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機(jī)器學(xué)習(xí)

2031內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識(shí)、開(kāi)發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場(chǎng)景。

文章課程

共 2031 條

分析了自家150個(gè)ML模型之后，這家全球有名的旅行網(wǎng)站得出了6條經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)

全球有名的線上旅行代理網(wǎng)站 Booking.com（繽客網(wǎng)）分析了他們面向客戶的 150 個(gè)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用以及從中得到的六條經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)。

2019-11-22 09:56:48

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

面向AI開(kāi)發(fā)公司的幾大機(jī)器學(xué)習(xí)框架（2020年版）譯文

從深度學(xué)習(xí)到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，這些框架可以簡(jiǎn)化開(kāi)發(fā)過(guò)程。

2019-11-22 09:00:00

AI 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

害怕部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型？這里有一篇手把手教程

機(jī)器學(xué)習(xí)模型的部署可能會(huì)讓初學(xué)者感到害怕，甚至對(duì)那些有經(jīng)驗(yàn)的人來(lái)說(shuō)也是如此。

2019-11-21 15:35:28

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

2020年6個(gè)新興的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)趨勢(shì)

人工智能解決方案市場(chǎng)繼續(xù)快速增長(zhǎng)，帶來(lái)了數(shù)百億美元的收入。研究公司9月份發(fā)布的一份報(bào)告稱，到2023年，全球人工智能系統(tǒng)的支出將達(dá)到979億美元，比今年預(yù)計(jì)的375億美元有驚人的增長(zhǎng)，這意味著未來(lái)幾年的年增長(zhǎng)率將達(dá)到28.4%。

2019-11-20 15:36:23

人工智能 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

Ocado如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)減少食物浪費(fèi)、解決饑餓問(wèn)題？譯文

食物浪費(fèi)在全球是個(gè)大問(wèn)題。據(jù)聯(lián)合國(guó)糧食及農(nóng)業(yè)組織聲稱，全球每年浪費(fèi)約13億噸糧食。據(jù)信這足以養(yǎng)活全球8.15億的饑餓人口。但由于技術(shù)的進(jìn)步，這個(gè)問(wèn)題有一天有望消除。比如說(shuō)雜貨店技術(shù)先驅(qū)Ocado通過(guò)使用數(shù)據(jù)分析、機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能來(lái)管理其產(chǎn)品，將食品浪費(fèi)率降低到6000件中的僅僅1件。

2019-11-20 08:00:00

Ocado 機(jī)器學(xué)習(xí)

2019深度學(xué)習(xí)框架決戰(zhàn)：PyTorch橫掃AI頂會(huì)，再奪NeurIPS 2019！

近日，Reddit的一則熱帖引發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)社區(qū)大量討論：NeurIPS 2019使用的機(jī)器學(xué)習(xí)框架：PyTorch 68-> 166，TensorFlow 91-> 74。

2019-11-19 09:58:16

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能框架

當(dāng)NBA球星遇上機(jī)器學(xué)習(xí)……

我喜歡籃球。我喜歡打籃球、看籃球、談籃球。有時(shí)候我會(huì)和朋友們談?wù)撝T如“如果科比和勒布朗單挑誰(shuí)會(huì)贏”之類的話題。

2019-11-19 09:54:59

NBA 機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

機(jī)器學(xué)習(xí)中的 Shapley 值怎么理解？

我第一次聽(tīng)說(shuō) Shapley 值是在學(xué)習(xí)模型可解釋性的時(shí)候。我知道了 SHAP，它是一個(gè)框架，可以更好地理解為什么機(jī)器學(xué)習(xí)模型會(huì)那樣運(yùn)行。

2019-11-15 13:52:06

機(jī)器學(xué)習(xí)Shapley 計(jì)算

選擇正確的人工智能用例的5個(gè)技巧

很多企業(yè)可能對(duì)采用人工智能還沒(méi)有做好準(zhǔn)備，因此從單個(gè)項(xiàng)目開(kāi)始可能是一個(gè)很好的開(kāi)始。首席信息官在早期人工智能項(xiàng)目中應(yīng)該有什么收獲?

2019-11-11 16:08:36

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

一份不可多得的數(shù)據(jù)科學(xué)與機(jī)器學(xué)習(xí)Python庫(kù) 原創(chuàng)

本文全面地介紹了當(dāng)前市場(chǎng)上適合于數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的優(yōu)秀 Python 庫(kù)。

2019-11-11 09:10:19

機(jī)器學(xué)習(xí)Python 數(shù)據(jù)

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率較低將如何嚴(yán)重影響機(jī)器學(xué)習(xí)

如今，機(jī)器學(xué)習(xí)以多種有益的方式改變著市場(chǎng)的未來(lái)發(fā)展。數(shù)字營(yíng)銷研究機(jī)構(gòu)的調(diào)查報(bào)告表明，97%的決策者認(rèn)為機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)將促進(jìn)未來(lái)市場(chǎng)發(fā)展。

2019-11-07 21:21:08

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換機(jī)器學(xué)習(xí)營(yíng)銷

解讀機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯的局限性

機(jī)器學(xué)習(xí)翻譯對(duì)于人們的交流非常有益，但是它們也有其局限性。機(jī)器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機(jī)會(huì)，他們可以使用機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)翻譯營(yíng)銷材料和其他文獻(xiàn)。但是，這些人工智能解決方案可能并不總是很好的選擇。

2019-11-06 11:34:53

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)工具

谷歌把打敗99%程序員的AutoML集成到Kaggle平臺(tái)！

谷歌宣布，將用于訓(xùn)練機(jī)器學(xué)習(xí)算法的Cloud AutoML服務(wù)集成到數(shù)據(jù)科學(xué)平臺(tái)Kaggle中。

2019-11-06 10:49:29

谷歌 Android 開(kāi)發(fā)者

優(yōu)秀的機(jī)器學(xué)習(xí)情緒分析工具（創(chuàng)業(yè)公司）TOP5

最佳的情感分析公司和機(jī)器學(xué)習(xí)工具有哪些?以下我們整理了數(shù)家目前市場(chǎng)上較為優(yōu)秀的，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的情感分析工具/創(chuàng)業(yè)公司。

2019-11-05 10:26:49

機(jī)器學(xué)習(xí)情緒分析工具 AI

大數(shù)據(jù)架構(gòu)詳解：從數(shù)據(jù)獲取到深度學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning，ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。其專門(mén)研究計(jì)算機(jī)是怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)，使之不斷改善自身的性能。此外，數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)有很大的交集。

2019-11-04 14:28:55

機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘

四種高性能數(shù)據(jù)類型，Python collections助你優(yōu)化代碼、簡(jiǎn)潔任務(wù)

在這篇文章中，機(jī)器學(xué)習(xí)工程師 George Seif 介紹了 Python collections 模塊最受歡迎的四種數(shù)據(jù)類型以及它們各自的使用方法。

2019-11-04 14:02:12

代碼開(kāi)發(fā)AI

跨專業(yè)自學(xué)NLP，這個(gè)90后擼出了開(kāi)源類庫(kù)HanLP，已在GitHub收獲1.5W星

截止 2019 年 10 月底，一款名為 HanLP 的自然語(yǔ)言處理類庫(kù)在 GitHub Star 數(shù)達(dá)到了 15.5 K，超過(guò)了賓夕法尼亞大學(xué)的 NLTK、斯坦福大學(xué)的 CoreNLP、哈爾濱工業(yè)大學(xué)的 LTP。

2019-11-04 13:51:13

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

企業(yè)在機(jī)器學(xué)習(xí)中容易犯的五個(gè)錯(cuò)誤

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展已使人們能夠從企業(yè)的各種結(jié)構(gòu)化或非結(jié)構(gòu)化內(nèi)容中提取更多的信息和情報(bào)。

2019-11-01 14:19:02

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)工具

從Python代碼到APP，你只需要一個(gè)小工具：GitHub已超3000星

機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)者想要打造一款 App 有多難？事實(shí)上，你只需要會(huì) Python 代碼就可以了，剩下的工作都可以交給一個(gè)工具。

2019-10-31 10:43:05

Python 開(kāi)發(fā)編程語(yǔ)言

機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)發(fā)指南（基礎(chǔ)篇）原創(chuàng)

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能領(lǐng)域的重要組成，簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)就是計(jì)算機(jī)程序?qū)W習(xí)數(shù)據(jù)，并產(chǎn)生相應(yīng)的建議與決策的過(guò)程。

2019-10-31 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能 AI

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)于組織如何運(yùn)行數(shù)字系統(tǒng)變得更加重要

盡管存在一些困難和障礙，很多企業(yè)如今在數(shù)字化轉(zhuǎn)型項(xiàng)目方面取得了重大進(jìn)展，但技術(shù)領(lǐng)導(dǎo)者發(fā)現(xiàn)，開(kāi)展數(shù)字化轉(zhuǎn)型具有挑戰(zhàn)性，并在數(shù)字化轉(zhuǎn)型是否可以提高業(yè)務(wù)價(jià)值方面面臨著越來(lái)越大的壓力。

2019-10-30 15:00:14

人工智能 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

人工智能和自動(dòng)化改善過(guò)程挖掘的6種方法

創(chuàng)建企業(yè)的數(shù)字孿生、識(shí)別機(jī)器人流程自動(dòng)化(RPA)等自動(dòng)化技術(shù)并將孤立的任務(wù)連接到流程中，是首席信息官推進(jìn)流程時(shí)發(fā)現(xiàn)的幾種方法。

2019-10-29 14:07:24

大數(shù)據(jù)人工智能技術(shù)

面向神經(jīng)機(jī)器翻譯的篇章級(jí)單語(yǔ)修正模型

隨著基于自注意力機(jī)制的Transformer模型在機(jī)器翻譯任務(wù)中廣泛應(yīng)用，許多之前基于循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）機(jī)器翻譯模型的篇章級(jí)方法不再適用。

2019-10-25 16:18:34

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

盤(pán)點(diǎn)AI十大應(yīng)用領(lǐng)域，看看有你的專業(yè)嗎？

一提到人工智能和腦部研究，人們就會(huì)聯(lián)想到終結(jié)者機(jī)器毀滅世界的畫(huà)面。謝天謝地，目前的情況沒(méi)有這么糟。本文將探討人工智能如何助力地球發(fā)展，并最終造福于人類。本文涉及人工智能應(yīng)用，包括人工智能是如何影響醫(yī)療、金融、農(nóng)業(yè)等各個(gè)領(lǐng)域的。

2019-10-25 13:35:52

人工智能電腦機(jī)器人

全球93％高管對(duì)AI有期待，但65％的人說(shuō)還沒(méi)得到收益

在MIT Sloan Review和BCG的調(diào)查報(bào)告中指出，與那些不注重技能再培訓(xùn)的企業(yè)相比，那些在雇用或者留住AI人才方面遇到難題、但仍然積極幫助現(xiàn)有員工獲得AI技能的企業(yè)，從AI中獲益的可能性要高出40%。

2019-10-25 09:30:29

人工智能 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

搭建容易維護(hù)難！谷歌機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)血淚教訓(xùn)

希望這篇論文能夠?yàn)樵谏a(chǎn)環(huán)境中采用機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的開(kāi)發(fā)者與維護(hù)者提供一些實(shí)用建議。作者警告稱，雖然從零搭建機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)還算輕松，但隨后的改進(jìn)卻可能存在出乎意料的困難。

2019-10-23 09:41:12

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

如何使用Flask輕松部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型？譯文

本文旨在讓你開(kāi)始使用Flask API將經(jīng)過(guò)訓(xùn)練的機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到生產(chǎn)環(huán)境。

2019-10-23 08:00:00

Flask 機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

指南 | 手把手教你解決90%的NLP問(wèn)題

利用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)理解和利用文本，從最簡(jiǎn)單的到state-of-the-art，由淺入深，循序漸進(jìn)。

2019-10-22 14:30:11

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

如何解決機(jī)器學(xué)習(xí)樹(shù)集成模型的解釋性問(wèn)題

前些天在同行交流群里，有個(gè)話題一直在群里熱烈地討論，那就是如何解釋機(jī)器學(xué)習(xí)模型，因?yàn)樵陲L(fēng)控領(lǐng)域，一個(gè)模型如果不能得到很好的解釋一般都不會(huì)被通過(guò)的，在銀行里會(huì)特別的常見(jiàn)，所以大多數(shù)同行都是會(huì)用 LR 來(lái)建模。

2019-10-22 10:12:45

機(jī)器學(xué)習(xí)模型人工智能

PyTorch&TensorFlow跑分對(duì)決：哪個(gè)平臺(tái)運(yùn)行NLP模型推理更快

開(kāi)源社區(qū)的支持度、上手的難易度都是重要的參考。還有人說(shuō)：學(xué)術(shù)界用PyTorch，工業(yè)界用TensorFlow。

2019-10-21 13:40:20

代碼開(kāi)發(fā)工具

AI免費(fèi)公開(kāi)課一網(wǎng)打盡！14個(gè)類別、230門(mén)課程，GitHub標(biāo)星6k+

要說(shuō)這兩年最火的機(jī)器學(xué)習(xí)課程，當(dāng)屬吳恩達(dá)的Machine Learning。這原本是吳恩達(dá)在斯坦福大學(xué)開(kāi)授的課程，課程視頻在網(wǎng)絡(luò)上受到了學(xué)習(xí)者的廣泛好評(píng)，后來(lái)還推出了專門(mén)的網(wǎng)課。

2019-10-21 09:51:20

AI 數(shù)據(jù)人工智能

4 分鐘！OpenAI 的機(jī)器手學(xué)會(huì)單手解魔方了，完全自學(xué)無(wú)需編程

OpenAI 的機(jī)器手學(xué)會(huì)單手解魔方了，而且還原一個(gè)三階魔方全程只花了 4 分鐘，其靈巧程度讓人自嘆不如。

2019-10-16 13:52:13

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

MIT新研究表明機(jī)器學(xué)習(xí)不能標(biāo)記假新聞

麻省理工學(xué)院研究人員發(fā)表的兩篇新論文顯示，當(dāng)前的機(jī)器學(xué)習(xí)模型還不能完成區(qū)分虛假新聞報(bào)道的任務(wù)。在不同的研究人員表明計(jì)算機(jī)可以令人信服地生成虛構(gòu)新聞故事而無(wú)需太多人為監(jiān)督之后，一些專家希望可以訓(xùn)練基于相同機(jī)器學(xué)習(xí)的系統(tǒng)來(lái)檢測(cè)此類新聞。

2019-10-16 11:52:15

MIT 機(jī)器學(xué)習(xí)

基于PyTorch的CV模型框架，北大學(xué)生出品TorchCV

在機(jī)器學(xué)習(xí)帶來(lái)的所有顛覆性技術(shù)中，計(jì)算機(jī)視覺(jué)領(lǐng)域吸引了業(yè)內(nèi)人士和學(xué)術(shù)界最大的關(guān)注。

2019-10-15 14:04:29

技術(shù)人工智能框架

機(jī)器學(xué)習(xí)的正則化是什么意思？

正則化的好處是當(dāng)特征很多時(shí)，每一個(gè)特征都會(huì)對(duì)預(yù)測(cè)y貢獻(xiàn)一份合適的力量；所以說(shuō)，使用正則化的目的就是為了防止過(guò)擬合。

2019-10-15 10:01:43

機(jī)器學(xué)習(xí)正則化人工智能

為什么我的CV模型不好用？沒(méi)想到原因竟如此簡(jiǎn)單……

機(jī)器學(xué)習(xí)專家 Adam Geitgey 近日發(fā)布了一篇文章探討了這一簡(jiǎn)單卻又讓很多人頭痛的問(wèn)題，并分享了他為解決這一問(wèn)題編寫(xiě)的自動(dòng)圖像旋轉(zhuǎn)程序。

2019-10-15 09:46:46

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)分析的區(qū)別在何處？

如今，認(rèn)知學(xué)習(xí)的應(yīng)用比以往更為普遍。通常意義上講，認(rèn)知學(xué)習(xí)與認(rèn)知計(jì)算就是涉及AI技術(shù)與信號(hào)處理的操作過(guò)程或技術(shù)平臺(tái)。

2019-10-14 16:57:19

機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)分析區(qū)別

大盤(pán)點(diǎn)：8月Github上7個(gè)值得關(guān)注的數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目

本文帶你來(lái)看看GitHub上創(chuàng)建于2019年8月的7個(gè)數(shù)據(jù)科學(xué)項(xiàng)目。筆者所選項(xiàng)目的范圍十分廣泛，涉及從機(jī)器學(xué)習(xí)到強(qiáng)化學(xué)習(xí)的諸多領(lǐng)域。

2019-10-14 15:41:37

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

非監(jiān)督學(xué)習(xí)最強(qiáng)攻略

本次主要講解的內(nèi)容是機(jī)器學(xué)習(xí)里的非監(jiān)督學(xué)習(xí)經(jīng)典原理與算法，非監(jiān)督，也就是沒(méi)有target（標(biāo)簽）的算法模型。

2019-10-14 10:40:03

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能非監(jiān)督學(xué)習(xí)

PyTorch終于能用上谷歌云TPU，推理性能提升4倍，該如何薅羊毛？

Facebook在PyTorch開(kāi)發(fā)者大會(huì)上正式推出了PyTorch 1.3，并宣布了對(duì)谷歌云TPU的全面支持，而且還可以在Colab中調(diào)用云TPU。

2019-10-14 09:58:00

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)化為生產(chǎn)力，警惕這4個(gè)常見(jiàn)陷阱！

幾乎每個(gè)人都想在他們的業(yè)務(wù)中引入機(jī)器學(xué)習(xí)，但是這些人也遇到了一個(gè)大問(wèn)題：讓模型可持續(xù)發(fā)展十分困難，尤其是在云架構(gòu)的基礎(chǔ)上。medium上一位博主也指出了這個(gè)問(wèn)題，并提出了將機(jī)器學(xué)習(xí)模型投入生產(chǎn)的4個(gè)常見(jiàn)陷阱。

2019-10-13 16:53:51

機(jī)器學(xué)習(xí)模型數(shù)據(jù)

500億參數(shù)，支持103種語(yǔ)言：谷歌推出「全球文字翻譯」模型

由于缺乏平行數(shù)據(jù)，小語(yǔ)種的翻譯一直是一大難題。來(lái)自谷歌的研究者提出了一種能夠翻譯 103 種語(yǔ)言的大規(guī)模多語(yǔ)言神經(jīng)機(jī)器翻譯模型，在數(shù)據(jù)豐富和匱乏的語(yǔ)種翻譯中都實(shí)現(xiàn)了顯著的性能提升。

2019-10-12 13:36:43

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

機(jī)器學(xué)習(xí)免費(fèi)跑分神器：集成各大數(shù)據(jù)集，連接GitHub就能用

搞機(jī)器學(xué)習(xí)的小伙伴們，免不了要在各種數(shù)據(jù)集上，給AI模型跑分。現(xiàn)在，Papers with Code (那個(gè)以論文搜代碼的神器) 團(tuán)隊(duì)，推出了自動(dòng)跑分服務(wù)，名叫sotabench，以跑遍所有開(kāi)源模型為己任。

2019-10-12 11:20:42

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

2019機(jī)器學(xué)習(xí)框架之爭(zhēng)：與Tensorflow競(jìng)爭(zhēng)白熱化，進(jìn)擊的PyTorch贏在哪里？

2019年，機(jī)器學(xué)習(xí)框架之爭(zhēng)進(jìn)入了新階段：PyTorch與TensorFlow成為最后兩大玩家，PyTorch占據(jù)學(xué)術(shù)界領(lǐng)軍地位，TensorFlow在工業(yè)界力量依然強(qiáng)大，兩個(gè)框架都在向?qū)Ψ浇梃b，但是都不太理想。

2019-10-11 23:18:15

機(jī)器學(xué)習(xí)Tensorflow PyTorch

機(jī)器學(xué)習(xí)幫你預(yù)測(cè)電池壽命：精確了解電池還能充幾次

電池壽命的確定，是移動(dòng)硬件發(fā)展的重要一環(huán)，但是由于電池電化學(xué)反應(yīng)的不確定性以及不同的使用環(huán)境和習(xí)慣，電池壽命變成了一門(mén)玄學(xué)。不過(guò)柏林的三位小伙伴，利用Tensorflow，在原有的預(yù)測(cè)體系基礎(chǔ)上。更近一步，完成了電池的全壽命預(yù)測(cè)。

2019-10-11 13:00:40

機(jī)器學(xué)習(xí)AI 人工智能

PyTorch橫掃頂會(huì)，TensorFlow退守業(yè)界：機(jī)器學(xué)習(xí)框架一年變天

機(jī)器學(xué)習(xí)框架的世界，局勢(shì)變化過(guò)于迅猛，稍不注意就會(huì)被搶了地盤(pán)。一年前，TensorFlow還是各大頂會(huì)論文選擇的主流框架，如今頂會(huì)幾乎成了PyTorch的天下。

2019-10-11 12:47:54

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

谷歌發(fā)布含7種語(yǔ)言的全新數(shù)據(jù)集：有效提升BERT等多語(yǔ)言模型任務(wù)精度高達(dá)3倍！

近日，谷歌發(fā)布了包含 7 種語(yǔ)言釋義對(duì)的全新數(shù)據(jù)集，即：PAWS 與 PAWS-X。BERT 通過(guò)該數(shù)據(jù)集的訓(xùn)練，在釋義對(duì)問(wèn)題上的精度實(shí)現(xiàn)了約為 3 倍的提升。

2019-10-10 09:00:00

谷歌數(shù)據(jù)技術(shù)

人工智能在情緒方面更智能了？人類也應(yīng)如此

人們處于孤獨(dú)中的行為方式與在公共場(chǎng)合的行為方式大相徑庭，但人的基本性格仍然會(huì)保持不變。在沒(méi)有觀眾的情況下在公寓里跳舞，表達(dá)了一種想在大舞臺(tái)上跳舞的秘密愿望，但是人類會(huì)根據(jù)社會(huì)規(guī)范的要求調(diào)整這些突發(fā)奇想。

2019-10-09 11:36:11

人工智能機(jī)器人技術(shù)

使用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行數(shù)據(jù)映射

從小型企業(yè)到大型企業(yè)，幾乎每家公司都在爭(zhēng)取機(jī)會(huì)來(lái)吸引客戶的注意。20年前進(jìn)行的常規(guī)營(yíng)銷活動(dòng)已不再適用。為了取得領(lǐng)先優(yōu)勢(shì)并擊敗競(jìng)爭(zhēng)對(duì)手，您必須直接向源頭進(jìn)行營(yíng)銷。

2019-09-30 10:12:21

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)映射

預(yù)測(cè)分析：重新考慮組織中的時(shí)間和數(shù)據(jù)

時(shí)間序列是一種標(biāo)準(zhǔn)的分析方法，但是較為先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)工具引入了統(tǒng)計(jì)技術(shù)，來(lái)建立更精確的預(yù)測(cè)模型。時(shí)間是無(wú)法倒流的，但是使用現(xiàn)有的工具，您有更多的機(jī)會(huì)預(yù)測(cè)時(shí)間，更準(zhǔn)確地說(shuō)，是可以預(yù)測(cè)時(shí)間序列樣本中的事件是否會(huì)繼續(xù)影響決策趨勢(shì)。

2019-09-27 09:57:09

大數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

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機(jī)器學(xué)習(xí)