量滲透到互聯(lián)網(wǎng)生活的方方面面，以大數(shù)據(jù)為基石的移動應用正在改變世界。如何在技術層面實現(xiàn)“漏斗”升級，并充分釋放大數(shù)據(jù)的豐沛能量，是當前數(shù)據(jù)應用領域的重要議題。

2017-10-11 17:59:35

云計算是普惠科技阿里云將與制造業(yè)緊密結(jié)合推進“中國智造”

云計算從互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)開始進入社會生活的方方面面，最早開始進入的領域是制造業(yè)。胡曉明介紹，阿里云幫助十萬浙江企業(yè)上云，希望把制造業(yè)和服務業(yè)在云上推進，“當制造業(yè)和云計算結(jié)合的時候，智能制造才是真正的開始?！?/a>

2017-10-11 17:10:50

杭州100余路口已實現(xiàn)信號燈無人調(diào)控，杭州城市大腦1.0正式發(fā)布

城市大腦1.0正式發(fā)布，交出了用智能治理城市的周年答卷：接管杭州128個信號燈路口，試點區(qū)域通行時間減少15.3%，高架道路出行時間節(jié)省4.6分鐘。在主城區(qū)，城市大腦日均事件報警500次以上，準確率達92%;在蕭山，120救護車到達現(xiàn)場時間縮短一半。

2017-10-11 16:55:25

杭州城市大腦

被大數(shù)據(jù)淹沒的美國情報機構，寄希望于人工智能

由于有太多數(shù)據(jù)要去篩選，美國情報機構把他們的希望寄托在了人工智能上，他們希望能夠通過人工智能來快速處理億萬比特的數(shù)據(jù)從而了解世界各地正在發(fā)生的事件。

2017-10-11 15:17:59

人工智能大數(shù)據(jù)美國情報機構

5分鐘教你玩轉(zhuǎn) sklearn 機器學習（上）

這是一篇很難寫的文章，因為我希望這篇文章能對大家有所幫助。我不會給大家介紹機器學習，數(shù)據(jù)挖掘的行業(yè)背景，也不會具體介紹邏輯回歸，SVM，GBDT，神經(jīng)網(wǎng)絡等學習算法的理論依據(jù)和數(shù)學推導，本文更多的是在流程化上幫助大家快速的入門機器學習和數(shù)據(jù)建模。

2017-10-11 15:17:42

sklearn 機器學習 pandas

阿里知識圖譜全公開人工智能前沿科技閃耀云棲大會

2017-10-11 15:00:44

聽說現(xiàn)在趕火車刷臉就進站了！跟臉有關的最新玩法是你說什么，表情包就演什么

刷臉早已不是什么新鮮事了！我們今天來聊一個更好玩的事兒，那就是你說話，AI給你配表情。讓你做個真正的虛擬人兒。

2017-10-11 14:25:18

AI 刷臉音頻輸入

報告：人工智能將在五年內(nèi)顯著威脅到人類就業(yè)

一份報告顯示，最多5年后，自動化和人工智就會威脅到人類就業(yè)，面對這一情況，人們必須不斷學習新的技能。普華永道調(diào)查了來自世界各地的1萬人，他們大多表示確實對自動化可能取代自己的工作而擔憂，但他們也說自己愿意學習新的東西，防止自己失業(yè)。

2017-10-11 11:01:43

人工智能機器人自動化

機器學習是如何運作的？谷歌用這個小實驗來告訴你

說到機器學習（Machine Learning），你或許已經(jīng)聽過一兩個有關的項目。但想要理解它是怎么運作的，最好還是親自去體驗一番。近日，Google 推出了一個名叫“Teachable Machine”的瀏覽器內(nèi)小實驗項目。

2017-10-11 09:41:03

百度總裁張亞勤：AI是我們這一時代最具變革性的力量

北京時間10月10日上午消息，作為中國搜索巨頭，百度公司在西雅圖地區(qū)設立的辦事處剛剛開業(yè)，將全力支持人工智能(AI)，提升其改變無數(shù)行業(yè)的能力。

2017-10-11 09:25:27

人工智能變革性突破

迅雷創(chuàng)始人程浩：人工智能創(chuàng)業(yè)的6大核心問題

首先如果今天大家選擇創(chuàng)業(yè)，我建議更應該關注人工智能，而非互聯(lián)網(wǎng)。為什么這么講?

2017-10-10 19:12:00

人工智能創(chuàng)業(yè) 問題

從小白到大數(shù)據(jù)人工智能專家的學習歷程

大數(shù)據(jù)處理技術怎么學習呢?首先我們要學習Python語言和Linux操作系統(tǒng)，這兩個是學習大數(shù)據(jù)的基礎，學習的順序不分前后。

2017-10-10 17:36:14

大數(shù)據(jù)語言人工智能

Java數(shù)據(jù)結(jié)構與算法解析(八)——伸展樹

伸展樹(Splay Tree)是特殊的二叉查找樹。它的特殊是指，它除了本身是棵二叉查找樹之外，它還具備一個特點: 當某個節(jié)點被訪問時，伸展樹會通過旋轉(zhuǎn)使該節(jié)點成為樹根。這樣做的好處是，下次要訪問該節(jié)點時，能夠迅速的訪問到該節(jié)點。

2017-10-10 16:59:28

Java 數(shù)據(jù)結(jié)構算法解析

用隨機森林分類算法進行Iris 數(shù)據(jù)分類訓練，是怎樣的體驗？

MLlib是Spark的機器學習(ML)庫，旨在簡化機器學習的工程實踐工作，并方便擴展到更大規(guī)模。

2017-10-10 14:20:11

隨機森林分類算法

最受歡迎的12個AI工具、庫和平臺

隨著近年來AI的使用率越來越高，我們需要更加清楚地了解現(xiàn)在有哪些可供選擇的人工智能工具、庫、平臺，以及它們提供了哪些功能，有哪些缺點，哪個最適合你。本文列舉出了最受歡迎的前12個AI工具、庫和平臺，介紹了它們最常見的用途，有哪些優(yōu)點和缺點，還有一些其它的內(nèi)容，根據(jù)這些信息，將會使你更加輕松地做出上述問題的決策!

2017-10-10 13:29:54

AI工具庫平臺

人工智能并不能完全取代臨床醫(yī)生

在未來的一些年里，你可能會第一次與醫(yī)學人工智能(AI)系統(tǒng)進行互動，能夠自動駕駛汽車、家庭語音助手以及自我標簽的圖片庫的相同技術如今在衛(wèi)生保健領域取得了快速的發(fā)展，而首個醫(yī)學人工智能系統(tǒng)(AI)如今已經(jīng)開始轉(zhuǎn)向臨床應用了。

2017-10-10 09:58:44

人工智能應用臨床

深度學習的局限性，你了解嗎？

AI、機器學習、深度學習是近年大熱的領域，但我們要清楚，深度學習的局限性，即雖然可以使用連續(xù)幾何變換把 X 映射到 Y，但缺乏推理能力和抽象能力。訓練集樣本不足，有些數(shù)據(jù)無法用連續(xù)的幾何變換表示。雖然現(xiàn)在機器學習能夠改變很多行業(yè)的游戲規(guī)則，但距離人性化 AI 還有很遠的路要走。

2017-10-09 19:12:52

AI 深度學習局限性

大規(guī)模機器學習系統(tǒng)中的No Free Lunch

企業(yè)機器學習應用系統(tǒng)中的核心模型訓練系統(tǒng)有著什么樣的設計和優(yōu)化的考慮?與教科書中的機器學習應用相比，企業(yè)實際的機器學習應用中有哪些容易被人忽略的陷阱?涂威威對此作了經(jīng)驗分享，同時給出了一些可供參考的解決方案。

2017-10-09 16:51:34

機器學習 No Free Lun

迅雷創(chuàng)始人程浩：人工智能創(chuàng)業(yè)的6大核心問題

今天跟大家聊聊人工智能領域的創(chuàng)業(yè)和創(chuàng)新，包括如何選擇賽道、團隊的搭配、以及如何應對巨頭的挑戰(zhàn)，從投資人的視角，給大家總結(jié)了人工智能創(chuàng)業(yè)的6大核心問題。

2017-10-09 15:53:18

未來 3~5 年，哪個方向的機器學習人才最緊缺？

既然已經(jīng)身在工業(yè)界，那么我就談談工業(yè)界未來幾年需要什么樣的機器學習人才。不談學術界主要還是因為大部分人最終不會從事研究，而會奮斗在應用領域。相較而言，工業(yè)界對人才的需求更加保守，這和學術界不同。

2017-10-09 13:20:13

機器學習未來方向人才緊缺

阿迪達斯機器人工廠制造的鞋子馬上要發(fā)貨了

據(jù)報道，阿迪達斯在德國開設的機器人造鞋工廠Speedfactory已正式投入生產(chǎn)，其首款鞋型是專屬的特別型號 Adidas Made For(AM4)，將于10月19日起在限定區(qū)域陸續(xù)發(fā)貨。

2017-10-09 13:10:05

阿迪達斯機器人

Kaggle機器學習之模型融合（stacking）心得

本文適用于被stacking折磨的死去活來的新手，在網(wǎng)上為數(shù)不多的stacking內(nèi)容里，我已經(jīng)假設你早已經(jīng)看過了上述所提到的那幾篇有用的文章了。我希望下面的內(nèi)容能成為，你在學習stacking的曲折道路上的一個小火把，給你提供一些微弱的光亮。

2017-10-09 12:55:29

機器學習 Kaggle Stacking

神經(jīng)網(wǎng)絡求解新思路：OpenAI用線性網(wǎng)絡計算非線性問題

我們展示了深度線性網(wǎng)絡(使用浮點運算實現(xiàn))實際上并不是線性的，它可以執(zhí)行非線性計算。我們利用這一點使用進化策略在線性網(wǎng)絡中尋找參數(shù)，使我們能夠解決重要問題。

2017-10-09 11:21:46

神經(jīng)網(wǎng)絡 OpenAI 非線性

解決機器學習問題有通法！看這一篇就夠了！

一個中等水平的數(shù)據(jù)科學家每天都要處理大量的數(shù)據(jù)。一些人說超過60%到70%的時間都用于數(shù)據(jù)清理、數(shù)據(jù)處理及格式轉(zhuǎn)化，以便于在之后應用機器學習模型。這篇文章的重點便在后者—— 應用機器學習模型（包括預處理的階段）。

2017-10-04 06:36:55

機器學習 python 數(shù)據(jù)

微軟CEO納德拉訪談：人工智能的大方向與未來是什么？

人工智能的未來到底應該是什么樣的？它應該朝著什么方向發(fā)展？在發(fā)展的過程中應該注意什么？這些都是每一個關注科技發(fā)展的人在思考的問題。

2017-09-30 13:02:00

為什么要用深度學習來做個性化推薦 CTR 預估

深度學習應該這一兩年計算機圈子里最熱的一個詞了。基于深度學習，工程師們在圖像，語音，NLP等領域都取得了令人振奮的進展。而深度學習本身也在不斷的探索和發(fā)展中，其潛力的極限目前還沒有被看到。

2017-09-29 14:56:28

深度學習 CTR 預估

[ I am Jarvis ] ：聊聊 FaceID 背后的深度學習視覺算法

在上周發(fā)布的iPhoneX中，最吸引我的，不是那蠢萌的兔耳朵，而是蘋果的FaceID。在蘋果用FaceID取代TouchID的背后，是強大的視覺算法支持，讓iPhoneX有能力識別各種欺騙和偽裝，從而敢于將FaceID作為最重要的安全校驗手段。

2017-09-29 14:29:59

深度學習視覺算法

使用反向傳播訓練多層神經(jīng)網(wǎng)絡的原理

每個神經(jīng)元由兩部分組成。第一部分是輸入信號和權重系數(shù)的加權和。第二部分是非線性函數(shù)，稱為神經(jīng)元激活函數(shù)。信號e是加權和的輸出(加法器的輸出)信號。y=f(e)是非線性函數(shù)(元件)的輸出信號。信號y也是神經(jīng)元的輸出信號。

2017-09-28 16:15:12

神經(jīng)網(wǎng)絡訓練多層

刷臉時代，人臉識別創(chuàng)業(yè)者的突圍之路

9月初的一場蘋果發(fā)布會，再次火了“人臉識別”。全面屏的iPhone X采用Face ID技術，讓國人陷入一場“刷臉狂歡”。人臉識別技術投入商業(yè)化應用的臨界點似乎已經(jīng)到來。iPhone X或許未必能成就自己，但卻成就了人臉識別。

2017-09-28 15:42:03

揭秘支付寶中的深度學習引擎：xNN

xNN的模型壓縮工具 (xqueeze) 在業(yè)務模型上實現(xiàn)了近50倍的壓縮比，使得在包預算極為有限的移動App中大規(guī)模部署深度學習算法成為可能。xNN的計算性能經(jīng)過算法和指令兩個層面的深度優(yōu)化，極大地降低了移動端DL的機型門檻。

2017-09-28 14:48:46

支付寶深度學習 xNN

內(nèi)存帶寬與計算能力，誰才是決定深度學習執(zhí)行性能的關鍵？

隨著深度學習的不斷發(fā)展，計算能力得到了深度學習社區(qū)越來越多的注意。任何深度學習模型，歸根到底都是需要跑在設備上的，而模型對設備性能的要求越低，則能得到越多的運用——千萬不能讓硬件成為了模型普及的瓶頸！

2017-09-28 11:20:59

深度學習內(nèi)存帶寬計算能力

如何解決深度學習中的多體問題

多個智能體如何協(xié)同工作才能高效完成任務？深度學習領域中的多體問題就像物理領域中的一樣難解。很多研究機構正致力于研發(fā)先進技術處理多代理系統(tǒng)的問題。

2017-09-28 10:40:10

深度學習多體問題多代理系統(tǒng)

如何一步一步提高圖像分類準確率？

本文介紹的調(diào)參歷程，希望能幫助到大家，聽說過這么一句話，“讀研期間學習人工智能，什么都不用學，學好調(diào)參就行了”，而“調(diào)參”二字卻包含著無數(shù)的知識，希望大家能多分享神經(jīng)網(wǎng)絡相關的干貨。

2017-09-28 09:40:36

圖像分類準確率

對于未來互聯(lián)網(wǎng)：AI創(chuàng)造了什么，毀滅了什么

近日，國外研究機構Internet Society發(fā)布了題為《Paths to Our Digital Future（2017）》的報告，闡述了后互聯(lián)網(wǎng)時代的變革驅(qū)動力，這里對變革驅(qū)動力之一人工智能部分做了翻譯和整理，力圖解釋人工智能對未來數(shù)字時代的影響。

2017-09-27 16:04:08

如何看待「機器學習不需要數(shù)學，很多算法封裝好了，調(diào)個包就行」這種說法？

大部分機器學習從業(yè)者不需要過度的把時間精力放在數(shù)學上，而該用于熟悉不同算法的應用場景和掌握一些調(diào)參技巧。好的數(shù)學基礎可以使你的模型簡潔高效，但絕非必要的先決條件。

2017-09-27 14:50:28

機器學習數(shù)學算法

保序回歸：一種可以使資源利用率最大化的算法

當前IT行業(yè)虛擬化比較流行，使用這種方式，找到合適的判斷參數(shù)，就可以使用此算法使資源得到最大程度的合理利用。

2017-09-27 11:04:03

保序回歸資源算法

500家國內(nèi)AI企業(yè)大數(shù)據(jù)分析：產(chǎn)業(yè)布局與融投風云

本文基于從IT桔子爬取的國內(nèi)人工智能初創(chuàng)企業(yè)數(shù)據(jù)，在AI初創(chuàng)公司產(chǎn)業(yè)鏈分布、融投資事件、投資機構風格與產(chǎn)業(yè)鏈布局等維度進行深入分析。

2017-09-26 15:19:26

AI 數(shù)據(jù)分析產(chǎn)業(yè)布局

人工智能竟然能猜密碼了，準確率居然高達25%

美國史蒂文斯理工學院(Stevens Institute of Technology)開發(fā)了一個所謂的生成式對抗網(wǎng)絡，可以對你所使用的密碼進行合理猜測，準確率達到四分之一。

2017-09-26 14:07:16

人工智能猜密碼

資源 | 8張思維導圖幫你梳理深度學習&機器學習多個知識點

本文是對作者@Daniel Martinez(https://twitter.com/danielmartinezf)在GitHub上的開源項目介紹，作者通過思維導圖對深度學習和機器學習中的一些重點和架構進行了梳理。

2017-09-26 13:52:52

深度學習機器學習思維導圖

迪拜測試無人“飛的”：有望全球首推無人機載客服務

鳳凰科技訊據(jù)路透社北京時間9月26日報道，當?shù)貢r間周一，德國無人機開發(fā)公司——Volocopter在阿聯(lián)酋迪拜進行了一場載客無人機飛行測試。

2017-09-26 11:39:09

cnBeta推出三款新機器學習工具幫助開發(fā)者打造AI應用

據(jù) TechCrunch 網(wǎng)站北京時間 9 月 25 日報道，與眾多競爭對手一樣，微軟近年來也開始專注于機器學習技術，這一戰(zhàn)略重心在今天的微軟 Ignite 技術大會上體現(xiàn)得淋漓盡致。

2017-09-26 11:25:00

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