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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(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

關(guān)聯(lián)規(guī)則推薦算法的原理及實(shí)現(xiàn)

本文將通過(guò)一個(gè)簡(jiǎn)單的例子來(lái)說(shuō)明關(guān)聯(lián)規(guī)則中各個(gè)術(shù)語(yǔ)的含義以及具體的計(jì)算方法。

2017-03-02 10:49:37

推薦算法原理實(shí)現(xiàn)

面向Python語(yǔ)言的三大頂級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù) 譯文

在今天的文章中，我們將共同了解三款最具人氣的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，相信能夠幫助大家?guī)?lái)更為順利的數(shù)據(jù)科學(xué)探索體驗(yàn)。

2017-03-02 08:28:09

科技新聞早報(bào)

AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)之間的區(qū)別是什么？

有人說(shuō)，人工智能（AI）是未來(lái)，人工智能是科幻，人工智能也是我們?nèi)粘Ｉ钪械囊徊糠帧＿@些評(píng)價(jià)可以說(shuō)都是正確的，就看你指的是哪一種人工智能。

2017-03-01 21:15:44

AI 機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

人工智能已聰明到會(huì)“偷”代碼寫程序，但程序員不必?fù)?dān)心失業(yè)

DeepCoder能從其他程序中“偷”代碼，然后開始寫自己的程序。不過(guò)，人類程序員目前還不用擔(dān)心自己的飯碗會(huì)被它給搶走。因?yàn)镈eepCoder的研究團(tuán)隊(duì)稱，他們開發(fā)這個(gè)系統(tǒng)是為了讓沒(méi)有任何編碼知識(shí)的人更容易地寫程序。

2017-03-01 21:08:53

人工智能程序員

PyTorch和TensorFlow哪個(gè)更好？看一線開發(fā)者怎么說(shuō)

Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比較熱門的 PyTorch 等等，深度學(xué)習(xí)框架之間的比較一直以來(lái)都是非常受人關(guān)注的熱點(diǎn)話題。不過(guò)你知道用戶實(shí)際用起來(lái)的感覺(jué)怎么樣嗎？近日，Reddit 用戶 cjmcmurtrie 發(fā)了一個(gè)主題為「PyTorch vs. TensorFlow」的討論帖，想要了解這兩大流行的框架之間各自有什么優(yōu)勢(shì)。

2017-03-01 20:18:04

PyTorch TensorFlow

解析谷歌大腦的深度學(xué)習(xí)及TensorFlow的前世今生

本文是Google Brain負(fù)責(zé)人Jeff Dean在硅谷人工智能前沿論壇AI Frontiers的演講。

2017-03-01 19:58:00

深度學(xué)習(xí)TensorFlow

張為斌：金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控建模，絕不只是數(shù)據(jù)和算法

單從金融大數(shù)據(jù)風(fēng)控建模角度講，目前很多企業(yè)已經(jīng)有很多算法。張為斌認(rèn)為，不僅僅需要引入自然科學(xué)建模，還需要引入基于社會(huì)科學(xué)的、人文歷史的思考，把這些維度引入到算法中。

2017-03-01 16:49:53

金融大數(shù)據(jù)張為斌

從TensorFlow到Theano：橫向?qū)Ρ绕叽笊疃葘W(xué)習(xí)框架

目前流行的幾種工具(Theano、TensorFlow、Torch、Caffe、MXNet、Neon 和 CNTK)進(jìn)行一次橫向?qū)Ρ?。以下圖表展示了各類深度學(xué)習(xí)工具的優(yōu)劣，希望對(duì)大家能有所幫助。

2017-03-01 13:36:41

TensorFlow Theano 框架

Torch7 開源 PyTorch：Python 優(yōu)先深度學(xué)習(xí)框架

PyTorch 的設(shè)計(jì)思路是線性、直觀且易于使用。當(dāng)你需要執(zhí)行一行代碼時(shí)，它會(huì)忠實(shí)執(zhí)行。PyTorch 沒(méi)有異步的世界觀。當(dāng)你打開調(diào)試器，或接收到錯(cuò)誤代碼和 stack trace 時(shí)，你會(huì)發(fā)現(xiàn)理解這些信息是非常輕松的。

2017-03-01 09:05:27

PyTorch Python 框架

怎樣的Hash算法能對(duì)抗硬件破解？

用過(guò)暴力破解工具 hashcat 的都知道，這款軟件的強(qiáng)大之處在于它能充分利用 GPU 計(jì)算，比起 CPU 要快很多。所以在破解諸如 WiFi 握手包、數(shù)據(jù)庫(kù)中的口令 Hash 值時(shí)，能大幅提高計(jì)算效率。

2017-02-28 19:39:48

Hash GPU 數(shù)據(jù)

經(jīng)驗(yàn)之談：如何為你的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題選擇合適的算法？

隨著機(jī)器學(xué)習(xí)越來(lái)越流行，也出現(xiàn)了越來(lái)越多能很好地處理任務(wù)的算法。本文介紹了如何依靠已有的方法(模型選擇和超參數(shù)調(diào)節(jié))去指導(dǎo)你更好地去選擇算法。

2017-02-28 14:17:03

機(jī)器學(xué)習(xí)算法

楊強(qiáng)：人工智能下一個(gè)技術(shù)風(fēng)口與商業(yè)風(fēng)口在哪？

作為第四范式首席科學(xué)家、范式大學(xué)的導(dǎo)師，楊強(qiáng)教授近日在第四范式公司內(nèi)部進(jìn)行了一場(chǎng)主題為“人工智能的下一個(gè)三年”的培訓(xùn)，深入淺出地分享了自己在人工智能產(chǎn)業(yè)推廣上的經(jīng)驗(yàn)，并預(yù)判了人工智能即將爆發(fā)的技術(shù)風(fēng)口與商業(yè)風(fēng)口。

2017-02-28 10:34:38

人工智能技術(shù)風(fēng)口商業(yè)風(fēng)口

LZ77壓縮算法編碼Python實(shí)現(xiàn)原理圖解

LZ77算法是無(wú)損壓縮算法，由以色列人Abraham Lempel發(fā)表于1977年。LZ77是典型的基于字典的壓縮算法，現(xiàn)在很多壓縮技術(shù)都是基于LZ77。鑒于其在數(shù)據(jù)壓縮領(lǐng)域的地位，本文將結(jié)合圖片和源碼詳細(xì)介紹其原理。

2017-02-28 10:33:31

Python 原理圖解

機(jī)器學(xué)習(xí)需要哪些數(shù)學(xué)基礎(chǔ)？

盡管機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)有著無(wú)限可能，然而為了更好地掌握算法的內(nèi)部工作機(jī)理和得到較好的結(jié)果，對(duì)大多數(shù)這些技術(shù)有一個(gè)透徹的數(shù)學(xué)理解是必要的。

2017-02-27 14:24:12

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)數(shù)學(xué)

一圖看懂AI陣營(yíng)：學(xué)習(xí)AI 站錯(cuò)隊(duì)可導(dǎo)致自取滅亡

AI的方法有許多，除了我們較為熟悉的“五大流派”，本文作者對(duì)AI的各流派進(jìn)行細(xì)分，梳理了起碼17種方法，并用一張圖直觀地展現(xiàn)。作者說(shuō)，各種AI方法并不平等，站錯(cuò)隊(duì)可能導(dǎo)致自取滅亡。

2017-02-27 11:53:12

AI 學(xué)習(xí)

谷歌發(fā)布機(jī)器學(xué)習(xí)新應(yīng)用可刪除網(wǎng)上有害評(píng)論

今天發(fā)布的Perspective是一種應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)的“早期”技術(shù)，其能夠識(shí)別網(wǎng)絡(luò)上的“有毒”評(píng)論。此外，媒體可以通過(guò)開放的API接口，將這項(xiàng)技術(shù)加入到他們的網(wǎng)站上，從而為其能帶來(lái)更好的對(duì)話。

2017-02-25 20:32:36

機(jī)器學(xué)習(xí)

自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)將成為下一個(gè)AI研究主流？聽聽數(shù)據(jù)科學(xué)家怎么說(shuō)

本篇文章的作者 Matthew Mayo 將會(huì)對(duì)自動(dòng)化學(xué)習(xí)進(jìn)行簡(jiǎn)單的介紹，探討下一下它的合理性、采用情況，介紹下它現(xiàn)在使用的工具，討論下它預(yù)期的未來(lái)發(fā)展方向。

2017-02-24 19:16:56

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家

醫(yī)療荒野中的賭注:百度如何靠人工智能"絕處逢生"

許多跡象表明，百度在人工智能領(lǐng)域已經(jīng)下了相當(dāng)大的賭注。尤其引起醫(yī)療行業(yè)極大關(guān)注的是，百度于近期裁撤了醫(yī)療事業(yè)部。外界的解讀“眾說(shuō)紛紜”，但李彥宏在新年內(nèi)部信中清楚的闡明，百度相信人工智能在醫(yī)療領(lǐng)域“能夠有所作為”。很明顯，百度依舊熱衷醫(yī)療，但押寶人工智能。

2017-02-24 16:49:12

百度人工智能

關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展方向的六項(xiàng)預(yù)測(cè) 譯文

隨著深度學(xué)習(xí)在大規(guī)模市場(chǎng)化應(yīng)用領(lǐng)域的快速推進(jìn)，其將與數(shù)據(jù)可視化、商務(wù)智能與預(yù)測(cè)分析一道成為眾多行業(yè)的立足基石。本文將與大家一同探討關(guān)于深度學(xué)習(xí)未來(lái)發(fā)展方向的六項(xiàng)預(yù)測(cè)。

2017-02-24 07:23:00

深度學(xué)習(xí)方向預(yù)測(cè)

還在混淆AI與機(jī)器學(xué)習(xí)？先了解下六個(gè)AI熱門領(lǐng)域

為了讓初學(xué)者了解AI，以下列出六個(gè)值得注意的AI領(lǐng)域，并描述它們是什么、為什么它們是重要的、它們今天如何使用，以及研究它們的公司。在過(guò)去10年中，AI領(lǐng)域取得了很大的進(jìn)步，隨著巨頭接連不斷地借媒體闡明他們長(zhǎng)期看重AI的策略，很多人已經(jīng)對(duì)語(yǔ)音識(shí)別和自

2017-02-23 18:56:58

AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

成本14,000元，如何自己動(dòng)手搭建深度學(xué)習(xí)服務(wù)器？

通過(guò)與大家進(jìn)行交流，閱讀了大量博客文章之后，我最終決定開始配置自己的深度學(xué)習(xí)服務(wù)器。當(dāng)今科技和硬件的發(fā)展是如此的迅猛，我擔(dān)心我曾閱讀過(guò)的文章很快就會(huì)過(guò)時(shí)，但我希望自己的以下總結(jié)能夠?yàn)榇蠹規(guī)?lái)幫助。

2017-02-23 15:13:08

服務(wù)器搭建 PCIe

是時(shí)候給AI減負(fù)了，Python五大AI庫(kù)推薦

以下這五大Python庫(kù)可幫助加快數(shù)據(jù)管道，例如，使用AWS Lambda可對(duì)計(jì)算量較大的作業(yè)進(jìn)行碎片處理，使用TensorFlow模型可減輕TensorFlow的負(fù)載。

2017-02-23 10:10:32

Python AI PyWren

Pew：算法時(shí)代七大主題及其主要影響

“總體的影響將是烏托邦的誕生或人類的滅亡;沒(méi)有可預(yù)見(jiàn)的中間路線。我懷疑是烏托邦，鑒于我們已經(jīng)從一次生存危機(jī)中挺了過(guò)來(lái)(核戰(zhàn)爭(zhēng))，我們邁向和平的腳步盡管緩慢，卻也依然堅(jiān)定?！?/a>

2017-02-23 10:00:12

算法人工智能大數(shù)據(jù)

人工智能如何輔助安全自動(dòng)化、分析處理和響應(yīng)

我們將定義和描述AI、機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，以及它們對(duì)信息安全產(chǎn)生的預(yù)期影響。雖然往傳統(tǒng)上與人類認(rèn)知相關(guān)的功能中引入各類系統(tǒng)已經(jīng)很普遍，我們不妨退后一步，仔細(xì)審視一下這些術(shù)語(yǔ)真實(shí)的含義。

2017-02-23 09:32:24

人工智能自動(dòng)化分析

反面觀點(diǎn)：我們不該急于投身AI的五個(gè)理由譯文

投身于AI確實(shí)有種致命的吸引力，但這一方面并不證明分析技術(shù)會(huì)因此而逐漸消亡; 相反，二者都會(huì)不斷成長(zhǎng)并得到改進(jìn)。另外，至少就目前來(lái)看，分析技術(shù)的實(shí)效性無(wú)疑擁有更為豐富的客觀指標(biāo)作為支持。

2017-02-23 09:32:23

投身 AI 理由

從頭開始：用Python實(shí)現(xiàn)決策樹算法

決策樹算法是一個(gè)強(qiáng)大的預(yù)測(cè)方法，它非常流行。因?yàn)樗鼈兊哪Ｐ湍軌蜃屝率州p而易舉地理解得和專家一樣好，所以它們比較流行。同時(shí)，最終生成的決策樹能夠解釋做出特定預(yù)測(cè)的確切原因，這使它們?cè)趯?shí)際運(yùn)用中倍受親睞。

2017-02-23 08:45:36

Python 決策樹數(shù)據(jù)集

AI作曲家來(lái)了人類該往哪里去？

許多創(chuàng)業(yè)公司都在開發(fā)可以譜寫音樂(lè)的AI，許多時(shí)候，AI譜寫的音樂(lè)與人類音樂(lè)很難區(qū)別。不過(guò)一些作曲家認(rèn)為，AI編寫的音樂(lè)現(xiàn)在還稱不上是藝術(shù)品，但未來(lái)可能會(huì)達(dá)到人類的水平。

2017-02-22 21:17:31

智能哲學(xué)：人工智能的倫理學(xué)問(wèn)題(Beneficial AI)

即使有高級(jí)甚或越級(jí)的人工智能，也必須在“思想”這樣的自行越超的“行為”中才有在時(shí)間中“存在”的意義，中國(guó)文化滋育的中國(guó)思想具本身就有這種內(nèi)在的時(shí)間性的本質(zhì)。

2017-02-21 14:37:07

人工智能倫理學(xué)

深度學(xué)習(xí)在美團(tuán)點(diǎn)評(píng)的應(yīng)用

下面我們就以語(yǔ)義匹配、圖像質(zhì)量排序及文字識(shí)別這三個(gè)應(yīng)用場(chǎng)景為例，來(lái)詳細(xì)介紹美團(tuán)點(diǎn)評(píng)在深度學(xué)習(xí)技術(shù)及應(yīng)用方面的經(jīng)驗(yàn)和方法論。

2017-02-20 19:23:13

深度學(xué)習(xí)美團(tuán)點(diǎn)評(píng)應(yīng)用

支撐人工智能技術(shù)成敗得失的五大核心元素

據(jù)外媒（VentureBeat）報(bào)道，八十年代后期，隨著許多創(chuàng)業(yè)公司、政府部門和大型企業(yè)部署新系統(tǒng)來(lái)執(zhí)行原本只能由專家才能完成的工作，人工智能迎來(lái)新的熱潮。這些系統(tǒng)基于規(guī)則運(yùn)行。與以往依賴傳統(tǒng)編程語(yǔ)言的嚴(yán)格程式邏輯不同，新系統(tǒng)將行為編碼在規(guī)則中。

2017-02-20 16:47:15

人工智能成敗元素

深度學(xué)習(xí)概覽之自然語(yǔ)言處理：從基本概念到前沿研究

自然語(yǔ)言處理(NLP)研究的問(wèn)題是關(guān)于如何構(gòu)建通過(guò)處理和理解語(yǔ)言來(lái)執(zhí)行某些任務(wù)的系統(tǒng)。

2017-02-20 14:12:49

自然語(yǔ)言處理研究

深度學(xué)習(xí)下一個(gè)大的突破會(huì)是機(jī)器閱讀嗎？

本文作者鄧侃認(rèn)為，機(jī)器閱讀其實(shí)就是自然文本的結(jié)構(gòu)化，而文本摘要和機(jī)器翻譯在2016年的進(jìn)展，昭示了機(jī)器閱讀即將取得的突破。

2017-02-19 15:09:47

深度學(xué)習(xí)機(jī)器閱讀

從機(jī)器翻譯到讀心術(shù) AI能否重建人類巴別塔？

機(jī)器翻譯讓多種語(yǔ)言的人相互溝通，如今額蓬勃發(fā)展。讀心術(shù)也不再是癡人說(shuō)夢(mèng)。人工智能打通長(zhǎng)久以來(lái)人們之間的溝通桎梏，能夠讓人與人之間的順暢交流變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)。

2017-02-16 18:40:36

機(jī)器翻譯巴別塔

人工智能武器化&物聯(lián)網(wǎng)攻擊將成最大科技威脅

“企業(yè)在考慮使用人工智能和物聯(lián)網(wǎng)等新技術(shù)時(shí)，他們也創(chuàng)造一個(gè)更廣泛的攻擊面，為那些竊取數(shù)據(jù)、破壞商業(yè)、攻擊性工業(yè)控制等網(wǎng)絡(luò)攻擊提供了機(jī)會(huì)?！眻?bào)告列出了可能性最高的十大數(shù)據(jù)泄露和網(wǎng)絡(luò)攻擊。

2017-02-16 16:15:20

人工智能物聯(lián)網(wǎng)威脅

人工智能將為全球五大問(wèn)題帶來(lái)解決方案 | 達(dá)沃斯博客

人們對(duì)人工智能總是有很多顧慮：人工智能對(duì)我們的工作意味著什么?機(jī)器人會(huì)不會(huì)在工作中取代人類?會(huì)不會(huì)導(dǎo)致“人機(jī)”戰(zhàn)爭(zhēng)?目前的研究項(xiàng)目顯示，人工智能可以很好地造福人類。在以下的五個(gè)領(lǐng)域中，機(jī)器學(xué)習(xí)能夠很好地幫助人們解決難題。

2017-02-16 16:01:07

人工智能解決方案

從機(jī)器翻譯到讀心術(shù) AI能否重建人類巴別塔？

伴隨著人工智能成為繼移動(dòng)互聯(lián)網(wǎng)之后的新熱點(diǎn)，這種神器在機(jī)器翻譯、人工助理的自然語(yǔ)言處理等方面都有著諸多應(yīng)用。人工智能是否能打通長(zhǎng)久以來(lái)人們之間的溝通桎梏，能夠讓人與人之間的順暢交流變?yōu)楝F(xiàn)實(shí)?

2017-02-16 14:29:42

機(jī)器翻譯 AI

大數(shù)據(jù)、機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)類命令行工具匯總譯文

本文章中，將向大家推薦無(wú)需鼠標(biāo)或者GUI，就能完全在OS X與Linux上完成大量操作的一些工具。即使您并不打算通過(guò)命令行運(yùn)行整條數(shù)據(jù)處理管道，這些工具仍然能夠帶來(lái)可觀助益。

2017-02-15 10:01:49

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

2017年值得關(guān)注的人工智能七個(gè)熱門趨勢(shì)

人工智能（AI）今年有哪些熱門趨勢(shì)呢？來(lái)看看行業(yè)分析師們的總結(jié)吧。

2017-02-12 21:12:36

人工智能趨勢(shì)

多種負(fù)載均衡算法及其Java代碼實(shí)現(xiàn)

負(fù)載均衡建立在現(xiàn)有網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)之上，它提供了一種廉價(jià)有效透明的方法擴(kuò)展網(wǎng)絡(luò)設(shè)備和服務(wù)器的帶寬、增加吞吐量、加強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)處理能力、提高網(wǎng)絡(luò)的靈活性和可用性。

2017-02-09 16:16:24

Java 負(fù)載均衡算法

谷歌發(fā)布深度學(xué)習(xí)庫(kù)TensorFlow Fold，支持動(dòng)態(tài)計(jì)算圖

在一些情況下，不同的輸入數(shù)據(jù)需要不同的計(jì)算圖，通常這些計(jì)算圖不能夠批存儲(chǔ)在一起，導(dǎo)致處理器、存儲(chǔ)器以及緩存利用率低。今天我們發(fā)布 TensorFlow Fold 來(lái)解決這些困難。

2017-02-08 17:08:32

谷歌深度學(xué)習(xí)計(jì)算圖

用Spark學(xué)習(xí)矩陣分解推薦算法

在矩陣分解在協(xié)同過(guò)濾推薦算法中的應(yīng)用中，我們對(duì)矩陣分解在推薦算法中的應(yīng)用原理做了總結(jié)，這里我們就從實(shí)踐的角度來(lái)用Spark學(xué)習(xí)矩陣分解推薦算法。

2017-02-08 09:25:16

Spark 分解推薦

這一年來(lái)，數(shù)據(jù)科學(xué)家都用哪些算法？

在“數(shù)據(jù)為王”的今天，越來(lái)越多的人對(duì)數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生了興趣。數(shù)據(jù)科學(xué)家離不開算法的使用，那么，數(shù)據(jù)科學(xué)家最常用的算法，都是哪些呢?

2017-02-05 17:10:17

數(shù)據(jù)科學(xué)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)挖掘

【干貨】騰訊云FPGA的深度學(xué)習(xí)算法

由騰訊云基礎(chǔ)產(chǎn)品中心、騰訊架構(gòu)平臺(tái)部組成的騰訊云FPGA聯(lián)合團(tuán)隊(duì)，在這里介紹國(guó)內(nèi)首款FPGA云服務(wù)器的工程實(shí)現(xiàn)深度學(xué)習(xí)算法（AlexNet），討論深度學(xué)習(xí)算法FPGA硬件加速平臺(tái)的架構(gòu)。

2017-01-24 11:51:14

騰訊云深度學(xué)習(xí)

英特爾發(fā)布BigDL深度學(xué)習(xí)框架，欲利用CPU打擊GPU 譯文

英特爾公司雖然能夠利用BigDL這類庫(kù)獲得一定競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，但從長(zhǎng)遠(yuǎn)角度來(lái)看，機(jī)器學(xué)習(xí)的歷史車輪仍在朝著以GPU支持為主的方向滾動(dòng)。

2017-01-20 13:58:31

英特爾 GPU CPU

大規(guī)模機(jī)器學(xué)習(xí)：將數(shù)據(jù)科學(xué)引入生產(chǎn)系統(tǒng)架構(gòu)的典型模式

數(shù)據(jù)科學(xué)這個(gè)概念已經(jīng)被非常多的行業(yè)所接受。數(shù)據(jù)科學(xué)(源自于一個(gè)科學(xué)研究課題)最早是來(lái)自于一些試圖去理解人類的智能并創(chuàng)造人工智能的科學(xué)家，但現(xiàn)在它已經(jīng)被證明是完全可以帶來(lái)真正的商業(yè)價(jià)值。

2017-01-20 08:53:37

數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構(gòu)驅(qū)動(dòng)

要用無(wú)人駕駛卡車送貨？亞馬遜申請(qǐng)無(wú)人駕駛專利原創(chuàng)

未來(lái)，自動(dòng)駕駛汽車和自動(dòng)駕駛卡車可能將成為亞馬遜內(nèi)部物流部門的一個(gè)重要組成部分。專利對(duì)亞馬遜在自動(dòng)駕駛領(lǐng)域的戰(zhàn)略目標(biāo)未做披露，然而，一直有傳言說(shuō)該公司正在研究可增強(qiáng)或替代人類駕駛員的技術(shù)。

2017-01-20 08:16:08

無(wú)人駕駛亞馬遜

Apriori算法原理總結(jié)

關(guān)聯(lián)算法是數(shù)據(jù)挖掘中的一類重要算法。其核心是基于兩階段頻繁集思想的遞推算法。該關(guān)聯(lián)規(guī)則在分類上屬于單維、單層及布爾關(guān)聯(lián)規(guī)則，典型的算法是Apriori算法。

2017-01-19 09:12:39

Apriori 算法流程

機(jī)器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、深度學(xué)習(xí)、統(tǒng)計(jì)學(xué)等的區(qū)別

AI(Artificial Intelligence)是創(chuàng)建于20世紀(jì)60年代的計(jì)算機(jī)科學(xué)的一個(gè)子領(lǐng)域，是關(guān)于解決那些對(duì)人類來(lái)講非常容易但是對(duì)計(jì)算機(jī)而言很難的任務(wù)。

2017-01-19 08:35:51

數(shù)據(jù)科學(xué)深度學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)零基礎(chǔ)?手把手教你用TensorFlow搭建圖像識(shí)別系統(tǒng)(二)

無(wú)論是對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)分類器如何工作或是如何使用TensorFlow建立和運(yùn)行簡(jiǎn)單的圖表，我希望你找到了一些你感興趣的東西。

2017-01-18 09:20:23

TensorFlow 圖像識(shí)別

外媒速遞：2017年關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)的10個(gè)另類預(yù)測(cè) 原創(chuàng)

每一年結(jié)束時(shí)，技術(shù)專家總會(huì)著眼于新的十二個(gè)月，思考自己熟知的技術(shù)方案將在下一階段迎來(lái)怎樣的變化趨勢(shì)。在BigML公司，我們結(jié)合2016年中機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展與演變，嘗試解析它在新一年內(nèi)的未來(lái)前景。

2017-01-18 08:40:29

機(jī)器學(xué)習(xí)移動(dòng)UI 移動(dòng)應(yīng)用

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