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機器學習流行趨勢一覽

你用過 Google Trends 嗎?相當酷，輸入一些關鍵詞，然后能看到它們在谷歌中的搜索趨勢變化。剛好 arxiv-sanity 論文數(shù)據(jù)庫在過去 5 年內(nèi)有 28303 份機器學習相關論文，所以我想，為什么不做一些類似的事情，來看看機器學習研究在過去 5 年是如何進展的?結果相當有趣，所以我想我該寫篇文章分享一下。

2017-04-25 17:29:24

機器學習框架關鍵詞

從機器學習談起

在本篇文章中，我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習，并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開發(fā)的番外篇，從這里開始，必須對機器學習了解才能進一步介紹EasyPR的內(nèi)核。當然，本文也面對一般讀者，不會對閱讀有相關的前提要求。

2017-04-25 16:45:11

機器學習人工智能

John McAfee觀點：人工智能是否會毀滅人類？

2017 年 3 月 9 日，黑客地下技術專家兼作家 ZT，即將出版一本中篇小說：建筑師啟示錄。他的追隨者聚集在美國田納西州首府納什維爾的一家廢棄酒吧的地下室中拜讀這本小說。恰逢第 3 屆年度黑客大會召開，這是一個隱秘的會議，僅僅只邀請了在面對數(shù)字湮滅時，致力于維護人類生存的人。

2017-04-25 16:25:44

人工智能機器人

人工智能技術在移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中的應用

在智能化引領發(fā)展的階段中，人工智能技術正在越來越廣泛地應用在移動互聯(lián)網(wǎng)領域，越來越多的人工智能技術更多地參與到移動互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展中來。人工智能技術由于其特有的普適性、自主性以及迭代優(yōu)化等特性能夠在數(shù)據(jù)處理環(huán)節(jié)應對更加復雜的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)環(huán)境，得出更加嚴謹和穩(wěn)固的模型和推演結果。人工智能技術正在不斷推動移動互聯(lián)網(wǎng)形態(tài)完成新變化，完成更自主的信息捕捉，更智慧的分析判斷，更自主的服務提供，更智能的云到端結合。本文將從人工智能技術為出發(fā)點，進一步研究移動互聯(lián)網(wǎng)領域的人工智能解決方案和應用現(xiàn)狀。

2017-04-25 16:00:23

人工智能移動互聯(lián)網(wǎng)應用

深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡在目標檢測中的進展

近些年來，深度卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(DCNN)在圖像分類和識別上取得了很顯著的提高。回顧從 2014 到 2016 這兩年多的時間，先后涌現(xiàn)出了 R-CNN，F(xiàn)ast R-CNN, Faster R-CNN, ION, HyperNet, SDP-CRC, YOLO,G-CNN, SSD 等越來越快速和準確的目標檢測方法。

2017-04-25 15:12:45

神經(jīng)網(wǎng)絡 SSD 檢測

漫談四種神經(jīng)網(wǎng)絡序列解碼模型以及示例代碼

利用通俗的語言來談談神經(jīng)網(wǎng)絡模型中4種序列解碼模型，主要是從整體概念和思路上進行通俗解釋幫助理解。

2017-04-25 08:26:39

神經(jīng)網(wǎng)絡解碼

人工智能將怎樣影響人類未來？

人工智能.的進步速度是驚人的，未來我們將開始與人工智能并肩工作。　　AlphaGo火了，五場億人圍觀的“人機大戰(zhàn)”，最終它依托大數(shù)據(jù)與深度學習的技術優(yōu)勢以4：1的勝利者姿態(tài)告訴人們，人工智能真的來了

2017-04-24 18:47:07

芮勇談聯(lián)想人工智能，掌握設備入口就有想象空間

在2017年3月27日舉辦的聯(lián)想創(chuàng)新科技大會天津峰會上，聯(lián)想集團高級副總裁、首席技術官芮勇在談及聯(lián)想人工智能時表示，人工智能把設備與云服務連起來了，而設備與云服務的聯(lián)動創(chuàng)新對于人工智能的下一步發(fā)展至關重要

2017-04-24 18:45:09

阿里云+新實體經(jīng)濟數(shù)據(jù)，決戰(zhàn)人工智能第二個60年

2017年是全球人工智能第二個60年的開始。與十幾年前的人工智能相比，今天人工智能更多是數(shù)據(jù)驅動。以前的人工智能是人工編寫的專家系統(tǒng)、由“人工”指導實現(xiàn)智能，系統(tǒng)處理的水平不會超過程序本身；而現(xiàn)在的人工智能則是數(shù)據(jù)指導的智能，每天都在進步的程序已經(jīng)開始超越人類的極限，這就是人工智能的“奇點效應”。

2017-04-24 18:43:45

人工智能無法挑戰(zhàn)人心

在IT領袖峰會分論壇，企業(yè)云計算與數(shù)字化轉型上，金蝶集團創(chuàng)始人徐少春表示，雖然人人都在談人工智能，但在企業(yè)管理領域，人工智能永遠無法挑戰(zhàn)人心。

2017-04-24 18:39:24

人工智能沖擊下，如何提前避免IT人員被淘汰？

2017年，國內(nèi)經(jīng)濟形勢為或增長放緩或下行，企業(yè)已面臨巨大的壓力，倒閉的企業(yè)或將更多。因此，IT崗位就業(yè)再就業(yè)壓力也會加大，我們先來看看歷史上經(jīng)濟上行的拐點驅動力。 1980-1995年，改革開放是是經(jīng)濟發(fā)展的驅動力。 1995-2000年，互聯(lián)網(wǎng)從無到有是經(jīng)濟發(fā)展的驅動力。 2000-2010年，互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展是經(jīng)濟發(fā)展的驅動力。 2010-2017年，移動互聯(lián)網(wǎng)高速發(fā)展是經(jīng)濟發(fā)展的驅動力。 2017-2025年，帶動經(jīng)濟發(fā)展的驅動力是什么？

2017-04-24 18:32:33

我為什么不在乎人工智能

有人聽說我想創(chuàng)業(yè)，給我提出了一些“忽悠”的想法。他們說，既然你是程序語言專家，而現(xiàn)在人工智能(AI)又非常熱，那你其實可以搞一個“自動編程系統(tǒng)”，號稱可以自動生成程序，取代程序員的工作，節(jié)省許許多多的人力支出，這樣就可以趁著“AI 熱”拉到投資。

2017-04-24 15:29:10

人工智能機器人程序員

深度學習利器：TensorFlow系統(tǒng)架構及高性能程序設計

2015年11月9日谷歌開源了人工智能平臺TensorFlow，同時成為2015年最受關注的開源項目之一。經(jīng)歷了從v0.1到v0.12的12個版本迭代后，谷歌于2017年2月15日發(fā)布了TensorFlow 1.0 版本，并同時在美國加州山景城舉辦了首屆TensorFlow Dev Summit會議。

2017-04-24 14:09:13

深度學習 TensorFlow

使用一致的哈希算法分配臨界負載

運行大規(guī)模網(wǎng)絡服務(例如內(nèi)容托管)離不開負載平衡，也就是將客戶端均勻地分配到多個服務器上，使得每個服務器都不至于過載。也就是說，我們需要在一段時間內(nèi)一致地將客戶端分配到服務器。

2017-04-24 08:46:45

哈希函數(shù)算法負載

三張圖讀懂機器學習：基本概念、五大流派與九種常見算法

本文通過機器學習基礎的圖表，介紹了機器學習的基本概念、原理、歷史、未來趨勢和一些常見的算法。

2017-04-24 07:54:29

機器學習算法人工智能

美國購物平臺Stitch Fix王建強：數(shù)據(jù)驅動的決策輔助與產(chǎn)品智能化原創(chuàng)

筆者在峰會現(xiàn)場對來自美國購物平臺Stitch Fix的數(shù)據(jù)科學總監(jiān)王建強進行了專訪，主題主要圍繞數(shù)據(jù)驅動的決策輔助與產(chǎn)品智能化展開。

2017-04-22 09:48:00

數(shù)據(jù)驅動決策產(chǎn)品

人工智能時代，技術人員應該掌握的5項技能

在2016年，人工智能公司產(chǎn)生的資金收入估值達到了80億美元，并且這一數(shù)字有望在未來的三年內(nèi)翻五倍。企業(yè)家們都紛紛投資人工智能，不僅將其作為一種降低成本的方式，還用它來改變客戶和員工體驗。

2017-04-21 15:25:52

人工智能機器數(shù)字科學

七步讓你實踐深度學習

我們工作中經(jīng)常會問： “深度學習該從哪里學起?” 雖然網(wǎng)上已經(jīng)有點了大量的免費課程，但是冗雜的信息太多。為了幫助你進入深度學習的“坑”，我們整理了以下這些資源。

2017-04-21 14:21:53

深度學習神經(jīng)網(wǎng)絡

一個開源機器學習框架新手入門，Scikit-learn的那些事兒

對Python語言有所了解的科研人員可能都知道SciPy——一個開源的基于Python的科學計算工具包?；赟ciPy，目前開發(fā)者們針對不同的應用領域已經(jīng)發(fā)展出了為數(shù)眾多的分支版本，它們被統(tǒng)一稱為Scikits，即SciPy工具包的意思。而在這些分支版本中，最有名，也是專門面向機器學習的一個就是Scikit-learn。

2017-04-21 09:59:11

開源機器學習框架

未來的人們，將會如何看待我們現(xiàn)在的機器人？譯文

這些項目仍然處于實驗階段，無人知道會不會奏效、何時候奏效，一切都還是初步嘗試。這是試錯，想所有的新技術一樣，都要經(jīng)過創(chuàng)新的第一階段。試想，五十年之后，未來的人們看到現(xiàn)在的機器人，大概就像現(xiàn)在的我們看以前最早的飛機概念一樣吧。

2017-04-21 07:15:57

谷歌選擇自主構建AI芯片的六大理由譯文

目前Amazon、Facebook、谷歌、IBM以及微軟等領先機器學習企業(yè)客戶正積極引導芯片制造商開發(fā)特定產(chǎn)品以滿足其需求。為了實現(xiàn)這一目標，他們需要發(fā)布更新更快的計算架構來推動行業(yè)發(fā)展，最終讓更多企業(yè)積極使用AI方案。

2017-04-21 07:10:12

谷歌 AI芯片理由

遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡之父:未來機器人看待人類就像我們關注螞蟻一般

4月19日，據(jù)《衛(wèi)報》報道，談到機器人的未來，遞歸神經(jīng)網(wǎng)絡之父、德國計算機科學家尤爾根·施米德胡貝(Jürgen Schmidhuber)在受訪時表示，“未來機器人對我們的關注將會如同我們對螞蟻的關注一樣。”他還稱，人工智能將會在2050年超過人類智能。

2017-04-20 14:18:05

機器人智能神經(jīng)網(wǎng)絡

來自頂尖AI研究員的忠告：聽說你也在做AI，這里的四個坑千萬別踩！

人工智能越來越熱，想要在人工智能領域創(chuàng)業(yè)的人也隨之涌入，但在人工智能領域創(chuàng)業(yè)，有很多需要注意的地方。近日，曾經(jīng)和George Hotz一起在comma.ai研發(fā)無人駕駛汽車的Eder Santana專門撰文，給想要深耕人工智能的創(chuàng)業(yè)者提出了四條寶貴建議。

2017-04-20 13:32:21

人工智能深度學習 AI

機器學習的八個步驟

機器學習帶動了產(chǎn)業(yè)內(nèi)數(shù)十億美元的收入，催生出了空前的資源和海量的就業(yè)機會。但這也意味著如何入門機器學習讓人有點無所適從。下面是我的入門方法。如果你在本文中的某處卡住了，請搜索 Kaggle(也許某人以前也遇到了同樣問題)，并在 Kaggle 論壇上提出問題(如果以前沒人提問過該問題)，這是找到方向并解決問題的好方法。

2017-04-20 12:51:28

機器學習 Kaggle 人工智能

戴爾攜手中科院共建 “人工智能與先進計算聯(lián)合實驗室”

今年9月戴爾公司董事長兼首席執(zhí)行官邁克爾•戴爾先生訪華，宣布戴爾“在中國，為中國”在華全新4.0發(fā)展戰(zhàn)略，將戴爾未來發(fā)展計劃與中國經(jīng)濟發(fā)展和國家政策緊密結合，全力支持和擁抱“互聯(lián)網(wǎng)+”的國家戰(zhàn)略。

2017-04-20 11:47:00

搜狗張博：智能運維不是代替而是升級原創(chuàng)

這是2017年4月15日“WOTA全球架構與運維峰會”上，搜狗運維總監(jiān)張博描繪的未來運維的理想狀態(tài)。他當天的演講深入介紹了當下搜狗為實現(xiàn)理想運維（“智能運維”）而正在研究的方向。會后，我們有機會與張博先生進行了深入交流與采訪。

2017-04-20 09:23:25

搜狗智能運維代替

python學習之路——python切片模擬LRU算法

LRU算法常用于頁面置換算法中。當我們新要訪問的頁面不在主存中時，就將最近最少使用的頁面移除主存，將新的頁面存入主存。

2017-04-20 09:21:44

python LRU 算法

揭秘AI深處的黑暗面：人工智能將取代人類，而你卻不知道它是如何機器學習的

即使是對計算機科學家來說，機器學習技術的運作也是晦澀不明的，遠不如人工編程易于理解。但這并不意味著未來所有的人工智能技術都是不可知的，只是從本質上來說，深度學習就好比一個看不見內(nèi)部的黑盒子。

2017-04-20 08:24:27

AI深處人工智能機器學習

用十張圖解釋機器學習的基本概念

在解釋機器學習的基本概念的時候，我發(fā)現(xiàn)自己總是回到有限的幾幅圖中。以下是我認為最有啟發(fā)性的條目列表。

2017-04-19 10:55:20

機器學習基本概念

28款GitHub最流行的開源機器學習項目：TensorFlow排榜首

現(xiàn)在機器學習逐漸成為行業(yè)熱門，經(jīng)過二十幾年的發(fā)展，機器學習目前也有了十分廣泛的應用，如：數(shù)據(jù)挖掘、計算機視覺、自然語言處理、生物特征識別、搜索引擎、醫(yī)學診斷、DNA序列測序、語音和手寫識別、戰(zhàn)略游戲和機器人等方面。

2017-04-19 10:32:01

GitHub 機器學習 TensorFlow

理解深度學習的鑰匙–參數(shù)篇

這是你所有看到的有關神經(jīng)網(wǎng)絡參數(shù)的理解中最通俗易懂的一個了，公式也減到了最少，神經(jīng)網(wǎng)絡的專業(yè)人士繞道哦。

2017-04-19 09:15:57

加速平臺創(chuàng)新，奏響“云、大、物、智”新樂章

席卷全球的數(shù)字化轉型為各行各業(yè)帶來了巨大的發(fā)展機遇，而微軟智能云作為推動技術創(chuàng)新的平臺和動力源，其自身也實現(xiàn)了遠超預期的快速發(fā)展： Azure云服務已覆蓋全球38個區(qū)域；有超過90%的世界“財富500強”企業(yè)采用微軟智能云服務；增長強勁的企業(yè)級云計算業(yè)務，已經(jīng)成為引領整個微軟成功實現(xiàn)業(yè)務轉型、并取得健康發(fā)展的重要引擎。

2017-04-19 08:52:30

英偉達推出高性能Jetson TX2，加快深度學習在終端設備上的布局

etson TX2 芯片將會應用于更多的場景，包括城市安保、智能無人機、海洋觀測、智能農(nóng)業(yè)、工業(yè)和商用機器人等領域有著廣闊的前景。在嵌入式設備的計算芯片上，他們擁有無與倫比的優(yōu)勢。

2017-04-18 20:33:17

英偉達 NVIDIA TX1

Apriori算法介紹（Python實現(xiàn)）

本文首先對Apriori算法進行簡介，而后進一步介紹相關的基本概念，之后詳細的介紹Apriori算法的具體策略和步驟，最后給出Python實現(xiàn)代碼。

2017-04-18 16:09:28

Apriori 算法 Python

人工智能/機器學習知多少？

從在智力競賽節(jié)目和圍棋人機大戰(zhàn)戰(zhàn)勝人類，到推送廣告時表現(xiàn)出種族偏見而備受抨擊，我們似乎已經(jīng)進入了人工智能發(fā)展步伐迅速加快的時代。但就目前而言，我們還無法讓機器具有完整的感知能力，使其電子“大腦”通過合理的道德判斷，完成復雜的認知任務。

2017-04-18 15:49:24

人工智能機器學習數(shù)據(jù)

如果人工智能泡沫破滅了

這篇文章表達自己對人工智能泡沫問題的見解。

2017-04-18 14:39:16

機器學習人工智能互聯(lián)網(wǎng)

廣告和推薦系統(tǒng)部署機器學習模型的兩種架構

廣告和推薦系統(tǒng)是機器學習是最成熟的應用領域。那么廣告和推薦系統(tǒng)是怎么在線上部署機器學習模型的呢?

2017-04-18 14:31:39

機器學習模型架構

英國開發(fā)人工智能新算法提高心臟病發(fā)作預測準確率

心臟病發(fā)作很難提前預測。據(jù)《科學》雜志17日報道，英國諾丁漢大學科學家開發(fā)了一種人工智能新算法，能顯著提高心臟病發(fā)作預測準確率，若投入臨床應用，每年或可挽救數(shù)百萬生命。

2017-04-18 12:27:16

人工智能心臟病機器學習

云計算、人工智能顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療只是時間問題

智慧醫(yī)療要走的路還很長，解決難點并掌握核心技術，云計算、人工智能顛覆傳統(tǒng)醫(yī)療行業(yè)只是時間問題。

2017-04-18 11:33:03

人工智能云計算醫(yī)療

學壞容易學好難！人工智能將繼承人類的種族和性別偏見

人工智能的偏見來自于我們每一個人。

2017-04-18 11:10:07

人工智能機器學習

機器學習工程師必知的十大算法

機器學習/人工智能的子領域在過去幾年越來越受歡迎。目前大數(shù)據(jù)在科技行業(yè)已經(jīng)炙手可熱，而基于大量數(shù)據(jù)來進行預測或者得出建議的機器學習無疑是非常強大的。

2017-04-18 09:46:31

機器學習工程師算法

人工智能在SEO技術中的應用

大家應該都感覺出來SEO越做越“難”做，有部分人都已經(jīng)覺得SEO沒有原則可循，在搜索引擎中取得排名不再是那么容易的。在這里為大大家分享一篇關于“人工智能在SEO技術中的應用”希望大家能夠好好看看。

2017-04-18 09:12:06

人工智能 SEO 技術

十大程序員開發(fā)用到的基本算法

快速排序是由東尼·霍爾所發(fā)展的一種排序算法。在平均狀況下，排序 n 個項目要Ο(n log n)次比較。在最壞狀況下則需要Ο(n2)次比較，但這種狀況并不常見。事實上，快速排序通常明顯比其他Ο(n log n) 算法更快，因為它的內(nèi)部循環(huán)(inner loop)可以在大部分的架構上很有效率地被實現(xiàn)出來。

2017-04-17 20:00:38

程序員開發(fā)算法

基于Python的簡單自然語言處理實踐

本文是對于基于 Python 進行簡單自然語言處理任務的介紹，本文的所有代碼放置在這里。建議前置閱讀 Python 語法速覽與機器學習開發(fā)環(huán)境搭建，更多機器學習資料參考機器學習、深度學習與自然語言處理領域推薦的書籍列表以及面向程序猿的數(shù)據(jù)科學與機器學習知識體系及資料合集。

2017-04-17 15:03:16

Python 自然語言處理

醫(yī)療機器人：未來第二大機器人發(fā)展現(xiàn)狀與應用前景

醫(yī)療機器人這種叫法可能有點誤導，會讓人聯(lián)想到獨立操作預編程任務，而無需監(jiān)督的機器。這樣的應用在工業(yè)上很流行，但在處理人體任務時，人的技能也是非常重要的。

2017-04-17 14:16:02

機器人醫(yī)療機器人傳感器

開發(fā)者彈藥庫升級推薦五個機器學習框架

你可能沒聽過它們，但從今天起或許會考慮上手。

2017-04-17 13:59:37

機器學習代碼 TensorFlow

一文看懂神經(jīng)網(wǎng)絡工作原理

本文帶來對深度神經(jīng)網(wǎng)絡的通俗介紹。

2017-04-17 13:10:09

神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能網(wǎng)絡

Facebook的交互式神經(jīng)網(wǎng)絡可視化系統(tǒng)ActiVis，打開神經(jīng)網(wǎng)絡的“黑盒子”

對于老式機器學習模型而言，這問題不大;但是如今對于非線性隱匿式數(shù)據(jù)結構和無數(shù)參數(shù)而言，這卻是個問題。對于為科學應用部署神經(jīng)網(wǎng)絡的研究人員而言，黑盒子缺乏再現(xiàn)性(reproducibility)這個問題帶來了驗證方面的障礙，不過對于深度學習框架的生產(chǎn)級用戶來說，因缺乏可見性而無法深入了解網(wǎng)絡行為還存在其他問題，尤其是在優(yōu)化模型，以獲得更好的性能、效率和準確性方面。

2017-04-17 10:25:29

神經(jīng)網(wǎng)絡可視化 ActiVis

電腦報2016年第09期（人工智能，革命迷途）

電腦報2016年第09期（人工智能，革命迷途）

2017-04-16 18:32:11

CMU博士Tom Murphy的人工智能超級馬里奧

CMU博士Tom Murphy的人工智能超級馬里奧

2017-04-16 18:28:25

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