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機器學習

2031內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機器學習相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場景。

共 2031 條

機器學習“劇透”權(quán)游大結(jié)局：三傻最先領(lǐng)盒飯，龍媽、小惡魔笑到最后

和大部分權(quán)游粉一樣，文摘菌一整個上午的朋友圈都刷的戰(zhàn)戰(zhàn)兢兢，生怕被劇透。但是沒有想到，還是“被“看到了大結(jié)局!而且，給我劇透的還是個算法。

2019-04-16 10:09:15

機器學習算法權(quán)利的游戲

16個用于數(shù)據(jù)科學和機器學習的頂級平臺

調(diào)研機構(gòu)Gartner公司將數(shù)據(jù)科學和機器學習平臺定義為“具有凝聚力的軟件應(yīng)用程序，它提供了創(chuàng)建多種數(shù)據(jù)科學解決方案以及將這些解決方案合并到業(yè)務(wù)流程、周圍基礎(chǔ)設(shè)施和產(chǎn)品中所必需的基本構(gòu)建塊的混合體?！?/a>

2019-04-15 13:25:29

數(shù)據(jù)科學機器學習 Gartner

Python機器學習資源菜單，選庫找工具不愁，GitHub精選列表都齊了

用Python搞機器學習、數(shù)據(jù)科學，需要很多相關(guān)的資料，各種庫、工具，都是常用、常找、常查的內(nèi)容。

2019-04-11 09:00:05

機器學習人工智能 Python

淺顯易懂！「高中數(shù)學」讀懂梯度下降的數(shù)學原理

梯度下降是最常用的機器學習優(yōu)化算法之一，Towards Data Science 近日發(fā)布了一篇文章，淺顯易懂地解釋了梯度下降的原理和工作過程。

2019-04-10 09:23:10

梯度下降機器學習算法

Python機器學習工具&庫，分門別類排列好，再也不怕找不到工具了

用Python搞機器學習、數(shù)據(jù)科學，需要很多相關(guān)的資料，各種庫、工具，都是常用、常找、常查的內(nèi)容。

2019-04-10 08:30:53

Python 機器學習工具

AI與機器學習：大忽悠還是大希望？

今天，我們看到了互聯(lián)網(wǎng)、區(qū)塊鏈和云計算等技術(shù)的興起，可謂是人類近期歷史上的三大科技熱潮。但是，在這些技術(shù)的應(yīng)用中，我們不幸又看了這一效應(yīng)的出現(xiàn)，大量自身實力并不足夠的廠商借了這些新興的詞語進行炒作與夸大。那么，人工智能(AI)與機器學習(ML)到底是忽悠還是希望呢?

2019-04-05 10:10:22

AI 機器學習安全

一個鮮為人知卻可以保護隱私的訓練方法：聯(lián)合學習

無論是國內(nèi)還是國外，公眾對隱私保護的意識越來越強烈。尤其是醫(yī)療數(shù)據(jù)，因為大部分病人不愿意將自己的診斷結(jié)果等這類隱私信息拿出來，所以機器學習在疾病診斷和探索潛力被大大壓制。

2019-04-04 09:43:25

聯(lián)合學習機器學習數(shù)據(jù)

干貨 | 全面理解無監(jiān)督學習基礎(chǔ)知識

無監(jiān)督學習的特點是，模型學習的數(shù)據(jù)沒有標簽，因此無監(jiān)督學習的目標是通過對這些無標簽樣本的學習來揭示數(shù)據(jù)的內(nèi)在特性及規(guī)律，其代表就是聚類。與監(jiān)督學習相比，監(jiān)督學習是按照給定的標準進行學習(這里的標準指標簽)，而無監(jiān)督學習則是按照數(shù)據(jù)的相對標準進行學習。

2019-03-29 14:10:35

無監(jiān)督學習機器學習人工智能

處理機器學習中不平衡類的5種策略

在類不平衡的情況下，準確性是不準確的。在本指南中，我們介紹了處理機器學習中不平衡類的5種策略。

2019-03-27 08:51:38

機器學習類失衡算法

不是碼農(nóng)，也能看懂的“機器學習”原理

機器學習算法其實就是普通算法的進化版。通過自動學習數(shù)據(jù)規(guī)律，讓你的程序變得更聰明些。

2019-03-26 11:15:34

AI 機器學習人工智能

GitHub超過3000贊的「機器學習路線圖」，教你升級打怪全攻略

對想要學習機器學習的人來說，信息太多也是一種困擾，開放的課程、書籍、框架、開源代碼那么多，每套資料都有自己的好處，有人說這個課程好，有人說那個框架最好用。

2019-03-26 10:21:12

GitHub 代碼開發(fā)者

數(shù)據(jù)集查找神器！100個大型機器學習數(shù)據(jù)集都匯總在這了

如何才能高效找到機器學習領(lǐng)域規(guī)模最大、質(zhì)量最高的數(shù)據(jù)集？為了響應(yīng)廣大網(wǎng)友的呼聲，網(wǎng)友u/UpdraftDev將全網(wǎng)最大的機器學習數(shù)據(jù)集整理匯集，并對這些數(shù)據(jù)集進行了分類和介紹。

2019-03-21 16:27:21

數(shù)據(jù)開發(fā)機器學習

你擔心的金融安全無監(jiān)督機器學習技術(shù)可以搞定

日前，世界科技開發(fā)者盛會DeveloperWeek 2019評選VR、人工智能、金融科技等領(lǐng)域優(yōu)勝者。

2019-03-20 14:00:33

機器學習金融安全

Gartner報告：正處于數(shù)據(jù)科學與機器學習工具 “大爆炸”的時代

日前， Gartner 發(fā)布了 2019 年版面向數(shù)據(jù)科學與機器學習工具的魔力象限。Gartner 的魔力象限是在某一特定時間內(nèi)對市場情況進行的圖形化描述，根據(jù) Gartner 的定義，它描述了 Gartner 依據(jù)標準對該市場內(nèi)的廠商所進行的分析。

2019-03-20 10:33:05

工具性能數(shù)據(jù)

機器學習必學10大算法

本文介紹了 10 大常用機器學習算法，包括線性回歸、Logistic 回歸、線性判別分析、樸素貝葉斯、KNN、隨機森林等。

2019-03-20 07:50:47

機器學習算法線性回歸

前端人工智能：通過機器學習推導(dǎo)函數(shù)方程式--鉑金Ⅲ

本文要講解的項目代碼，就是要根據(jù)一些規(guī)則模擬數(shù)據(jù)，然后通過機器學習和訓練，根據(jù)這些數(shù)據(jù)去反向推測出生成這些數(shù)據(jù)的公式函數(shù)。

2019-03-18 10:35:15

人工智能機器學習前端

2019年11個值得研究的Javascript機器學習庫

雖然大部分機器學習都是用python這樣的語言完成的，但在Javascript生態(tài)系統(tǒng)中，其前端和后端社區(qū)都很棒。這里分享有一些有趣的庫，它們將Javascript，機器學習，DNN甚至NLP結(jié)合在一起。

2019-03-18 08:12:31

Javascript 機器學習庫

IBM宣稱創(chuàng)建出量子算法在機器學習上取得巨大飛躍

IBM公司的研究人員宣稱，他們已經(jīng)創(chuàng)建出了新的量子算法，能夠在量子計算機上支持先進的機器學習。

2019-03-14 14:31:49

機器學習人工智能計算機

學好機器學習和大數(shù)據(jù)必備的6本好書！

機器學習和數(shù)據(jù)科學是復(fù)雜而相互關(guān)聯(lián)的概念。要想讓自己在技術(shù)緊跟趨勢，你必須消耗大量的時間進行知識的更新。日復(fù)一日的重復(fù)勞動不等于學習，這樣仍有可能掉隊。這里我們精選出六本好書，助你學好機器學習和大數(shù)據(jù)科學!

2019-03-14 13:06:41

機器學習大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)科學

細說文本挖掘：工具、任務(wù)、問題和解決方案譯文

本文對文本挖掘進行了詳細介紹，涵蓋了各種常見的用例、典型的系統(tǒng)組成、相關(guān)的分類與算法、以及它們各自的優(yōu)缺點。

2019-03-07 09:00:00

文本挖掘機器學習人工智能

暢談機器學習和人工智能的未來譯文

機器學習(ML)和人工智能(AI)與計算機科學領(lǐng)域密切相關(guān)。本文將暢談未來一切都將變得智能，甚至是沒有生命的機器也像人類一樣智能。首先，我們從“什么是人工智能和機器學習”以及“為什么它們?nèi)绱酥匾边@樣的問題開始。

2019-03-06 09:00:00

機器學習人工智能

機器學習vs.人工智能：定義和重要性

機器學習，有時也稱為計算智能，近年來已經(jīng)突破了一些技術(shù)障礙，并在機器人、機器翻譯、社交網(wǎng)絡(luò)、電子商務(wù)，甚至醫(yī)藥和醫(yī)療保健等領(lǐng)域取得了重大進展。機器學習是人工智能的一個領(lǐng)域，其目標是開發(fā)學習計算技術(shù)以及構(gòu)建能夠自動獲取知識的系統(tǒng)。

2019-02-27 08:50:02

機器學習人工智能

流行的十四個機器學習編程語言框架和工具譯文

本文介紹了面向數(shù)據(jù)科學界寵兒Python的軟件框架和庫、大數(shù)據(jù)平臺以及處理機器學習管道每個階段的基于云的服務(wù)。

2019-02-27 08:00:00

機器學習編程語言框架

機器學習的七大謠傳，這都是根深蒂固的執(zhí)念吧

在本文中，作者總結(jié)了機器學習研究中常見的七大謠傳，他們很多都是我們以前的固有概念，而最近又有新研究對它們提出質(zhì)疑。所以在為機器學習填坑的生涯中，快自檢這七個言傳吧。

2019-02-26 07:55:28

機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)TensorFlow

機器學習中如何處理不平衡數(shù)據(jù)？

準確率高達 96.2% 的模型跑在真實數(shù)據(jù)上卻可能完全無法使用。一個可能的原因是：你所使用的訓練數(shù)據(jù)是不平衡數(shù)據(jù)集。本文介紹了解決不平衡類分類問題的多種方法。

2019-02-25 08:35:22

機器學習數(shù)據(jù)模型

數(shù)據(jù)清洗&預(yù)處理入門完整指南

本文是一個初學者指南，將帶你領(lǐng)略如何在任意的數(shù)據(jù)集上，針對任意一個機器學習模型，完成數(shù)據(jù)預(yù)處理工作。

2019-02-22 08:25:19

數(shù)據(jù)清洗預(yù)處理機器學習

2019 年即將問世的 10 項機器學習應(yīng)用盤點

在剛剛開始的 2019 年，機器學習將會有什么樣的新應(yīng)用出現(xiàn)呢? Janet Williams 給我們分享了他認為 2019 年即將出現(xiàn)的機器學習十大應(yīng)用，讓我們一睹為快吧!

2019-02-20 15:42:28

機器學習人工智能計算機

十種值得掌握的機器學習類API 譯文

隨著機器學習的廣泛應(yīng)用，各位開發(fā)人員都需要在激烈的競爭中保持優(yōu)勢，我們在此列舉了本年度值得掌握的十種API供您參考與學習。

2019-02-15 09:00:00

機器學習 API 人工智能

盤點2019年機器學習和人工智能行業(yè)的發(fā)展趨勢

隨著新的一年的到來，現(xiàn)在是將注意力轉(zhuǎn)向2019年行業(yè)發(fā)展趨勢的時候了。很多人都在猜測2019年將會發(fā)生什么，而這也是人工智能科學領(lǐng)域?qū)＜疫M行預(yù)測的樂趣所在。

2019-02-14 15:20:49

機器學習人工智能云計算

2019年應(yīng)該學習的10個機器學習API

目前，機器學習被包括谷歌、Amazon、IBM、Microsoft在內(nèi)的大公司所主導(dǎo)，但這一趨勢正在發(fā)生轉(zhuǎn)變，小公司正在將它們的算法和api引入這一領(lǐng)域。api使公司更容易跨多個領(lǐng)域共享知識和信息。

2019-02-14 08:10:22

機器學習 API 程序

機器學習準入門檻降低，機器學習工程師職位或?qū)⑾?/a>

機器學習工程師團隊負責人、Looker的首席產(chǎn)品官，以自己十幾年的從業(yè)經(jīng)歷，以及對當下機器學習領(lǐng)域的觀察和思考，認為未來機器學習準入門檻不斷降低的前提下，“ML工程師”這個title將會消失。

2019-02-13 11:39:11

機器學習人工智能學歷

AI 圣經(jīng) PRML《模式識別與機器學習》被微軟官方開源了！

搞機器學習、深度學習的人都應(yīng)該聽說過一本經(jīng)典教材：《Pattern Recognition and Machine Learning》，中文譯名《模式識別與機器學習》，簡稱 PRML。

2019-01-29 16:33:19

機器學習人工智能計算機

在數(shù)據(jù)采集器中用TensorFlow進行實時機器學習

本文學習如何通過發(fā)布的TensorFlow Evaluator版本使用TensorFlow（TF）模型進行預(yù)測和分類。

2019-01-24 15:30:09

TensorFlow 機器學習

機器學習算法優(yōu)缺點對比及選擇（匯總篇）

本文的目的，是務(wù)實、簡潔地盤點一番當前機器學習算法。文中內(nèi)容結(jié)合了個人在查閱資料過程中收集到的前人總結(jié)，同時添加了部分自身總結(jié)，在這里，依據(jù)實際使用中的經(jīng)驗，將對此類模型優(yōu)缺點及選擇詳加討論。

2019-01-24 13:40:58

機器學習深度學習人工智能

想了解機器學習的看過來，一招教你變大神！

作為模式識別或者機器學習的愛好者，同學們一定聽說過支持向量機這個概念，這可是一個，在機器學習中避不開的重要問題。

2019-01-24 10:18:25

機器學習深度學習圖像處理

教你用Python實現(xiàn)AutoML 譯文

企業(yè)可以通過在其數(shù)據(jù)管道中部署 AutoML 來降低雇傭?qū)＜业某杀?。AutoML 還可以減少開發(fā)和測試機器學習模型所需的時間。

2019-01-24 09:00:00

Python AutoML 機器學習

機器學習常見算法分類匯總大全

機器學習無疑是當前數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的一個熱點內(nèi)容。很多人在平時的工作中都或多或少會用到機器學習的算法。本文為您總結(jié)一下常見的機器學習算法，以供您在工作和學習中參考。

2019-01-23 11:45:47

機器學習人工智能機器人

用Azure ML Service構(gòu)建和部署機器學習模型譯文

我們在本教程中將構(gòu)建和部署一個機器模型，以便利用Stackoverflow數(shù)據(jù)集預(yù)測工資。看完本文后，你能夠調(diào)用充分利用REST的Web服務(wù)來獲得預(yù)測結(jié)果。

2019-01-23 11:12:42

機器學習機器模型預(yù)測工資

面向開發(fā)者的18個機器學習平臺

機器學習平臺不是未來的潮流, 而是現(xiàn)在正在發(fā)生了。開發(fā)人員需要知道如何以及何時利用他們的能力。

2019-01-16 18:22:24

機器學習人工智能計算機

數(shù)學家們發(fā)現(xiàn)了一個無解的計算機問題

近日，據(jù)外媒報道，數(shù)學家們發(fā)現(xiàn)了一個他們無法解決的，與機器學習有關(guān)的計算機問題。

2019-01-14 11:10:43

機器學習人工智能計算機

TensorFlow 2.0「開發(fā)者預(yù)覽版」上線

TensorFlow 2.0 預(yù)覽版上線了！近日，谷歌 AI 團隊成員 Martin Wicke 在社交網(wǎng)絡(luò)上向大家發(fā)布了這一最流行深度學習框架的「開發(fā)者預(yù)覽版」，該版本又被稱為「Nightly 版」——因為框架會每晚更新。

2019-01-11 14:32:09

TensorFlow 機器之心谷歌

如何創(chuàng)造可信任的機器學習模型？先要理解不確定性

不確定性是機器學習領(lǐng)域內(nèi)一個重要的研究主題，Eric Jang 近日的一篇博客對這一主題進行了詳細的闡述。

2019-01-10 09:47:22

機器學習不確定性模型

人工智能的三大關(guān)鍵因素對未來的工作有益

我們正處在一個時期驚人的突破，并通過數(shù)字化改造，由一個巨大的市場驅(qū)動的轉(zhuǎn)變-即，人工智能(AI)和機器學習。

2019-01-08 16:30:42

人工智能機器學習機器人

人工智能正在如何改變世界：BBC總結(jié)AI的A到Z

如今，人工智能已經(jīng)不是一項虛無縹緲的實驗室科技，它已經(jīng)融入我們生活的方方面面。BBC Future 欄目撰寫了一篇輕松愉快的文章，選出了首字母 A 到 Z 的 26 個單詞，借助它們介紹機器的思考方式。

2019-01-08 14:30:02

人工智能機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

2018年人工智能的關(guān)鍵里程碑是什么？2019年又將如何？

風靡全世界的人工智能到底會造福人類？還是會摧毀世界？2019年人工智能領(lǐng)域又會發(fā)生什么？讓我們跟隨AI大神們一起展望2019年人工智能領(lǐng)域的新發(fā)展。

2019-01-07 11:30:33

人工智能機器學習物聯(lián)網(wǎng)

2018年最富含金量的6款開源機器學習項目

剛過去的 2018 年對人工智能與機器學習領(lǐng)域來說是「豐收」的一年，我們看到越來越多具有影響力的機器學習應(yīng)用被開發(fā)出來，并且應(yīng)用到了實際生活的諸多領(lǐng)域，特別是在醫(yī)療保健、金融、語音識別、增強現(xiàn)實和更復(fù)雜的 3D 視頻應(yīng)用領(lǐng)域。

2019-01-07 10:50:58

開源技術(shù) 機器學習

找一份機器學習的工作，學歷有多重要？

免費、開放，是機器學習領(lǐng)域內(nèi)的知識和工具的一大特點。這種特點不僅便于許多從未接觸過機器學習的人加入到這一領(lǐng)域參與工作和科研，同時也大大加速了領(lǐng)域自身的交流和進步。

2019-01-02 07:43:51

機器學習人工智能學歷

機器學習容器化：TensorFlow、Kubernetes和Kubeflow 譯文

機器學習(ML)是一種用于識別模式和預(yù)測未來概率的數(shù)據(jù)分析方法，它是人工智能(AI)研究的一部分。通過將答案預(yù)確定的數(shù)據(jù)輸入到數(shù)學模型中，計算機可以訓練自己、預(yù)測將來未知的輸入集。

2018-12-29 08:00:00

機器學習 TensorFlow Kubeflow

機器學習的教訓：5家公司分享的錯誤經(jīng)驗

根據(jù)采用機器學習的公司的實際經(jīng)驗，這里有五種機器學習可能出錯的方式。他們分享了他們的經(jīng)驗，希望你可以吸取經(jīng)驗以避免同樣的失敗。

2018-12-28 09:58:01

機器學習數(shù)據(jù)無監(jiān)督

同為工程師，搞算法的憑什么工資比你高？

算法工程師到底有什么特別之處？這個崗位真的比普通工程師高一等嗎？同為工程師，算法工程師為啥工資高幾倍？從普通工程師轉(zhuǎn)為算法工程師，會有多困難？算法真的那么難搞嗎？

2018-12-28 09:25:50

機器學習深度學習工程師

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