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人工智能

3.0w內(nèi)容??

關(guān)注

聚合人工智能話題下，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理等領(lǐng)域的新聞資訊、前沿理論、技術(shù)知識(shí)、應(yīng)用案例。

文章博文帖子課程

共 3.0w 條

百度CEO李彥宏：AI時(shí)代開放推動(dòng)技術(shù)進(jìn)步

8 月 19 日消息，2017 亞布力中國企業(yè)家論壇夏季高峰會(huì)在銀川舉行。百度創(chuàng)始人、董事長兼首席執(zhí)行官李彥宏在會(huì)上表示，AI 時(shí)代與互聯(lián)網(wǎng)時(shí)代最大的不同在于，這個(gè)時(shí)代技術(shù)起到更重要的作用。

2017-08-21 11:20:51

一文讀懂遺傳算法工作原理（附Python實(shí)現(xiàn)）

本文是作者 Shubham Jain 現(xiàn)身說法，用通俗易懂的語言對(duì)遺傳算法作了一個(gè)全面而扼要的概述，并列舉了其在多個(gè)領(lǐng)域的實(shí)際應(yīng)用，其中重點(diǎn)介紹了遺傳算法的數(shù)據(jù)科學(xué)應(yīng)用。

2017-08-21 10:00:23

遺傳算法 Python 生物學(xué)

AI擊敗DotA頂級(jí)選手是不是突破？OpenAI放出了更多細(xì)節(jié)

周末，OpenAI在DotA 2全球頂級(jí)賽事TI7（The International）的中單1v1比賽中擊敗了頂級(jí)選手Dendi 。OpenAI的發(fā)起人之一，硅谷鋼鐵俠馬斯克還順勢連發(fā)三條twitter，贊賞OpenAI，談監(jiān)管，談AI的風(fēng)險(xiǎn) 。

2017-08-18 12:04:34

除了自然語言處理，你還可以用Word2Vec做什么？

這篇文章的目標(biāo)是展示我們?nèi)绾文軌蚴褂靡环N詞嵌入方法，Word2Vec(2013，Mikolov 等)，來把一個(gè)具有大量模態(tài)的分類特征轉(zhuǎn)換為一組較小的易于使用的數(shù)字特征。

2017-08-17 16:50:19

自然語言 Word2Vec 嵌入

在人工智能的浪潮中，我們會(huì)失業(yè)嗎?

究竟我們的工作將在何時(shí)被機(jī)器所取代?哪些工作最危險(xiǎn)?隨著人工智能和自動(dòng)化以閃電般的速度發(fā)展著，許多人都擔(dān)心這將對(duì)我們的工作造成怎樣的影響。

2017-08-17 15:15:18

人工智能失業(yè)

帶著問題學(xué)Machine Learning：什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)就是讓計(jì)算機(jī)有像人一樣的學(xué)習(xí)能力的技術(shù)，是從數(shù)據(jù)中尋找有用的知識(shí)的數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)。

2017-08-17 13:26:34

機(jī)器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí)

2017年為什么我一定要學(xué)深度學(xué)習(xí)

對(duì)于深度學(xué)習(xí)，我也是一個(gè)初學(xué)者，這篇文章只是我的個(gè)人想法，能力有限，所以對(duì)不對(duì)，不好說，但的確是我現(xiàn)在的真實(shí)想法，我也會(huì)按這個(gè)思路去嘗試。請(qǐng)大家?guī)е|(zhì)疑精神去讀吧。

2017-08-17 11:11:41

深度學(xué)習(xí)弱智能機(jī)器學(xué)習(xí)

深度學(xué)習(xí)利器：TensorFlow與NLP模型

自然語言處理(簡稱NLP)，是研究計(jì)算機(jī)處理人類語言的一門技術(shù)，NLP技術(shù)讓計(jì)算機(jī)可以基于一組技術(shù)和理論，分析、理解人類的溝通內(nèi)容。傳統(tǒng)的自然語言處理方法涉及到了很多語言學(xué)本身的知識(shí)，而深度學(xué)習(xí)，是表征學(xué)習(xí)(representation learning)的一種方法，在機(jī)器翻譯、自動(dòng)問答、文本分類、情感分析、信息抽取、序列標(biāo)注、語法解析等領(lǐng)域都有廣泛的應(yīng)用。

2017-08-16 10:57:52

深度學(xué)習(xí)TensorFlow NLP

前端面試中的常見的算法問題

雖說我們很多時(shí)候前端很少有機(jī)會(huì)接觸到算法。大多都交互性的操作，然而從各大公司面試來看，算法依舊是考察的一方面。實(shí)際上學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法對(duì)于工程師去理解和分析問題都是有幫助的。如果將來當(dāng)我們面對(duì)較為復(fù)雜的問題，這些基礎(chǔ)知識(shí)的積累可以幫助我們更好的優(yōu)化解決思路。下面羅列在前端面試中經(jīng)常撞見的幾個(gè)問題吧。

2017-08-16 10:03:57

前端面試題算法

深度學(xué)習(xí)VS深度克隆，誰才是解決聊天機(jī)器人的更好方法？

聊天機(jī)器人已經(jīng)不新鮮了，F(xiàn)acebook、微軟等很多大平臺(tái)都有了自己聊天機(jī)器人，但是聊天機(jī)器人的發(fā)展好像遇到了瓶頸，本文作者 Riza C. Berkan 博士從深層的技術(shù)角度探討如何解決聊天機(jī)器人領(lǐng)域面臨的問題。

2017-08-15 17:55:52

深度學(xué)習(xí)深度克隆聊天機(jī)器人

Tech Neo技術(shù)沙龍•第14期——基于算法的IT運(yùn)維實(shí)踐與探索

2017-08-15 16:19:10

技術(shù)沙龍技術(shù)沙龍 Tech Neo

美麗聯(lián)合業(yè)務(wù)升級(jí)下的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

通常機(jī)器學(xué)習(xí)在電商領(lǐng)域有三大應(yīng)用，推薦、搜索、廣告，這次我們聊聊三個(gè)領(lǐng)域里都會(huì)涉及到的商品排序問題。從業(yè)務(wù)角度，一般是在一個(gè)召回的商品集合里，通過對(duì)商品排序，追求GMV或者點(diǎn)擊量最大化。進(jìn)一步講，就是基于一個(gè)目標(biāo)，如何讓流量的利用效率最高。很自然的，如果我們可以準(zhǔn)確預(yù)估每個(gè)商品的GMV轉(zhuǎn)化率或者點(diǎn)擊率，就可以最大化利用流量，從而收益最大。

2017-08-14 17:00:21

機(jī)器學(xué)習(xí)電商應(yīng)用

薪酬那么高的機(jī)器學(xué)習(xí)崗位，究竟是怎么面試人的？

首先這個(gè)問題問的很廣。做機(jī)器學(xué)習(xí)方向很多，有些公司更偏重于數(shù)據(jù)挖掘，而有些更傾向于深度學(xué)習(xí)。同理，相對(duì)應(yīng)的崗位有些偏重理論也有些偏重實(shí)踐。這些因素疊加造成了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的崗位分布廣，如數(shù)據(jù)分析師，算法工程師，機(jī)器學(xué)習(xí)科學(xué)家等，很難一概而論。

2017-08-11 19:35:48

機(jī)器學(xué)習(xí)崗位面試

深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結(jié)構(gòu)？

我是生物本科，認(rèn)知神經(jīng)科學(xué)研究生在讀，課余時(shí)間比較喜歡編程和機(jī)器學(xué)習(xí)，正在自學(xué)，了解的稍微多一些。我試著從我的角度來說下我看到的深度學(xué)習(xí)和神經(jīng)科學(xué)的聯(lián)系。

2017-08-11 17:44:31

人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)元

普通程序員如何轉(zhuǎn)向AI方向？

本文的目的是給出一個(gè)簡單的，平滑的，易于實(shí)現(xiàn)的學(xué)習(xí)方法，幫助 “普通” 程序員踏入AI領(lǐng)域這個(gè)門。

2017-08-11 16:40:21

人工智能 AI 程序員

FMI2017----讓人工智能與大數(shù)據(jù)為時(shí)代賦能

2017年8月5日，由飛馬網(wǎng)主辦的“FMI人工智能&大數(shù)據(jù)高峰論壇”在北京國家會(huì)議中心召開。大會(huì)圍繞著“大數(shù)據(jù)”和“人工智能”兩大主題展開，20余位來自京東、搜狗、eBay、中興、科大訊飛、第四范式等知名企業(yè)的AI踐行者帶著自己的實(shí)踐案例與經(jīng)驗(yàn)為現(xiàn)場近2000+技術(shù)開發(fā)者們帶來了精彩演講。

2017-08-09 15:23:32

人工智能大數(shù)據(jù)FMI2017

機(jī)器學(xué)習(xí)填坑：你知道模型參數(shù)和超參數(shù)之間的區(qū)別嗎？

機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型參數(shù)和模型超參數(shù)在作用、來源等方面都有所不同，而模型超參數(shù)常被稱為模型參數(shù)，這樣，很容易對(duì)初學(xué)者造成混淆。本文給出了模型參數(shù)和模型超參數(shù)的定義，并進(jìn)行了對(duì)比，指出了二者本質(zhì)上的區(qū)別：模型參數(shù)是模型內(nèi)部的配置變量，可以用數(shù)據(jù)估計(jì)模型參數(shù)的值;模型超參數(shù)是模型外部的配置，必須手動(dòng)設(shè)置參數(shù)的值。

2017-08-08 14:54:54

機(jī)器學(xué)習(xí)模型參數(shù)超參數(shù)

加入了認(rèn)知計(jì)算的運(yùn)維是否得力? 原創(chuàng)

當(dāng)人工智能的“頭號(hào)網(wǎng)紅”AlphaGO還在炫耀自己精湛的棋技的時(shí)候，IBM Watson已經(jīng)商用落地。根據(jù)IBM提供的數(shù)據(jù)顯示，目前在全球范圍內(nèi)已有36個(gè)國家，17個(gè)行業(yè)的客戶正在使用Watson的認(rèn)知技術(shù)。

2017-08-08 14:09:21

認(rèn)知計(jì)算運(yùn)維得力助手

號(hào)稱史上最晦澀的算法Paxos，如何變得平易近人？

分布式一致性算法(Consensus Algorithm)是一個(gè)分布式計(jì)算領(lǐng)域的基礎(chǔ)性問題，其最基本的功能是為了在多個(gè)進(jìn)程之間對(duì)某個(gè)(某些)值達(dá)成一致(強(qiáng)一致);進(jìn)而解決分布式系統(tǒng)的可用性問題(高可用)。

2017-08-08 10:14:03

Paxos 算法分布式

無人車未來報(bào)告：95%乘用車將消失，7萬億美元出行市場存4大機(jī)會(huì)

自動(dòng)駕駛汽車將在20年內(nèi)大幅改變?nèi)蚪?jīng)濟(jì)，對(duì)保險(xiǎn)、媒體、安全、物流和汽車等多個(gè)行業(yè)產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。這將是怎樣的影響?

2017-08-07 19:58:21

無人車自動(dòng)駕駛未來發(fā)展

關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的領(lǐng)悟與反思

近年來，人工智能的強(qiáng)勢崛起，特別是去年AlphaGo和韓國九段棋手李世石的人機(jī)大戰(zhàn)，讓我們深刻地領(lǐng)略到了人工智能技術(shù)的巨大潛力。數(shù)據(jù)是載體，智能是目標(biāo)，而機(jī)器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)通往智能的技術(shù)、方法途徑。因此，機(jī)器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心，是現(xiàn)代人工智能的本質(zhì)。

2017-08-07 18:35:52

機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)與計(jì)算發(fā)展啟示

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和數(shù)學(xué)之間的聯(lián)系在哪里？看完你就明白

在我們了解過神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的人中，都了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)一個(gè)有很常見的訓(xùn)練方法，BP 訓(xùn)練算法。通過 BP 算法，我們可以不斷的訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)，最終使得網(wǎng)絡(luò)可以無限的逼近一種我們想要擬合的函數(shù)，最終訓(xùn)練好的網(wǎng)絡(luò)它既能在訓(xùn)練集上表現(xiàn)好，也能在測試集上表現(xiàn)不錯(cuò)！

2017-08-07 11:36:04

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)學(xué)BP

基于概率隱層模型的購物搭配推送：阿里巴巴提出新型用戶偏好預(yù)測模型

推送控制是電商應(yīng)用中的關(guān)鍵組成部分，它與用戶的數(shù)量增長與參與度顯著相關(guān)。推送通知的有效性通常以消息被打開比例來衡量。推送消息可以包含推薦的產(chǎn)品、優(yōu)惠信息等，但由于顯示空間的限制，通常我們只能在推送消息中顯示一個(gè)或兩個(gè)項(xiàng)目。近日，阿里巴巴的研究者們提出了一種混合模型方法，用于預(yù)測用戶購買后補(bǔ)充產(chǎn)品推薦任務(wù)中的推送消息打開率。

2017-08-07 11:09:19

機(jī)器學(xué)習(xí)用戶推薦轉(zhuǎn)化率

算法很難，編程不易，程序員的苦，誰懂？

我們來探討一下，程序員到底苦在哪里。算法很難，編程不易，但這些并不是程序員苦的全部原因。

2017-08-07 10:53:57

程序員客戶項(xiàng)目

人工智能用于網(wǎng)絡(luò)安全的「能」與「不能」

瑞星發(fā)布的《2017 年上半年中國網(wǎng)絡(luò)安全報(bào)告》顯示，2017 年 1-6 月，瑞星「云安全」系統(tǒng)共截獲病毒樣本總量 3,132 萬個(gè)，病毒感染次數(shù) 23.4 億次，病毒總體數(shù)量比 2016 年同期上漲 35.47%。逐漸上漲的病毒數(shù)量讓網(wǎng)絡(luò)安全受到了前所未有的關(guān)注，以人工智能驅(qū)動(dòng)的網(wǎng)絡(luò)安全公司也受到了資本的青睞。

2017-08-07 10:17:06

人工智能網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)器學(xué)習(xí)

在Object-C中學(xué)習(xí)排序算法

在這次重新學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法的過程中筆者充分認(rèn)識(shí)到了學(xué)習(xí)這些所謂的基礎(chǔ)知識(shí)的重要性，了解了要想進(jìn)一步提供iOS開發(fā)的水平恰恰不能忽視基礎(chǔ)環(huán)節(jié)，也恰好在這次學(xué)習(xí)中用到了圖的深度遍歷解決了在研究埋點(diǎn)過程中找到回溯源的問題。  

2017-08-04 17:44:02

GCD iOS Objectiv

關(guān)于大數(shù)據(jù)，你應(yīng)該知道的75個(gè)專業(yè)術(shù)語

近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上連發(fā)兩篇文章，扼要而全面地介紹了關(guān)于大數(shù)據(jù)的 75 個(gè)核心術(shù)語，這不僅是大數(shù)據(jù)初學(xué)者的很好的入門資料，對(duì)于高階從業(yè)人員也可以起到查缺補(bǔ)漏的作用。本文分為上篇（25 個(gè)術(shù)語）和下篇（50 個(gè)術(shù)語）。

2017-08-04 16:55:35

術(shù)語大數(shù)據(jù)

從決策樹到隨機(jī)森林：樹型算法的原理與實(shí)現(xiàn)

基于樹（Tree based）的學(xué)習(xí)算法在數(shù)據(jù)科學(xué)競賽中是相當(dāng)常見的。這些算法給預(yù)測模型賦予了準(zhǔn)確性、穩(wěn)定性以及易解釋性。和線性模型不同，它們對(duì)非線性關(guān)系也能進(jìn)行很好的映射。常見的基于樹的模型有：決策樹（decision trees），隨機(jī)森林（random forest）和提升樹（boosted trees）。

2017-08-04 14:28:40

決策樹隨機(jī)森林 CART模型

圖解機(jī)器學(xué)習(xí)：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和TensorFlow的文本分類

在本文中，我們將創(chuàng)建一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來將文本分類到類別中。

2017-08-04 14:23:04

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

麥肯錫報(bào)告：如果再不轉(zhuǎn)型人工智能，這些行業(yè)將被越甩越遠(yuǎn)

報(bào)告指出，早期證據(jù)已表明“大規(guī)模采用人工智能技術(shù)將為企業(yè)帶來豐厚回報(bào)”，這意味著人工智能的顛覆性力量將逐漸顯現(xiàn)。政府、企業(yè)以及開發(fā)者都應(yīng)對(duì)此有清晰認(rèn)識(shí)。

2017-08-04 13:46:09

人工智能行業(yè)轉(zhuǎn)型面臨挑戰(zhàn)

垃圾回收算法與 JVM 垃圾回收器綜述

垃圾回收算法與 JVM 垃圾回收器綜述歸納于筆者的 JVM 內(nèi)部原理與性能調(diào)優(yōu)系列文章，文中涉及的引用資料參考 Java 學(xué)習(xí)與實(shí)踐資料索引、JVM 資料索引。

2017-08-04 10:53:30

回收算法 JVM 垃圾回收器

DeepMind：把人工智能和神經(jīng)科學(xué)結(jié)合起來，實(shí)現(xiàn)良性循環(huán)

人工智能發(fā)展早期的許多啟發(fā)來自于神經(jīng)科學(xué)，神經(jīng)科學(xué)也從人工智能研究者的理論和模型中受益良多。將二者結(jié)合起來，互相學(xué)習(xí)，互相汲取靈感，形成良性循環(huán)，或?qū)Χ叩某掷m(xù)發(fā)展產(chǎn)生積極影響。

2017-08-04 10:33:52

人工智能神經(jīng)科學(xué)Deepmind

除了自然語言處理，你還可以用詞嵌入（Word2Vec）做這個(gè)

盡管詞嵌入（Word2Vec）技術(shù)目前主要用在自然語言處理的應(yīng)用中，例如機(jī)器翻譯；但本文指出，該技術(shù)還可以用于分類特征處理，把文本數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成便于機(jī)器學(xué)習(xí)算法直接使用的實(shí)值向量，從而提供了一種看待詞嵌入（Word2Vec）應(yīng)用的新視角。

2017-08-04 10:16:52

自然語言處理嵌入機(jī)器學(xué)習(xí)

當(dāng)深度學(xué)習(xí)遇見自動(dòng)文本摘要

本文主要介紹基于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的生成式自動(dòng)文本摘要，著重討論典型的摘要模型，并介紹如何評(píng)價(jià)自動(dòng)生成的摘要。

2017-08-03 16:20:42

深度學(xué)習(xí)文本摘要遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

SMP、NUMA、MPP體系結(jié)構(gòu)介紹

從系統(tǒng)架構(gòu)來看，目前的商用服務(wù)器大體可以分為三類，即對(duì)稱多處理器結(jié)構(gòu) (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存儲(chǔ)訪問結(jié)構(gòu) (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行處理結(jié)構(gòu) (MPP ： Massive Parallel Processing) 。

2017-08-03 14:01:07

大數(shù)據(jù)深度學(xué)習(xí)體系結(jié)構(gòu)

將注意力機(jī)制引入RNN，解決5大領(lǐng)域的序列預(yù)測問題

編碼器-解碼器結(jié)構(gòu)在多個(gè)領(lǐng)域展現(xiàn)出先進(jìn)水平，但這種結(jié)構(gòu)會(huì)將輸入序列編碼為固定長度的內(nèi)部表征。這限制了輸入序列的長度，也導(dǎo)致模型對(duì)特別長的輸入序列的性能變差。將注意力機(jī)制引入循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)幫助解決這一局限性。該方法可用于多個(gè)領(lǐng)域的序列預(yù)測中，包括文本翻譯、語音識(shí)別等。

2017-08-03 11:06:52

RNN 序列預(yù)測注意力機(jī)制

如何使用深度學(xué)習(xí)檢測XSS

眾所周知，深度學(xué)習(xí)在計(jì)算機(jī)視覺、自然語言處理、人工智能等領(lǐng)域取得了極大的進(jìn)展，在安全領(lǐng)域也開始嶄露頭角走向了實(shí)際應(yīng)用。本文中進(jìn)行的實(shí)驗(yàn)主要以文本分類的方法，使用深度學(xué)習(xí)檢測XSS攻擊，由于本人是初學(xué)者，難免對(duì)算法本身的理解不夠確切，所以本文盡量使用通俗簡單的方式介紹算法，不會(huì)過多的講解細(xì)節(jié)，以免誤導(dǎo)大家。

2017-08-03 11:00:20

深度學(xué)習(xí)算法 XSS

GAFT：一個(gè)使用Python實(shí)現(xiàn)的遺傳算法框架

對(duì)于遺傳算法來說，就非常適合寫個(gè)相對(duì)固定的框架然后給算子、參數(shù)等留出空間以便對(duì)新算法進(jìn)行測試和改進(jìn)。于是就動(dòng)手寫了個(gè)遺傳算法的小框架gaft，本文對(duì)此框架進(jìn)行一些介紹并分別以一個(gè)一維搜索和二維搜索為例子對(duì)使用方法進(jìn)行了介紹。

2017-08-03 10:05:01

Python 遺傳算法 GAFT

傳統(tǒng)銀行怎么玩轉(zhuǎn)人工智能？——民生銀行科技創(chuàng)新閃亮2017中國國際金融展側(cè)記原創(chuàng)

近年來，民生銀行在擁抱科技金融方面舉措不斷，特別是利用生物識(shí)別、人工智能等先進(jìn)科技手段，在銀行客戶營銷、金融交易和服務(wù)場景中加以融合創(chuàng)新，取得了不少實(shí)踐成果。

2017-08-02 13:34:26

金融人工智能 2017國際金融展

人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)算法體系匯總

參加完2017CCAI，聽完各位專家的演講后受益匪淺。立志寫“人工智能之機(jī)器學(xué)習(xí)”系列，此為開篇，主要梳理了機(jī)器學(xué)習(xí)算法體系，人工智能相關(guān)趨勢，Python與機(jī)器學(xué)習(xí)，以及結(jié)尾的一點(diǎn)感想。

2017-08-02 13:06:47

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)算法

TensorFlow中RNN實(shí)現(xiàn)的正確打開方式

這篇文章提供了一個(gè)學(xué)習(xí)TensorFlow RNN實(shí)現(xiàn)的詳細(xì)路徑，其中包括了學(xué)習(xí)順序、可能會(huì)踩的坑、源碼分析以及一個(gè)示例項(xiàng)目hzy46/Char-RNN-TensorFlow，希望能對(duì)大家有所幫助。

2017-08-02 10:43:39

深度學(xué)習(xí)TensorFlow RNN

TensorFlow從基礎(chǔ)到實(shí)戰(zhàn)：一步步教你創(chuàng)建交通標(biāo)志分類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

TensorFlow 已經(jīng)成為了現(xiàn)在最流行的深度學(xué)習(xí)框架，相信很多對(duì)人工智能和深度學(xué)習(xí)有興趣的人都躍躍欲試。對(duì)于初學(xué)者來說，TensorFlow 也是一個(gè)非常好的選擇，它有非常豐富的入門學(xué)習(xí)資料和龐大的開發(fā)者社區(qū)。近日，數(shù)據(jù)科學(xué)學(xué)習(xí)平臺(tái) DataCamp 發(fā)表了一篇針對(duì) TensorFlow 初學(xué)者的教程，從向量和張量的基本概念說起，一步步實(shí)現(xiàn)了一個(gè)分類交通標(biāo)志圖像的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。

2017-08-02 08:01:51

深度學(xué)習(xí)TensorFlow 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行醫(yī)療影像分析：文件格式篇

這篇文章由三部分組成–醫(yī)療圖像和組成、醫(yī)療圖像格式，以及醫(yī)療圖像格式的轉(zhuǎn)換。本文的目標(biāo)就是組織知識(shí)來幫助我們實(shí)現(xiàn)最終目標(biāo)–用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行醫(yī)療圖形的分析。

2017-08-01 21:24:40

深度學(xué)習(xí)醫(yī)療影像文件格式

從文本挖掘綜述分類、聚類和信息提取等算法

本文先簡述文本挖掘包括 NLP、信息檢索和自動(dòng)文本摘要等幾種主要的方法，再從文本表征、分類方法、聚類方法、信息提取方法等幾大部分概述各類機(jī)器學(xué)習(xí)算法的應(yīng)用。

2017-08-01 16:44:33

機(jī)器學(xué)習(xí)算法文本挖掘

乂學(xué)教育崔煒：未來，教育領(lǐng)域的教學(xué)將會(huì)被機(jī)器人所取代原創(chuàng)

當(dāng)教育行業(yè)與人工智能相遇，會(huì)擦出怎樣的火花呢?國內(nèi)外人工智能在教育領(lǐng)域應(yīng)用的現(xiàn)狀如何?人工智能在教育領(lǐng)域的應(yīng)用空間有多大?近日，在由51CTO主辦的WOTI全球創(chuàng)新技術(shù)峰會(huì)上，記者就以上問題采訪了乂學(xué)教育首席科學(xué)家崔煒。

2017-07-31 11:17:59

智能教育人工智能智能自學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)在金融領(lǐng)域的四大優(yōu)勢和五大應(yīng)用

今天，從審批貸款到資產(chǎn)管理，再到風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估，機(jī)器學(xué)習(xí)在金融生態(tài)系統(tǒng)的許多階段都起著不可或缺的作用。然而，只有少數(shù)懂技術(shù)的專業(yè)人士真正明白機(jī)器學(xué)習(xí)是如何在人們的日常財(cái)務(wù)生活中發(fā)揮作用的。

2017-07-31 10:31:13

機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)勢應(yīng)用

如何用深度學(xué)習(xí)做自然語言處理？這里有份最佳實(shí)踐清單

本文是一系列關(guān)于如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自然語言處理(NLP)的最佳實(shí)踐匯集，將隨著新觀點(diǎn)的出現(xiàn)定期進(jìn)行更新，從而不斷提升我們對(duì)用于 NLP 的深度學(xué)習(xí)的理解。

2017-07-28 15:45:43

深度學(xué)習(xí)自然語言神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

思必馳趙恒藝：國內(nèi)智能語音行業(yè)發(fā)展前景廣闊原創(chuàng)

近日，在由51CTO主辦的2017WOTI全球創(chuàng)新技術(shù)峰會(huì)上，記者有幸采訪了思必馳副總裁趙恒藝，針對(duì)全球智能語音行業(yè)的發(fā)展現(xiàn)狀，思必馳DUI (AISpeech Dialogue User Interface)開放平臺(tái)以及思必馳未來的發(fā)展規(guī)劃等問題進(jìn)行了深入交流。

2017-07-28 14:29:56

智能語音語音識(shí)別語音交互

詳解歷史上三大AI失敗案例譯文

隨著AI技術(shù)的不斷改進(jìn)，我們必須對(duì)代表著我們判斷方式的算法擁有充分的信心，因?yàn)樵谖磥淼膶?shí)際應(yīng)用中，算法有可能需要對(duì)復(fù)雜變量進(jìn)行決策，甚至決定著人類生命財(cái)產(chǎn)能否安全無憂。

2017-07-28 10:55:49

如何用深度學(xué)習(xí)做自然語言處理？這里有份實(shí)踐清單

本文是一系列關(guān)于如何使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行自然語言處理(NLP)的最佳實(shí)踐匯集，將隨著新觀點(diǎn)的出現(xiàn)定期進(jìn)行更新，從而不斷提升我們對(duì)用于 NLP 的深度學(xué)習(xí)的理解。

2017-07-28 10:20:47

深度學(xué)習(xí)自然語言神經(jīng)機(jī)器

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