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人工智能

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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。

文章博文帖子課程

共 3.0w 條

數(shù)據(jù)科學和機器學習的工具和語言最新動態(tài)

2014年分析、數(shù)據(jù)挖掘、數(shù)據(jù)科學的主要工具有四種：R、Python、SQL和SAS，而2017年達到了五種，分別是Python、R、SQL、Saprk和Tensorflow。RapidMiner以33%左右的使用率占據(jù)著數(shù)據(jù)挖掘/數(shù)據(jù)科學中最流行的通用平臺前列，這和2016年幾乎完全一樣。

2017-07-28 09:50:15

機器學習數(shù)據(jù)科學工具和語言

天馬股份：為企業(yè)賦能，讓商業(yè)更簡單原創(chuàng)

Gartner分析表明，全球85%的財富500強企業(yè)將通過運用大數(shù)據(jù)獲取競爭優(yōu)勢，到2016年30%的業(yè)務直接或間接來自于數(shù)據(jù)變現(xiàn)或信息產(chǎn)品創(chuàng)新。大數(shù)據(jù)應用從大型企業(yè)開始，正在成為中小企業(yè)的標配，中國大數(shù)據(jù)市場的增長率超過30%。

2017-07-27 20:43:50

賦能商業(yè)智能

米少熬好粥—數(shù)據(jù)有限時怎樣調(diào)優(yōu)深度學習模型

所謂遷移學習，就是將一個問題上訓練好的模型通過簡單的調(diào)整，使其適用一個新的問題，可以認為是一種模型調(diào)優(yōu)的“取巧”方法?？梢灶惐热说呐e一反三能力。

2017-07-27 14:50:59

深度學習遷移學習花式調(diào)優(yōu)

如何用自動機器學習實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡進化

對大多數(shù)從事機器學習工作的人來說，設計一個神經(jīng)網(wǎng)絡無異于制作一項藝術作品。在本文中，我將介紹一個使用進化算法優(yōu)化CNN超參數(shù)的例子。

2017-07-27 10:46:44

神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習強化學習

Uber 劉彥東：當Uber開拓送餐服務后，全世界的外賣都震驚了原創(chuàng)

Uber不僅能叫車，原來還能點餐。

2017-07-26 18:49:00

京東機器學習人工智能

如何選擇Spark機器學習API

本文將簡要介紹Spark機器學習庫(Spark MLlib’s APIs)的各種機器學習算法，主要包括：統(tǒng)計算法、分類算法、聚類算法和協(xié)同過濾算法，以及各種算法的應用。

2017-07-26 17:25:22

機器學習 Spark API

7個深度神經(jīng)網(wǎng)絡可視化工具，不可錯過！

為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調(diào)試與優(yōu)化，Google 發(fā)布了一套叫做 TensorBoard 的可視化工具。你可以用 TensorBoard 來展現(xiàn)你的 TensorFlow 圖像，繪制圖像生成的定量指標圖以及附加數(shù)據(jù)。

2017-07-26 16:48:46

神經(jīng)網(wǎng)絡可視化工具 TensorFlow

深入理解游戲中尋路算法

看似尋常的路徑行走，在程序看來就需要一定的尋路算法來解決，如何在最短時間內(nèi)找到一條路徑最短的路線，這是我們首要考慮的問題。

2017-07-26 15:59:51

尋路算法 Dijkstra 游戲

人工智能在線特征系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)存取技術

主流互聯(lián)網(wǎng)產(chǎn)品中，不論是經(jīng)典的計算廣告、搜索、推薦，還是垂直領域的路徑規(guī)劃、司機派單、物料智能設計，建立在人工智能技術之上的策略系統(tǒng)已經(jīng)深入到了產(chǎn)品功能的方方面面。相應的，每一個策略系統(tǒng)都離不開大量的在線特征，來支撐模型算法或人工規(guī)則對請求的精準響應，因此特征系統(tǒng)成為了支持線上策略系統(tǒng)的重要支柱。

2017-07-26 15:36:32

人工智能在線特征系統(tǒng)數(shù)據(jù)存取

CVPR 2017論文解讀：特征金字塔網(wǎng)絡FPN

近日，CVPR 2017獲獎論文公布，引起了業(yè)內(nèi)極大的關注。但除了這些獲獎論文，還有眾多精彩的論文值得一讀。

2017-07-26 10:32:51

計算機視覺卷積神經(jīng)網(wǎng)絡 FPN

亮出“安全智能”牌瀚思B輪融資再受關注原創(chuàng)

近日，瀚思科技宣布完成B輪融資，金額高達1億元人民幣，被稱為2017年上半年中國安全領域企業(yè)公開披露的最高融資金額。本輪融資由國科嘉和基金和IDG資本領投，南京高科等A輪投資方繼續(xù)跟投，凡卓資本擔任本次融資獨家財務顧問。

2017-07-25 19:48:22

融資智能安全瀚思

如何快速全面建立自己的大數(shù)據(jù)知識體系？

作者經(jīng)過研發(fā)多個大數(shù)據(jù)產(chǎn)品，將自己形成關于大數(shù)據(jù)知識體系的干貨分享出來，希望給大家能夠快速建立起大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的體系思路，讓大家系統(tǒng)性學習和了解有關大數(shù)據(jù)的設計架構(gòu)。

2017-07-25 17:34:54

大數(shù)據(jù)機器學習數(shù)據(jù)

從概念到應用，全面了解強化學習

強化學習可應用范圍非常廣，值得了解。

2017-07-25 16:04:31

概念應用強化學習

對話| 青云QingCloud CTO：AI殺來，基礎云服務商也要未雨綢繆！原創(chuàng)

云計算服務商也同樣需要轉(zhuǎn)型，以順應市場的需求變化。

2017-07-25 15:44:10

云計算 AI 青云QingCloud

聊聊數(shù)據(jù)挖掘競賽中的套路與深度學習的局限

這篇文章都是實戰(zhàn)經(jīng)驗，精華！

2017-07-25 15:21:42

數(shù)據(jù)挖掘深度學習模型

ML之梯度下降算法機器學習初學者的梯度下降算法

梯度下降算法就是一個被廣泛使用的優(yōu)化算法, 它可以用于尋找最小化成本函數(shù)的參數(shù)值. 用中學數(shù)學的語言來描述梯度下降, 是這樣的: 當函數(shù) _ 取得最小值時, 求所對應的自變量的過程_ 此處, 就是機器要學習的參數(shù), 就是用于參數(shù)估計的成本函數(shù), 是關于的函數(shù). 因此, 基本上具備中學數(shù)學知識的, 都能理解梯度下降算法.

2017-07-25 12:59:10

機器學習梯度下降算法

機器學習技術之預測性維護

本文探討了預測性維護的不同方法，使用了不同的回歸和分類算法。而且，本文一步步地展示了調(diào)整這些模型的技術。我們的最終解決方案在預測剩余使用壽命上的RMSE值是18.77，在預測后N(30)步內(nèi)可能出現(xiàn)故障上的準確率是94%。

2017-07-25 12:09:10

機器學習預測性維護模型

算法王國，中國可能實現(xiàn)彎道超車

這些跡象表明，在一些人工智能至關重要的領域，中國有可能實現(xiàn)彎道超車，比如語音助手、自動駕駛汽車等。陸奇解釋道，中國就是這樣的地方，而百度也是最為重要的參與者。

2017-07-25 11:51:55

算法人工智能數(shù)據(jù)

深度學習：簡單而有局限性的求解方式

在人工智能，特別是深度學習破解了一個又一個難題，在很多任務上達到超過人類認知水平的今天，我們距離真正的人工智能仍很遙遠。本文摘自作者出版的新書《Deep Learning with Python》第九章第二節(jié)，其中簡要介紹了深度學習的原理、強大能力、以及無處不在的局限性。

2017-07-25 11:22:06

深度學習求解方式人工智能

可怕，40行代碼的人臉識別實踐

人臉抓拍系統(tǒng)的工作原理是：當紅燈亮起后，如有行人和非機動車越過停止線，系統(tǒng)會自動抓拍四張照片，保留 15 秒視頻并截取違法者頭像，即便在晚上也能清晰成像。除了現(xiàn)場回放，交管部門還將連接的戶籍信息進行曝光。

2017-07-24 15:06:02

代碼人臉識別實踐

獨家 | 教你在R中使用Keras和TensorFlow構(gòu)建深度學習模型

隨著Keras在R中的實現(xiàn)，語言選擇的斗爭又重新回到舞臺中央。Python幾乎已經(jīng)慢慢變成深度學習建模的默認語言，但是隨著在R中以TensorFlow(CPU和GPU均兼容)為后端的Keras框架的發(fā)行, 即便是在深度學習領域，R與Python搶占舞臺的戰(zhàn)爭也再一次打響。

2017-07-24 13:37:42

深度學習 Keras TensorFlow

在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)中，有哪些需要特別注意的點？

人工智能是近年來科技發(fā)展的重要方向，大數(shù)據(jù)的采集、挖掘、應用的技術越來越受到矚目。在人工智能和大數(shù)據(jù)產(chǎn)品的開發(fā)過程中，有哪些特別需要注意的要點?人工智能領域的算法大師、華盛頓大學教授Pedro Domingos對此進行了深入思考。

2017-07-24 12:48:23

人工智能大數(shù)據(jù)產(chǎn)品注意點

機器學習算法實踐：樸素貝葉斯 (Naive Bayes)

本文中我將一步步實現(xiàn)一個樸素貝葉斯分類器，并采用SMS垃圾短信語料庫中的數(shù)據(jù)進行模型訓練，對垃圾短信進行過濾，在最后對分類的錯誤率進行了計算。

2017-07-24 10:36:37

Python 機器學習樸素貝葉斯

云啟資本陳昱：如何吸引人工智能投資人向你瞄準原創(chuàng)

7月21日下午WOTI2017主會場，云啟資本執(zhí)行董事陳昱進行了主題為《如何吸引人工智能投資人向你瞄準》的精彩演講。以下是演講實錄，讓我們先睹為快！

2017-07-21 16:38:01

云啟資本投資人工智能

如何把業(yè)務問題變成機器學習的問題？

基于第四范式在機器學習工業(yè)應用方面的大量成功案例和經(jīng)驗，我們今天就來分析一下，想用機器學習提升業(yè)務價值，在搭建平臺、處理數(shù)據(jù)、訓練算法之前，真正要做的第一步應該是什么? 我們今天不談技術，不談算法，不談平臺，但是今天聊的東西卻是機器學習產(chǎn)生價值過程中，最關鍵的步驟之一。

2017-07-21 13:45:48

機器學習分類器 MVP模型

uSens馬賡宇：當人工智能遇上虛擬現(xiàn)實原創(chuàng)

7月21日下午WOTI2017主會場，uSens 凌感技術研發(fā)副總裁馬賡宇進行了主題為《當人工智能遇上虛擬現(xiàn)實》的精彩演講。以下是演講實錄，讓我們先睹為快！

2017-07-21 13:37:10

uSens 人工智能虛擬現(xiàn)實

人工智能與機器學習有哪些不同

人工智能早已不是一個新名詞，它的發(fā)展歷史已經(jīng)有幾十年。從80年代早期開始，當時計算機科學家設計出可以學習和模仿人類行為的算法。在學習方面，最重要的算法是神經(jīng)網(wǎng)絡，但由于模型過于強大，沒有足夠的數(shù)據(jù)支持，導致不是很成功。然而，在一些更具體的任務中，使用數(shù)據(jù)來適應函數(shù)的想法獲得了巨大的成功，這也構(gòu)成了機器學習的基礎。

2017-07-21 12:52:32

人工智能機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡

云知聲梁家恩：智能交互技術與物聯(lián)網(wǎng)應用原創(chuàng)

7月21日上午WOTI2017主會場，云知聲CTO梁家恩進行了主題為《智能交互技術與物聯(lián)網(wǎng)應用》的精彩演講。以下是演講實錄，讓我們先睹為快！

2017-07-21 11:29:00

WOTI 云知聲交互

一文看懂自動駕駛中應用的機器學習算法

機器學習算法已經(jīng)被廣泛應用于自動駕駛各種解決方案，電控單元中的傳感器數(shù)據(jù)處理大大提高了機器學習的利用率，也有一些潛在的應用，比如利用不同外部和內(nèi)部的傳感器的數(shù)據(jù)融合(如激光雷達、雷達、攝像頭或物聯(lián)網(wǎng))，評估駕駛員狀況或為駕駛場景分類等。

2017-07-21 10:42:27

自動駕駛應用機器學習

摩拜尹大飛：人工智能助力百萬輛單車精細化運營原創(chuàng)

7月21日上午WOTI2017主會場，摩拜首席數(shù)據(jù)科學家尹大飛進行了主題為《人工智能助力百萬輛單車精細化運營》的精彩演講。以下是演講實錄，讓我們先睹為快！

2017-07-21 10:10:56

摩拜 WOTI 人工智能

用深度學習來解析夢境中出現(xiàn)的物體（完整版）

前一周去開ASSC 的時候聽到一個很有趣的工作，用深度學習來解析人類夢境中出現(xiàn)的物體類別。我見到的為數(shù)不多融合深度學習和神經(jīng)科學的工作。回來之后翻了下相關文章，來在這分享下。

2017-07-20 15:39:48

深度學習神經(jīng)科學解析夢境

聽Cloudera首席架構(gòu)師Doug Cutting談Hadoop與人工智能原創(chuàng)

Doug Cutting是開源界的技術大神，無論是2000年的Lucene，還是后來基于Lucene衍生的企業(yè)級搜索項目Solr以及ElasticSearch，當然還包括后來風靡全球的Hadoop，他經(jīng)手的每個開源項目都影響甚廣并表現(xiàn)出色，盡管筆者不是長期奮戰(zhàn)在技術一線的程序員，但也久聞大名，這次采訪讓筆者期待已久。

2017-07-20 10:31:33

Cloudera Doug Cuttin Hadoop

思特奇開拓新藍海發(fā)力中小企業(yè)市場

思特奇是一個致力于電信行業(yè)的軟件開發(fā)和服務提供商，作為業(yè)界最早的移動計費廠商，電信運營商是思特奇的主要利潤來源。但最近，思特奇開始全力開拓中小企業(yè)市場。

2017-07-20 07:19:57

思特奇中小企業(yè)市場

思特奇智慧運營平臺打造智慧城市向心力

數(shù)字洪流帶來的不只有挑戰(zhàn)，伴隨各類新興技術走向成熟、新業(yè)務和新應用不斷涌現(xiàn)，整個市場孕育著更大的市場機遇。過去，思特奇一直深耕電信運營商市場，但隨著技術的成熟和增長空間的飽和，思特奇也開始將目光轉(zhuǎn)向智慧城市和智慧園區(qū)。

2017-07-20 07:17:50

思特奇智慧運營平臺

思特奇為智慧城市的建設注入新鮮血液原創(chuàng)

隨著物聯(lián)網(wǎng)的興起，智能硬件、無線通信技術日益成熟，結(jié)合物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、大數(shù)據(jù)等前沿技術手段，相信智慧城市將會從概念階段，快速實現(xiàn)真正落地。近日，以“新起點再啟程”為主題，思特奇2017電信行業(yè)伙伴之夜暨產(chǎn)品推介會在2017MWC上海展會期間舉行。在會上，思特奇向各界人士隆重發(fā)布針對智慧城市解決方案，為智慧城市的建設注入新鮮血液。

2017-07-20 07:12:31

智慧城市建設新鮮血液

基于 boosting 原理訓練深層殘差神經(jīng)網(wǎng)絡

文章指出一種基于 boosting（提升）原理，逐層訓練深度殘差神經(jīng)網(wǎng)絡的方法，并對性能及泛化能力給出了理論上的證明。

2017-07-19 11:39:25

深度學習人工智能 boosting

國美深度學習初體驗，開啟社交電商的智能時代！原創(chuàng)

相對于機器學習和深度學習，人工智能的概念更為寬泛。在機器學習方法興起之前，大部分的人工智能應用都是基于邏輯推理實現(xiàn)，即設定N多規(guī)則，在不同場景，讓機器或者程序做選擇。

2017-07-19 10:26:15

國美深度學習社交電商

機器學習算法實踐：決策樹 (Decision Tree)

最近打算系統(tǒng)學習下機器學習的基礎算法，避免眼高手低，決定把常用的機器學習基礎算法都實現(xiàn)一遍以便加深印象。本文為這系列博客的第一篇，關于決策樹(Decision Tree)的算法實現(xiàn)，文中我將對決策樹種涉及到的算法進行總結(jié)并附上自己相關的實現(xiàn)代碼。

2017-07-18 16:25:31

機器學習算法決策樹

深度神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學基礎，對你來說會不會太難？

這是一篇講解深度學習數(shù)學的系列文章，但并非是基礎數(shù)學，還涉及到了拓撲與測度論等內(nèi)容。

2017-07-18 11:40:44

深度神經(jīng)網(wǎng)絡數(shù)學基礎拓撲

十大經(jīng)典排序算法的JS版

冒泡排序是一種簡單的排序算法。它重復地走訪過要排序的數(shù)列，一次比較兩個元素，如果它們的順序錯誤就把它們交換過來。走訪數(shù)列的工作是重復地進行直到?jīng)]有再需要交換，也就是說該數(shù)列已經(jīng)排序完成。這個算法的名字由來是因為越小的元素會經(jīng)由交換慢慢“浮”到數(shù)列的頂端。

2017-07-18 10:50:38

前端 JavaScript 排序算法

一文讀懂矩陣的秩和行列式的意義

詳解人工神經(jīng)網(wǎng)絡中最基本的運算單元：矩陣。

2017-07-18 10:38:27

人工神經(jīng)網(wǎng)絡矩陣模型

機器學習如何改變數(shù)字化企業(yè)的未來

簡而言之，機器學習將實現(xiàn)人、業(yè)務、物三者的智能連接，孕育客戶與企業(yè)之間的全新互動場景，最終催生出真正的智能公司。為了充分發(fā)揮機器學習的應用潛力，我們需要營造現(xiàn)代化的商業(yè)環(huán)境，但前提是企業(yè)必須了解人工智能和機器學習之間的區(qū)別。

2017-07-17 14:33:52

機器學習應用商業(yè)利益

人工智能進場 AR／VR何去何從？原創(chuàng)

如今的科技市場更像是新時代的角斗場，場上的每個人無關乎身份，手執(zhí)利劍，在同一片競技場上，渴望活到下半場……

2017-07-17 13:10:07

人工智能 uSens VR

深度學習訓練時 GPU 溫度過高？輸入這幾行命令就能迅速降溫

GPU 如何降溫？

2017-07-17 11:13:57

CPU 降溫深度學習

你知道么？你的每一次外賣都是與深度學習的美麗邂逅

很多同學認為外賣是線上下單、線下送餐的業(yè)務，商業(yè)模式簡單，這種想法正確但是理解片面，它不僅需要技術，而且要用深度學習來解決。那么，外賣為什么需要技術?為什么需要深度學習技術?

2017-07-15 16:06:09

外賣深度學習 O2O

AI開發(fā)者實戰(zhàn)營活動免費報名-實操/演示，與AI零距離接觸！

就AI開放平臺而言，目前國內(nèi)雖有很多企業(yè)打著“中國版Alexa”的噱頭，但整體仍處于初期發(fā)展階段，這為國內(nèi)做平臺的AI企業(yè)們提供了巨大的發(fā)展機遇。思必馳DUI開放平臺在北京開啟了AI開發(fā)者實戰(zhàn)營，將邀請業(yè)界資深人士及優(yōu)秀開發(fā)者，迅速完成對話技能定制和體驗。

2017-07-14 15:41:24

AI 人工智能思必馳

使用深度學習檢測DGA（域名生成算法）

本文我將為大家介紹一種，簡單而有效的DGA生成域的檢測技術。我們將利用神經(jīng)網(wǎng)絡(或稱之為深度學習)更具體的來講就是長短期記憶網(wǎng)絡(LSTM)，來幫助我們檢測DGA生成域。首先我們會探討深度學習的優(yōu)勢，然后我將進一步的通過實例來驗證我的論述。

2017-07-14 10:35:06

深度學習 DGA 域名

DeepTraffic:MIT模擬游戲利用深度學習來緩解交通擁堵

被堵在路上是個又喪又費錢的事兒，除了讓人頭疼還可能導致錯過約炮，交通堵塞使美國司機每年多花3000億。Deep Traffic模擬典型的高速公路環(huán)境，其玩家使用深度學習來控制自己的汽車。該模擬使初學者對復雜的技術概念易于上手，而游戲化推動了專家開發(fā)全新的技術。

2017-07-14 09:45:11

深度學習 Deep Traffi 交通擁堵

如何把業(yè)務問題變成機器學習的問題？

基于第四范式在機器學習工業(yè)應用方面的大量成功案例和經(jīng)驗，我們今天就來分析一下，想用機器學習提升業(yè)務價值，在搭建平臺、處理數(shù)據(jù)、訓練算法之前，真正要做的第一步應該是什么? 我們今天不談技術，不談算法，不談平臺，但是今天聊的東西卻是機器學習產(chǎn)生價值過程中，最關鍵的步驟之一。

2017-07-13 11:20:30

機器學習業(yè)務問題 MVP

人工智能、機器學習和認知計算入門指南

本文將探索 AI 的一些重要方面和它的子領域。我們首先會分析 AI 的時間線，然后深入介紹每種要素。

2017-07-13 10:50:22

人工智能機器學習認知計算

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