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聚合人工智能話(huà)題下，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、計(jì)算機(jī)視覺(jué)、自然語(yǔ)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

機(jī)器學(xué)習(xí)之用Python從零實(shí)現(xiàn)貝葉斯分類(lèi)器

通過(guò)本教程，你將學(xué)到樸素貝葉斯算法的原理和Python版本的逐步實(shí)現(xiàn)。

2017-06-22 09:53:01

機(jī)器學(xué)習(xí)Python 樸素貝葉斯

滴滴美研負(fù)責(zé)人：智能駕駛一定會(huì)改變未來(lái)，但過(guò)程并不簡(jiǎn)單

6月20日消息滴滴研究院副院長(zhǎng)&美國(guó)研究院負(fù)責(zé)人弓峰敏博士應(yīng)邀出席TechCrunch 國(guó)際創(chuàng)新峰會(huì)。在會(huì)上，弓峰敏向外界披露了滴滴在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的成果，同時(shí)闡述了對(duì)人工智能以及智能駕駛技術(shù)未來(lái)發(fā)展的看法。

2017-06-21 22:43:10

海量日志中，如何實(shí)時(shí)在線(xiàn)檢測(cè)未知異常行為？看瀚思的序列異常算法

隨著互聯(lián)網(wǎng)、移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)的發(fā)展，企業(yè)的傳統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)邊界在逐漸消失，工業(yè)界的企業(yè)，特別是大型互聯(lián)網(wǎng)公司，平均每日活躍用戶(hù)上千萬(wàn)，每個(gè)應(yīng)用系統(tǒng)的日志都會(huì)高達(dá)幾百G字節(jié)，甚至達(dá)到T數(shù)量級(jí)，同時(shí)，以灰產(chǎn)，黑產(chǎn)為代表的惡意訪問(wèn)占比依然居高不下，因此，不夸張的說(shuō)，針對(duì)大型互聯(lián)網(wǎng)公司，特別是金融、電信等行業(yè)的惡意攻擊每天各個(gè)時(shí)段都在發(fā)生，并且攻擊手段在不斷推陳出新。

2017-06-21 12:22:33

在線(xiàn)未知行為

大數(shù)據(jù)算法的困境

機(jī)器學(xué)習(xí)和深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，克服了算法設(shè)計(jì)中人的局限;只要有數(shù)據(jù)，只要數(shù)據(jù)中有統(tǒng)計(jì)規(guī)律，算法就能找到這些規(guī)律。人工智能技術(shù)近幾年的火熱，主要得益于機(jī)器學(xué)習(xí)、深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)方面的技術(shù)突破，以及大數(shù)據(jù)技術(shù)的成熟。

2017-06-21 08:14:19

大數(shù)據(jù)算法困境

GNMT-谷歌的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)

一般來(lái)說(shuō)，NMT【神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)翻譯系統(tǒng)】通常會(huì)含用兩個(gè)RNN【遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)】，一個(gè)用來(lái)接受輸入文本，另一個(gè)用來(lái)產(chǎn)生目標(biāo)語(yǔ)句，與此同時(shí)，還會(huì)引入當(dāng)下流行的注意力機(jī)制【attention mechanism】使得系統(tǒng)處理長(zhǎng)句子時(shí)更準(zhǔn)確高效。

2017-06-20 14:41:12

google 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

在合適的地方，機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的將是一場(chǎng)革命

這篇文章只是一個(gè)關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的基本介紹，更多的學(xué)習(xí)資料正變的更加普遍，在很多語(yǔ)言和GUIs中(目前一些最好的機(jī)器學(xué)習(xí)的資料是用Python寫(xiě)就的)，已經(jīng)出現(xiàn)非常多即用型的機(jī)器學(xué)習(xí)算法和測(cè)試數(shù)據(jù)可以被用來(lái)做實(shí)驗(yàn)，其中包括Theano, Tensorflow, Weka甚至包括Octave和Matlab。

2017-06-20 12:00:03

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

自然語(yǔ)言處理第一番之文本分類(lèi)器

文本分類(lèi)應(yīng)該是自然語(yǔ)言處理中最普遍的一個(gè)應(yīng)用，例如文章自動(dòng)分類(lèi)、郵件自動(dòng)分類(lèi)、垃圾郵件識(shí)別、用戶(hù)情感分類(lèi)等等，在生活中有很多例子，這篇文章主要從傳統(tǒng)和深度學(xué)習(xí)兩塊來(lái)解釋下我們?nèi)绾巫鲆粋€(gè)文本分類(lèi)器。

2017-06-20 11:00:13

大數(shù)據(jù)自然語(yǔ)言文本分類(lèi)器

我的深度學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)環(huán)境詳解：TensorFlow + Docker + PyCharm等，你的呢？

在嘗試用不同的東西來(lái)配置深度學(xué)習(xí)環(huán)境這個(gè)過(guò)程中，我花費(fèi)了相當(dāng)多的時(shí)間。因此我想著把自己目前的工作流程整理成文檔，希望可以幫助到嘗試著做同樣事情的人。

2017-06-19 17:54:58

深度學(xué)習(xí)人工智能

深度 | 詳解首個(gè)系統(tǒng)性測(cè)試現(xiàn)實(shí)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)的白箱框架DeepXplore

在我閱讀這篇論文時(shí)，我一直在對(duì)自己說(shuō)：「恩，很不錯(cuò)嘛，不過(guò)，他們好像還忽略了什么。」所以我聯(lián)系了一下作者，事實(shí)證明他們很清楚這個(gè)「什么」是什么（而且他們也正計(jì)劃在未來(lái)的研究中解決其中的一些問(wèn)題）。我將在這篇文章中引述他們的一些答案。

2017-06-19 17:52:36

深度學(xué)習(xí)人工智能

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)中的數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題？

數(shù)據(jù)不平衡問(wèn)題主要存在于有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)中。當(dāng)遇到不平衡數(shù)據(jù)時(shí)，以總體分類(lèi)準(zhǔn)確率為學(xué)習(xí)目標(biāo)的傳統(tǒng)分類(lèi)算法會(huì)過(guò)多地關(guān)注多數(shù)類(lèi)，從而使得少數(shù)類(lèi)樣本的分類(lèi)性能下降。絕大多數(shù)常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)于不平衡數(shù)據(jù)集都不能很好地工作。本文介紹幾種有效的解決數(shù)據(jù)不平衡情況下有效訓(xùn)練有監(jiān)督算法的思路。

2017-06-16 22:14:45

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)不平衡

重磅！阿里媽媽首次公開(kāi)自研CTR預(yù)估核心算法MLR

CTR預(yù)估是互聯(lián)網(wǎng)計(jì)算廣告中的關(guān)鍵技術(shù)環(huán)節(jié)，預(yù)估準(zhǔn)確性直接影響公司廣告收入。廣告領(lǐng)域的CTR預(yù)估問(wèn)題，面臨的是超高維離散特征空間中模式發(fā)現(xiàn)的挑戰(zhàn)——如何擬合現(xiàn)有數(shù)據(jù)的規(guī)律，同時(shí)又具備推廣性。

2017-06-16 15:16:32

Hive支持的文件格式與壓縮算法

只要是配置了正確的文件類(lèi)型和壓縮類(lèi)型(比如Textfile+Gzip、SequenceFile+Snappy等)，Hive都可以按預(yù)期讀取并解析數(shù)據(jù)，提供SQL功能。

2017-06-16 09:58:34

Hive 格式壓縮算法

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法之排序—看不懂你來(lái)打我吧

下面主要寫(xiě)了數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)課本上介紹的「十種排序算法」，趁著快考試了復(fù)習(xí)一波排序，有圖有真相，看不懂打死我吧。

2017-06-16 09:22:22

數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)算法鏈表

2017年，機(jī)器學(xué)習(xí)在Quora的五大應(yīng)用場(chǎng)景

2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一個(gè)問(wèn)題：“Quora 在 2015 年將如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)”。從那個(gè)時(shí)候開(kāi)始，機(jī)器學(xué)習(xí)在 Quora 的應(yīng)用得到了長(zhǎng)足的發(fā)展。他們不僅更加深入地為已有的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用構(gòu)建更大更好的模型，而且將機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)應(yīng)用到更多領(lǐng)域。

2017-06-14 19:05:51

機(jī)器學(xué)習(xí)Quora 應(yīng)用場(chǎng)景

看深度學(xué)習(xí)十九般武藝：它還能幫助保護(hù)瀕危動(dòng)物

瀕危動(dòng)物研究中一大難題是準(zhǔn)確估計(jì)它們的數(shù)量，想要追蹤以及詳細(xì)了解其中的個(gè)體更是難上加難。不過(guò)來(lái)自杜克尼古拉斯學(xué)院的兩位老師想到了辦法，居然可以用深度學(xué)習(xí)來(lái)幫忙做這件事。

2017-06-14 18:00:37

深度學(xué)習(xí)動(dòng)物 Conservatio

“回歸分析”真的算是“機(jī)器學(xué)習(xí)”嗎？

是什么將“統(tǒng)計(jì)”從“機(jī)器學(xué)習(xí)”中分離出來(lái)的?這是一個(gè)被討論過(guò)無(wú)數(shù)次的問(wèn)題。關(guān)于這個(gè)問(wèn)題的文章有很多，人們對(duì)其好壞莫衷一是。但是我發(fā)現(xiàn)，在“統(tǒng)計(jì)”和“機(jī)器學(xué)習(xí)”的爭(zhēng)論上，人們往往會(huì)“只見(jiàn)森林，不見(jiàn)樹(shù)木”。

2017-06-14 17:18:43

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)研究回歸

18年過(guò)去了，微軟的自然語(yǔ)言處理技術(shù)怎么樣了? 原創(chuàng)

自然語(yǔ)言處理一直是人工智能發(fā)展道路上需要攻克的重要難關(guān)，說(shuō)簡(jiǎn)單一些其實(shí)就是教機(jī)器理解人類(lèi)的語(yǔ)言并可以表達(dá)出來(lái)。

2017-06-14 17:03:25

微軟自然語(yǔ)言處理技術(shù)

R語(yǔ)言之Apriori算法應(yīng)用

關(guān)聯(lián)分析用于發(fā)現(xiàn)隱藏在大型數(shù)據(jù)集中的有意義的聯(lián)系。所發(fā)現(xiàn)的聯(lián)系可以用關(guān)聯(lián)規(guī)則(association rule)或頻繁項(xiàng)集的形式表示。

2017-06-14 09:37:05

R語(yǔ)言 Apriori 算法

高大上的 AI，如何在創(chuàng)業(yè)公司落地？原創(chuàng)

本文將為大家講解人工智能的發(fā)展階段和創(chuàng)業(yè)公司如何打造 AI 技術(shù)團(tuán)隊(duì)。

2017-06-13 10:15:50

人工智能深度學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

億級(jí)推廣流量仍能精準(zhǔn)推薦？解讀核心算法的應(yīng)用實(shí)踐_IT技術(shù)周刊第505期

每天有超過(guò)50億的推廣流量完成超過(guò)3億件商品的推廣展現(xiàn)，覆蓋高達(dá)98%的網(wǎng)民，實(shí)現(xiàn)數(shù)字媒體（PC端+無(wú)線(xiàn)端+互聯(lián)網(wǎng)電視端）的一站式觸達(dá)。在這些鮮亮的數(shù)據(jù)背后，是什么樣的核心算法在起作用？它如何保證商家的產(chǎn)品得到最有效的推薦？本文將給大家詳解阿里媽媽 CTR 預(yù)估核心算法 MLR 的研發(fā)背景和應(yīng)用實(shí)踐。

2017-06-12 16:03:19

IT技術(shù)周刊

一文讀懂監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、強(qiáng)化學(xué)習(xí)這四種深度學(xué)習(xí)方式

在文章中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)戰(zhàn)隊(duì)將逐個(gè)解釋這些方法背后所蘊(yùn)含的理論知識(shí)。除此之外，計(jì)算機(jī)視覺(jué)戰(zhàn)隊(duì)將分享文獻(xiàn)中經(jīng)常碰到的術(shù)語(yǔ)，并提供與數(shù)學(xué)相關(guān)的更多資源。

2017-06-12 14:04:45

深度學(xué)習(xí)人工智能

7346人參加的算法大賽，給京東帶來(lái)了些什么原創(chuàng)

京東不一定會(huì)直接用選手的算法，他們很多的思路非常值得借鑒，因此大賽對(duì)于參賽選手來(lái)講是一次比賽，對(duì)于京東技術(shù)人員來(lái)講則是一次非常好的交流和學(xué)習(xí)的機(jī)會(huì)。他表示京東即有海量的數(shù)據(jù)，又有尖端的問(wèn)題。

2017-06-12 12:03:28

算法京東 JData

深度學(xué)習(xí)成了前端開(kāi)發(fā)神器：根據(jù)UI設(shè)計(jì)圖自動(dòng)生成代碼

近日，位于哥本哈根的一家創(chuàng)業(yè)公司Uizard Technologies開(kāi)發(fā)出了一個(gè)名為“pix2code”的系統(tǒng)。運(yùn)用深度學(xué)習(xí)，這個(gè)系統(tǒng)能夠根據(jù)輸入的圖形用戶(hù)界面（GUI）截圖直接輸出對(duì)應(yīng)的代碼，從而省去前端手動(dòng)編寫(xiě)代碼的過(guò)程。

2017-06-09 14:45:14

前端深度學(xué)習(xí)

誰(shuí)說(shuō)數(shù)據(jù)少就不能用深度學(xué)習(xí)？這鍋俺不背！

前幾日，有一篇帖子在“Simply Stats”很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地將深度學(xué)習(xí)拉下神壇，他談到了深度學(xué)習(xí)現(xiàn)在如何狂熱，人們正試圖用這個(gè)技術(shù)解決每一個(gè)問(wèn)題。但是呢，只有極少數(shù)情況下，你才能拿到足夠的數(shù)據(jù)，這樣看來(lái)，深度學(xué)習(xí)也就沒(méi)那么大用處了。

2017-06-09 13:36:33

人工智能深度學(xué)習(xí)

一文看懂智能圖像傳感器行業(yè)的前世今生

智能圖像傳感器由圖像傳感器和視覺(jué)軟件組成，能夠捕捉和分析視覺(jué)信息，代替人眼做各種測(cè)量和判斷的設(shè)備，其應(yīng)用組件-攝像頭目前已廣泛應(yīng)用于各類(lèi)消費(fèi)電子如：手機(jī)、電腦、可穿戴設(shè)備，未來(lái)隨著ADAS系統(tǒng)的廣泛普及和無(wú)人車(chē)的推出，車(chē)感攝像頭領(lǐng)域?qū)?huì)迎來(lái)一輪爆發(fā)。相比攝像頭，激光雷達(dá)的3D成像更加精準(zhǔn)是無(wú)人車(chē)視覺(jué)系統(tǒng)的首選，將會(huì)成為資本市場(chǎng)追捧的熱點(diǎn)。

2017-06-09 08:49:49

智能圖像傳感器無(wú)人駕駛

書(shū)白讀了！機(jī)器人挑戰(zhàn)北京高考數(shù)學(xué)卷，考了105分

6月7日，成都高新造人工智能系統(tǒng)“準(zhǔn)星數(shù)學(xué)高考機(jī)器人”AI-MATHS對(duì)2017高考數(shù)學(xué)科目發(fā)起了挑戰(zhàn)，在22分鐘的時(shí)間里，得分105分。整個(gè)過(guò)程是嚴(yán)格按照斷網(wǎng)、斷庫(kù)、自然語(yǔ)言理解、綜合復(fù)雜推理等嚴(yán)格流程進(jìn)行的公開(kāi)透明測(cè)試。

2017-06-09 08:38:17

機(jī)器人挑戰(zhàn)高考

挨踢部落技術(shù)門(mén)診第六期

2017-06-08 14:43:00

開(kāi)發(fā)者

億級(jí)推廣流量仍能精準(zhǔn)推薦？解讀核心算法的應(yīng)用實(shí)踐原創(chuàng)

每天有超過(guò)50億的推廣流量完成超過(guò)3億件商品的推廣展現(xiàn)，覆蓋高達(dá)98%的網(wǎng)民，實(shí)現(xiàn)數(shù)字媒體（PC端+無(wú)線(xiàn)端+互聯(lián)網(wǎng)電視端）的一站式觸達(dá)。在這些鮮亮的數(shù)據(jù)背后，是什么樣的核心算法在起作用？它如何保證商家的產(chǎn)品得到最有效的推薦？本文將給大家詳解阿里媽媽 CTR 預(yù)估核心算法 MLR 的研發(fā)背景和應(yīng)用實(shí)踐。

2017-06-08 11:54:40

億級(jí)推廣流量

首屆世界智能大會(huì)將于6月29-30日亮相天津原創(chuàng)

由天津市人民政府、國(guó)家發(fā)展和改革委員會(huì)、科學(xué)技術(shù)部、工業(yè)和信息化部、國(guó)家互聯(lián)網(wǎng)信息辦公室、中國(guó)科學(xué)院、中國(guó)工程院共同主辦的首屆世界智能大會(huì)將于6月29—30日在天津梅江會(huì)展中心舉行

2017-06-07 16:53:08

世界智能全球智能

挨踢部落坐診第六期：機(jī)器學(xué)習(xí)如何判斷突發(fā)情況？原創(chuàng)

挨踢部落是為核心開(kāi)發(fā)者提供深度技術(shù)交流，解決開(kāi)發(fā)需求，資源共享的服務(wù)社群。基于此社群，我們邀請(qǐng)了業(yè)界技術(shù)大咖對(duì)開(kāi)發(fā)需求進(jìn)行一對(duì)一突破，解除開(kāi)發(fā)過(guò)程中的絆腳石。以最專(zhuān)業(yè)、最高效的答復(fù)為開(kāi)發(fā)者解決開(kāi)發(fā)難題。

2017-06-07 15:16:35

機(jī)器學(xué)習(xí)IDEA vSphere

態(tài)牛-Tech Neo 5月刊：深度學(xué)習(xí) 原創(chuàng)

51CTO網(wǎng)+平臺(tái)推出《態(tài)牛-TechNeo》電子雜志，通過(guò)精選和技術(shù)原創(chuàng)內(nèi)容，精致的排版，給技術(shù)人員的閱讀帶來(lái)絕佳的體驗(yàn)?！白x我懂你，做千萬(wàn)開(kāi)發(fā)者的選擇”是《態(tài)牛-TechNeo》的口號(hào)，本雜志面向廣大開(kāi)發(fā)者、技術(shù)總監(jiān)以及架構(gòu)師，雜志具涵蓋獨(dú)家的經(jīng)驗(yàn)分享、案例剖析、核心技術(shù)解讀，為您的岔路口指點(diǎn)迷津，提升工作效率。

2017-06-07 11:55:37

態(tài)牛 Tech Neo 電子雜志

京東JData算法大賽決賽圓滿(mǎn)完成 30萬(wàn)冠軍巨獎(jiǎng)花落“魯班七號(hào)”

大數(shù)據(jù)與人工智能相結(jié)合，將帶動(dòng)零售行業(yè)深度改革，實(shí)現(xiàn)更大的商業(yè)價(jià)值。我們正在將機(jī)器學(xué)習(xí)特別是深度學(xué)習(xí)應(yīng)用到信息合規(guī)檢測(cè)、個(gè)性化營(yíng)銷(xiāo)、搜索與推薦、商品圖片理解、知識(shí)圖譜構(gòu)建、智能對(duì)話(huà)系統(tǒng)等一系列核心業(yè)務(wù)。

2017-06-07 09:21:30

英特爾京東 JData

Keras TensorFlow教程：如何從零開(kāi)發(fā)一個(gè)復(fù)雜深度學(xué)習(xí)模型

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能幫助你快速的構(gòu)建和訓(xùn)練自己的深度學(xué)習(xí)模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假設(shè)你已經(jīng)熟悉了 TensorFlow 和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，如果，你還沒(méi)有熟悉，那么可以先看看這個(gè)10分鐘入門(mén) TensorFlow 教程和卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)教程，然后再回來(lái)閱讀這個(gè)文章。

2017-06-06 10:14:55

Keras TensorFlow 深度學(xué)習(xí)

智慧社區(qū)有多“智慧”？解讀智能化背后的技術(shù)應(yīng)用原創(chuàng)

智慧城市的落地與應(yīng)用可以從社區(qū)智能化談起，它與我們的生活緊密相關(guān)。智慧社區(qū)的核心是打造“可信社區(qū)”，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)可信，市場(chǎng)可信，服務(wù)可信。除了門(mén)鎖、門(mén)禁、消防類(lèi)報(bào)警器、監(jiān)控器、遠(yuǎn)程路燈等細(xì)節(jié)的改造，還有一個(gè)舉足輕重的連接技術(shù)：LoRaWAN通訊協(xié)議。

2017-06-05 19:39:25

智慧社區(qū)

深度學(xué)習(xí)算法全景圖：從理論證明其正確性

本論文通過(guò)理論分析深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)群體風(fēng)險(xiǎn)(population risk)的收斂行為和它的駐點(diǎn)(stationary point)與屬性來(lái)研究深度學(xué)習(xí)的經(jīng)驗(yàn)風(fēng)險(xiǎn)(empirical risk)全景圖。

2017-06-05 16:17:50

深度學(xué)習(xí)算法神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2017年消費(fèi)者對(duì)人工智能態(tài)度調(diào)查

有些消費(fèi)者不愿意使用人工智能技術(shù)，很可能是由于缺乏對(duì)人工智能的了解。事實(shí)上，曾和人工智能技術(shù)互動(dòng)過(guò)的受訪者數(shù)量和沒(méi)有使用過(guò)人工智能的受訪者數(shù)量十分接近。但是，通過(guò)分析消費(fèi)者報(bào)告的使用過(guò)的設(shè)備和服務(wù)，84%的受訪者曾使用過(guò)人工智能技術(shù)。換句話(huà)說(shuō)，相當(dāng)一部分消費(fèi)者在不知道的情況下，曾使用過(guò)人工智能技術(shù)。

2017-06-02 16:34:01

消費(fèi)者人工智能態(tài)度

如何讓深度學(xué)習(xí)在手機(jī)應(yīng)用上也能加速跑？看完這篇文章你就知道了

論文作者提出了一種基于模型網(wǎng)絡(luò)層為粒度的切割方法，將DNN需要的計(jì)算量切分開(kāi)并充分利用云服務(wù)器和移動(dòng)設(shè)備的硬件資源進(jìn)行延遲時(shí)間和電量消耗這兩方面的優(yōu)化。 Neurosurgeon很形象地描述了這種切割方法：向外科醫(yī)生一樣對(duì)DNN模型進(jìn)行切分處理。

2017-06-01 18:55:44

深度學(xué)習(xí)人工智能

數(shù)據(jù)科學(xué)家用得最多的十種數(shù)據(jù)挖掘算法

產(chǎn)業(yè)數(shù)據(jù)科學(xué)家們更傾向于使用回歸、可視化、統(tǒng)計(jì)、隨機(jī)森林和時(shí)間序列。政府/非營(yíng)利更傾向于使用可視化、主成分分析和時(shí)間序列。學(xué)術(shù)研究人員更傾向于使用主成分分析和深度學(xué)習(xí)。學(xué)生普遍使用更少的算法，但多為文本挖掘和深度學(xué)習(xí)。

2017-06-01 16:25:36

數(shù)據(jù)挖掘算法

谷歌和OpenAI新研究：如何使用達(dá)爾文進(jìn)化論輔助設(shè)計(jì)人工智能算法？

現(xiàn)代機(jī)器智能建立在模仿自然的基礎(chǔ)之上——這一領(lǐng)域的主要目的是在計(jì)算機(jī)中復(fù)制人類(lèi)通過(guò)生物方式具備的強(qiáng)大決策能力。

2017-06-01 08:53:44

進(jìn)化人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

人工智能可以帶來(lái)真得智能家居么

最近兩年，隨著智能手機(jī)與移動(dòng)通訊網(wǎng)絡(luò)的發(fā)展，微處理器、傳感器、無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)接收器件的價(jià)格大幅下降。智能家居的概念開(kāi)始在媒體上頻頻出現(xiàn)，隨著智能手機(jī)發(fā)展到瓶頸，各個(gè)巨頭們紛紛開(kāi)始在智能家居上發(fā)力。

2017-05-31 17:52:10

人工智能將要顛覆這12個(gè)領(lǐng)域，白領(lǐng)也要失業(yè)了

人工智能(AI)是當(dāng)今最令人興奮和最有前景的前沿技術(shù)之一。它是計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)領(lǐng)域，主要涉及到機(jī)器和程序的開(kāi)發(fā)，這些機(jī)器和程序非常智能，它們可像人類(lèi)一樣工作和行動(dòng)。隨著科技的日新月異，人工智能越來(lái)越受到人們的重視。要實(shí)現(xiàn)AI并將其應(yīng)用到現(xiàn)代生活的各個(gè)領(lǐng)域，需要廣泛而高度的技術(shù)研究。在AI中，知識(shí)工程是為了使機(jī)器能夠像人類(lèi)一樣行為、思考與反應(yīng)，在計(jì)算機(jī)科學(xué)領(lǐng)域已取得重大進(jìn)展。一些正在開(kāi)發(fā)的AI技術(shù)必將在當(dāng)今各行業(yè)中創(chuàng)造巨大變化。以下是將被AI徹底顛覆的12個(gè)領(lǐng)域。

2017-05-31 13:40:22

人工智能個(gè)人助手算法分析

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中 BP 算法的原理與 Python 實(shí)現(xiàn)源碼解析

網(wǎng)絡(luò)實(shí)質(zhì)上實(shí)現(xiàn)了一個(gè)從輸入到輸出的映射功能，而數(shù)學(xué)理論已證明它具有實(shí)現(xiàn)任何復(fù)雜非線(xiàn)性映射的功能。這使得它特別適合于求解內(nèi)部機(jī)制復(fù)雜的問(wèn)題。

2017-05-31 13:23:41

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)處理NER命名實(shí)體識(shí)別問(wèn)題

命名實(shí)體識(shí)別（NER）是指識(shí)別文本中具有特定意義的實(shí)體，主要包括人名、地名、機(jī)構(gòu)名、專(zhuān)有名詞等。命名實(shí)體識(shí)別是信息提取、問(wèn)答系統(tǒng)、句法分析、機(jī)器翻譯等應(yīng)用領(lǐng)域的重要基礎(chǔ)工具，作為結(jié)構(gòu)化信息提取的重要步驟。

2017-05-31 12:59:44

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)深度學(xué)習(xí)

IT運(yùn)維平臺(tái)算法背后的兩大“神助攻” 原創(chuàng)

智能運(yùn)維(AIops)是目前 IT 運(yùn)維領(lǐng)域最火熱的詞匯，其中算法是它的核心要素之一。本文主要談算法對(duì)運(yùn)維的作用，涉及異常檢測(cè)和歸因分析兩方面，圍繞運(yùn)維系統(tǒng) Kale 中 skyline、Oculus 模塊、Opprentice 系統(tǒng)、Granger causality（格蘭杰因果關(guān)系）、FastDTW 算法等細(xì)節(jié)展開(kāi)。

2017-05-31 09:29:00

IT 運(yùn)維算法

選擇困難癥？一文通解如何選擇最合適的機(jī)器學(xué)習(xí)算法

初學(xué)者面對(duì)各種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，一個(gè)典型的問(wèn)題是：我應(yīng)該使用哪種算法？問(wèn)題的答案取決于許多因素，下面，我們一起來(lái)看。

2017-05-31 09:12:51

機(jī)器學(xué)習(xí)算法數(shù)據(jù)

AI幫您解決“太長(zhǎng)不看”難題：如何構(gòu)建一套深層抽象概括模型譯文

相信每位朋友都有這樣的切身感受：我們必須閱讀更多內(nèi)容以了解與工作、新聞以及社交媒體相關(guān)的熱門(mén)資訊。為了解決這一挑戰(zhàn)，我們開(kāi)始研究如何利用AI以幫助人們?cè)谛畔⒋蟪敝懈纳乒ぷ黧w驗(yàn)——而潛在的解決思路之一在于利用算法自動(dòng)總結(jié)篇幅過(guò)長(zhǎng)的文本內(nèi)容。

2017-05-27 18:53:48

深度學(xué)習(xí)人工智能

JavaScript中的10個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)示例

最近一段時(shí)間，Web 生態(tài)系統(tǒng)發(fā)展迅速，雖然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java，但它們也已經(jīng)強(qiáng)大到足以處理許多機(jī)器學(xué)習(xí)的問(wèn)題。Web 開(kāi)發(fā)語(yǔ)言非常易用，它們?cè)谶@一點(diǎn)上受益匪淺——你只需要在 Web 瀏覽器運(yùn)行一個(gè) JavaScript ML 項(xiàng)目即可。

2017-05-27 15:21:38

JavaScript 機(jī)器學(xué)習(xí)示例

人工智能與軟件架構(gòu)

大家都在問(wèn)，自己的工作與人工智能有什么關(guān)系，如何在自己的工作中應(yīng)用人工智能，如何在軟件中植入人工智能的基因，使用人工智能應(yīng)該從何處入手，學(xué)習(xí)人工智能應(yīng)該從哪里開(kāi)始，更深層次的問(wèn)題是人工智能能否代替人類(lèi)，作為一個(gè)程序員，人工智能是否會(huì)代替人類(lèi)寫(xiě)程序···這里根據(jù)我們團(tuán)隊(duì)的實(shí)踐介紹一下如何在軟件中應(yīng)用人工智能。

2017-05-27 14:55:41

人工智能軟件架構(gòu)

用深度學(xué)習(xí)快速人臉建模

臉部建模一直是計(jì)算機(jī)圖像和視覺(jué)領(lǐng)域的熱門(mén)話(huà)題，包括卡通人物建模、人臉?biāo)囆g(shù)設(shè)計(jì)、人臉實(shí)時(shí)重構(gòu)等等，尤其是交互式人臉建模。我們構(gòu)建了一個(gè)快速的、交互的、基于深度學(xué)習(xí)的人臉建?？蚣?。通過(guò)簡(jiǎn)單勾勒人臉圖畫(huà)(caricature)，我們的模型可以迅速生成對(duì)應(yīng)的三維人臉模型，并且可以同時(shí)擬合面部輪廓和細(xì)節(jié)表情。同時(shí)我們也提供了多種方式進(jìn)行快速的模型修改。實(shí)驗(yàn)證明我們的結(jié)果具有高精度和快速度。

2017-05-27 14:00:06

深度學(xué)習(xí)人臉建模

用不到1000美元攢一臺(tái)深度學(xué)習(xí)用的超快的電腦：繼續(xù)深度學(xué)習(xí)和便宜硬件的探奇！

從上世紀(jì)80年代后我就再?zèng)]攢過(guò)電腦。我也相當(dāng)擔(dān)心花好幾百塊，最終搞一堆我自己裝不出來(lái)的零件（或是攢出來(lái)了，但可能沒(méi)法正常工作）。不過(guò)我要告訴你，攢機(jī)是可以的！另外，整個(gè)過(guò)程也很好玩。最后你能擁有一臺(tái)通用的電腦，并能做預(yù)測(cè)，同時(shí)比筆記本快20多倍。

2017-05-26 16:06:23

深度學(xué)習(xí)人工智能

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