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機器學(xué)習(xí)

2031內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機器學(xué)習(xí)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

我是如何用機器學(xué)習(xí)技術(shù)幫助HR省時間的

搜索和閱讀簡歷占據(jù)了招聘的大部分時間。在 HR 搜索或閱讀簡歷時，需要根據(jù)簡歷名稱或工作內(nèi)容對簡歷類別進(jìn)行判斷，簡歷類別的 “區(qū)分度” 越高，HR 越容易通過搜索定位到對應(yīng)的簡歷，也越容易甄別出簡歷與空缺崗位的匹配度。

2017-05-02 20:56:36

機器學(xué)習(xí)HR 簡歷

一種基于機器學(xué)習(xí)的自動化魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚思路

機器學(xué)習(xí)在網(wǎng)絡(luò)安全領(lǐng)域的應(yīng)用已經(jīng)有廣泛研究，目前大多用于網(wǎng)絡(luò)攻防中的“防”，但是ML也容易被黑客利用進(jìn)行惡意攻擊。本文將介紹一種基于機器學(xué)習(xí)的社會工程模型—自動化魚叉式網(wǎng)絡(luò)釣魚。

2017-05-02 14:41:00

網(wǎng)絡(luò)釣魚機器學(xué)習(xí)社會工程

機器學(xué)習(xí)項目中的數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)整理之比較

使用機器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)技術(shù)構(gòu)建分析模型并不容易。數(shù)據(jù)準(zhǔn)備占去整個分析管道的60%到80%。市場上有各種用于數(shù)據(jù)清洗和特征工程的編程語言、框架和工具。它們之間的功能有重疊，也各有權(quán)衡。

2017-05-02 08:40:36

機器學(xué)習(xí)預(yù)處理整理

人工智能和機器學(xué)習(xí)——這些流行詞你Get到了嗎？

到2017年為止，最常用的流行語就是人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)了，但是，現(xiàn)在越來越明顯，它們的使用范圍覆蓋各種領(lǐng)域，包括數(shù)據(jù)分析、自動駕駛、網(wǎng)絡(luò)安全、物聯(lián)網(wǎng)、市場營銷、數(shù)字助理和所有這些一切的鼻祖——大數(shù)據(jù)。

2017-04-29 11:28:57

人工智能機器學(xué)習(xí)AI

機器學(xué)習(xí)項目中的數(shù)據(jù)預(yù)處理與數(shù)據(jù)整理之比較

本文比較了用于數(shù)據(jù)準(zhǔn)備的幾種方法，它們分別是提取-變換-加載(extract-transform-load，ETL)批處理、流式獲取(streaming ingestion)和數(shù)據(jù)整理(data wrangling)。同時借助于先進(jìn)的分析技術(shù)和開源框架(如 R 、 Apache Spark 、 KNIME 、 RapidMiner )，討論了各種不同的選擇及其折中。本文還討論了數(shù)據(jù)準(zhǔn)備如何與可視化分析相關(guān)聯(lián)，以及不同用戶角色(如數(shù)據(jù)科學(xué)家或業(yè)務(wù)分析人員)應(yīng)如何共同構(gòu)建分析模型的最佳實踐。

2017-04-29 10:16:14

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)清洗數(shù)據(jù)整理

2017年機器學(xué)習(xí)發(fā)展十大趨勢預(yù)測，悲觀還是現(xiàn)實？

每一年結(jié)束時，技術(shù)專家們總會著眼于新的十二個月，思考其熟知的技術(shù)方案將在下一階段迎來怎樣的變化趨勢。在BigML公司，我們結(jié)合2016年中機器學(xué)習(xí)技術(shù)的發(fā)展與演變，嘗試解析其在新一年內(nèi)的未來前景。

2017-04-29 09:45:00

機器學(xué)習(xí)AI 深度學(xué)習(xí)

面向機器智能的TensorFlow實踐：產(chǎn)品環(huán)境中模型的部署

本文將創(chuàng)建一個簡單的Web App，使用戶能夠上傳一幅圖像，并對其運行Inception模型，實現(xiàn)圖像的自動分類。

2017-04-26 15:00:00

機器學(xué)習(xí)TensorFlow 模型部署

機器學(xué)習(xí)流行趨勢一覽

你用過 Google Trends 嗎?相當(dāng)酷，輸入一些關(guān)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(xué)習(xí)相關(guān)論文，所以我想，為什么不做一些類似的事情，來看看機器學(xué)習(xí)研究在過去 5 年是如何進(jìn)展的?結(jié)果相當(dāng)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(xué)習(xí)框架關(guān)鍵詞

從機器學(xué)習(xí)談起

在本篇文章中，我將對機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)的人也能了解機器學(xué)習(xí)，并且上手相關(guān)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(xué)習(xí)了解才能進(jìn)一步介紹EasyPR的內(nèi)核。當(dāng)然，本文也面對一般讀者，不會對閱讀有相關(guān)的前提要求。

2017-04-25 16:45:11

機器學(xué)習(xí)人工智能

三張圖讀懂機器學(xué)習(xí)：基本概念、五大流派與九種常見算法

本文通過機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)的圖表，介紹了機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)算法人工智能

一個開源機器學(xué)習(xí)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(xué)計算工具包?；赟ciPy，目前開發(fā)者們針對不同的應(yīng)用領(lǐng)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(xué)習(xí)的一個就是Scikit-learn。

2017-04-21 09:59:11

開源機器學(xué)習(xí)框架

機器學(xué)習(xí)的八個步驟

機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)Kaggle 人工智能

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(xué)習(xí)的

即使是對計算機科學(xué)家來說，機器學(xué)習(xí)技術(shù)的運作也是晦澀不明的，遠(yuǎn)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(shù)都是不可知的，只是從本質(zhì)上來說，深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)

用十張圖解釋機器學(xué)習(xí)的基本概念

在解釋機器學(xué)習(xí)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(rèn)為最有啟發(fā)性的條目列表。

2017-04-19 10:55:20

機器學(xué)習(xí)基本概念

28款GitHub最流行的開源機器學(xué)習(xí)項目：TensorFlow排榜首

現(xiàn)在機器學(xué)習(xí)逐漸成為行業(yè)熱門，經(jīng)過二十幾年的發(fā)展，機器學(xué)習(xí)目前也有了十分廣泛的應(yīng)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(xué)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(xué)習(xí)TensorFlow

人工智能/機器學(xué)習(xí)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(jìn)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(fù)雜的認(rèn)知任務(wù)。

2017-04-18 15:49:24

人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

廣告和推薦系統(tǒng)部署機器學(xué)習(xí)模型的兩種架構(gòu)

廣告和推薦系統(tǒng)是機器學(xué)習(xí)是最成熟的應(yīng)用領(lǐng)域。那么廣告和推薦系統(tǒng)是怎么在線上部署機器學(xué)習(xí)模型的呢?

2017-04-18 14:31:39

機器學(xué)習(xí)模型架構(gòu)

英國開發(fā)人工智能新算法提高心臟病發(fā)作預(yù)測準(zhǔn)確率

心臟病發(fā)作很難提前預(yù)測。據(jù)《科學(xué)》雜志17日報道，英國諾丁漢大學(xué)科學(xué)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(yù)測準(zhǔn)確率，若投入臨床應(yīng)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(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)工程師必知的十大算法

機器學(xué)習(xí)/人工智能的子領(lǐng)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(jìn)行預(yù)測或者得出建議的機器學(xué)習(xí)無疑是非常強大的。

2017-04-18 09:46:31

機器學(xué)習(xí)工程師算法

開發(fā)者彈藥庫升級推薦五個機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)代碼 TensorFlow

吳思楠機器學(xué)習(xí)之路：Numpy里多維數(shù)組的創(chuàng)建

Numpy是Python科學(xué)計算的核心庫之一，主要提供了對多維數(shù)組的強有力支持。

2017-04-14 15:28:27

1-Numpy 基礎(chǔ)多維數(shù)組

機器學(xué)習(xí)在惡意軟件檢測中的應(yīng)用

機器學(xué)習(xí)是計算機科學(xué)的一個分支學(xué)科，目的在于賦予計算機從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)的能力，使計算機能夠有效利用當(dāng)今互聯(lián)網(wǎng)中存在的PB量級的數(shù)據(jù)，為人們在決策制定、任務(wù)執(zhí)行方面提供幫助支持，這些工作對人們而言復(fù)雜度很高且耗時巨大。

2017-04-14 08:33:47

機器學(xué)習(xí)惡意軟件應(yīng)用

Spark for python developers —Spark與數(shù)據(jù)的機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)可以從數(shù)據(jù)中得到有用的見解. 目標(biāo)是縱觀Spark MLlib，采用合適的算法從數(shù)據(jù)集中生成見解。對于 Twitter的數(shù)據(jù)集, 采用非監(jiān)督集群算法來區(qū)分與Apache Spark相關(guān)的tweets。初始輸入是混合在一起的tweets。首先提取相關(guān)特性, 然后在數(shù)據(jù)集中使用機器學(xué)習(xí)算法, 最后評估結(jié)果和性能。

2017-04-13 13:30:56

Spark Spark MLlib 機器學(xué)習(xí)

利用一點機器學(xué)習(xí)來加速你的網(wǎng)站

最近，我發(fā)現(xiàn)自己對 web 性能的定義可能太狹隘了，從用戶的角度上來說，這些只是 web 性能中的一些小插曲。所以我打開了我經(jīng)常去的網(wǎng)站，嘗試了所有的用戶可能的操作，并記錄操作所花費的時間。(我們需要一些用戶操作時光軸工具)，之后，我發(fā)現(xiàn)了一個可行的提升性能的方案。

2017-04-13 11:20:56

機器學(xué)習(xí)代碼

聊天機器人中的兩把技術(shù)之火：AI和機器學(xué)習(xí)

隨著聊天機器人(chatbot)的普及，出現(xiàn)了一大堆類似的競爭應(yīng)用框架。甲骨文認(rèn)為秉承行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)將會防止分散和不兼容的現(xiàn)象出現(xiàn)。

2017-04-13 09:57:39

機器學(xué)習(xí)人工智能 AI

用兩萬篇論文告訴你：機器學(xué)習(xí)在過去五年中發(fā)生了什么

來自斯坦福大學(xué)計算機學(xué)院的博士畢業(yè)生、OpenAI 的高級科學(xué)家 Andrej Karpathy 基于一份 arXiv 機器學(xué)習(xí)論文大數(shù)據(jù)，從論文數(shù)量、開源框架、數(shù)學(xué)模型和優(yōu)化算法等多個方面對過去五年中的機器學(xué)習(xí)變化趨勢進(jìn)行了詳細(xì)分析。

2017-04-12 09:00:53

機器學(xué)習(xí)發(fā)生框架

機器學(xué)習(xí)案例實戰(zhàn)之信用卡欺詐檢測

我是51CTO學(xué)院講師唐宇迪，在51CTO學(xué)院“4.20 IT充電節(jié)”(4月19~20日)到來之際，和大家分享一下機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)案例經(jīng)驗。

2017-04-11 21:13:58

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 pandas

數(shù)據(jù)分析機器學(xué)習(xí)的泰坦尼克案例-牛刀小試

我是51CTO學(xué)院講師唐宇迪，在51CTO學(xué)院“4.20 IT充電節(jié)”(4月19~20日)到來之際，和大家分享一下機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)案例經(jīng)驗。

2017-04-11 20:49:02

機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)分析

機器學(xué)習(xí)研究與開發(fā)平臺的選擇

目前機器學(xué)習(xí)可以說是百花齊放階段，不過如果要學(xué)習(xí)或者研究機器學(xué)習(xí)，進(jìn)而用到生產(chǎn)環(huán)境，對平臺，開發(fā)語言，機器學(xué)習(xí)庫的選擇就要費一番腦筋了。這里就我自己的機器學(xué)習(xí)經(jīng)驗做一個建議，僅供參考。

2017-04-11 14:45:22

機器學(xué)習(xí)學(xué)習(xí)平臺大數(shù)據(jù)平臺

Python機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)：信用卡欺詐檢測

對于一個機器學(xué)習(xí)案例來說，一份數(shù)據(jù)肯定伴隨著很多的挑戰(zhàn)和問題，那么最為重要的就是我們該怎么解決這一系列的問題，大牛們不見得代碼寫的比咱們強但是他們卻很清楚如何去解決問題。今天咱們講述了一個以檢測任務(wù)為背景的案例，其中涉及到如何處理樣本不均衡問題，以及模型評估選擇的方法，最后給出了邏輯回歸在不用閾值下的結(jié)果。

2017-04-11 12:45:29

Python 機器學(xué)習(xí)信用卡欺詐檢測

機器學(xué)習(xí)的發(fā)展歷程及啟示

近年來，人工智能的強勢崛起，特別是剛剛過去的AlphaGo和韓國九段棋手李世石的人機大戰(zhàn)，讓我們領(lǐng)略到了人工智能技術(shù)的巨大潛力。數(shù)據(jù)是載體，智能是目標(biāo)，而機器學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)通往智能的技術(shù)途徑。因此，機器學(xué)習(xí)是數(shù)據(jù)科學(xué)的核心，是現(xiàn)代人工智能的本質(zhì)。

2017-04-11 09:00:24

機器學(xué)習(xí)發(fā)展歷程啟示

機器學(xué)習(xí)研究趨勢分析：TensorFlow已超越Caffe成研究最常用框架

你是否使用過 Google Trends?相當(dāng)?shù)目幔阍诶锩孑斎腙P(guān)鍵詞，看一下谷歌搜索中這一詞條如何隨時間變化的。我想，過去 5 年中 arxiv-sanity 數(shù)據(jù)庫中剛好有 28303 篇機器學(xué)習(xí)論文，為什么不做一些類似的工作，看一下過去 5 年機器學(xué)習(xí)研究有何進(jìn)化?結(jié)果相當(dāng)?shù)挠腥ぃ晕野阉N了出來。

2017-04-10 18:00:11

機器學(xué)習(xí)Google TensorFlow

學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時需要盡早知道的三件事

我已經(jīng)在學(xué)術(shù)界和工業(yè)界進(jìn)行了許多年的機器學(xué)習(xí)建模工作，在看了一系列討論“大數(shù)據(jù)”實用性問題的優(yōu)秀視頻 Scalable ML 后，我開始思考總結(jié)一些在學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)時，我希望能夠盡早明白的事情。視頻來源于 Mikio Braun，介紹了 Scala 和 Spark 相關(guān)的知識。

2017-04-10 08:40:14

機器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用模型評估

有望取代Spark的實時機器學(xué)習(xí)框架Ray

一個新的項目旨在為實時處理開發(fā)一種速度更快的框架，可用來支持用Python編寫的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用。

2017-04-08 17:32:39

人工智能喬丹 Ray

機器理解大數(shù)據(jù)的秘密：聚類算法深度詳解

在本文中，我將給出每種聚類算法的概述、工作方式的簡單介紹和一個更細(xì)節(jié)的逐步實現(xiàn)的案例。我相信這能幫助你理解這些算法。

2017-04-07 13:00:49

機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù)聚類算法

機器學(xué)習(xí)難在哪

機器學(xué)習(xí)難，并不是因為數(shù)學(xué)難，而是因為選擇什么工具及Debug難。快速有效Debug是現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)中的必備技能，但機器學(xué)習(xí)的Debug相比普通程序要難很多：候選錯誤空間大、調(diào)試周期長。

2017-04-07 09:32:20

機器學(xué)習(xí)調(diào)試算法

機器學(xué)習(xí)從用戶社交媒體資料中窺得的五種秘密譯文

大型數(shù)據(jù)企業(yè)正在積極利用機器學(xué)習(xí)技術(shù)判斷人類社會中的種種行為趨勢。利用一系列數(shù)據(jù)點，包括購物習(xí)慣、所訂閱雜志、Facebook關(guān)注乃至多達(dá)其他5000種關(guān)注取向，Cambridge Analytica等數(shù)據(jù)企業(yè)為美國的2.2億成年人建立起了預(yù)測性個性模型。

2017-04-07 07:01:31

機器學(xué)習(xí)社交媒體

5個開源Python庫，讓機器學(xué)習(xí)更簡單

Python 是一款強大的工具語言，被廣泛應(yīng)用在大數(shù)據(jù)和機器學(xué)習(xí)之中。以下推薦了 5 個 Python 庫，幫你疏通機器學(xué)習(xí)之路。

2017-04-06 10:40:49

機器學(xué)習(xí)開源 Python庫

機器學(xué)習(xí)的本質(zhì)就是數(shù)理統(tǒng)計？答案可能沒這么簡單

機器學(xué)習(xí)和統(tǒng)計建模是預(yù)測建模領(lǐng)域的兩個不同分支。這兩者之間的差距在過去的 10 年中正在不斷縮小，而且它們之間存在許多相互學(xué)習(xí)和借鑒的地方。未來，它們之間的聯(lián)系將會更加緊密。

2017-04-06 09:37:39

機器學(xué)習(xí)本質(zhì)統(tǒng)計

如何構(gòu)建用于檢測信用卡詐騙的機器學(xué)習(xí)模型？

我們將介紹一些強大的，但是在機器學(xué)習(xí)中普遍適用的技術(shù)。閱讀之后，你應(yīng)該具備在你自己的領(lǐng)域著手進(jìn)行具體機器學(xué)習(xí)實驗的相應(yīng)知識。

2017-04-06 09:20:10

機器學(xué)習(xí)模型信用卡詐騙

改變正在發(fā)生！機器學(xué)習(xí)可以將人類帶向何方？

盡管無人駕駛汽車和機器人技術(shù)可能占據(jù)了新聞頭條，但人工智能、深度學(xué)習(xí)以及類似技術(shù)可能會讓它們的最大影響幾乎化為無形，方法就是通過無數(shù)方式簡化和推進(jìn)日常生活和商業(yè)。

2017-04-05 15:20:56

機器學(xué)習(xí)人類人工智能

拖拽式機器學(xué)習(xí)的愛與恨

拖拽式機器學(xué)習(xí)是，人們在界面上通過拖拽就是建立機器學(xué)習(xí)過程。拖拽式機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)一般擁有豐富的組件，包括數(shù)據(jù)清洗、特征選擇、訓(xùn)練、預(yù)測和效果評估。通過類似于 “搭積木” 的方式，人們將學(xué)習(xí)組件合成一個完成的機器學(xué)習(xí)過程。

2017-04-05 14:00:10

拖拽式機器學(xué)習(xí)配置

為什么機器學(xué)習(xí)行業(yè)的發(fā)展離不開 “開源”

機器學(xué)習(xí)確實可以在開源工具的幫助下解決真正的科學(xué)技術(shù)問題。如果機器學(xué)習(xí)是為了解決真正的科學(xué)技術(shù)問題，社區(qū)需要建立在彼此的開源軟件工具之上。

2017-04-05 13:30:16

機器學(xué)習(xí)開源行業(yè)發(fā)展

百度IDL最新成果：從自然語言入手，教AI智能體像人類一樣學(xué)習(xí)

盡管人工智能取得了巨大的進(jìn)步，但在許多方面仍然存在局限。例如，在電腦游戲中，如果AI智能體未預(yù)先編程游戲規(guī)則，則必須嘗試數(shù)百萬次才能確定正確的選擇。人類可以在更短的時間內(nèi)完成相同的壯舉，因為我們擅長通過使用語言將過去的知識轉(zhuǎn)移到新的任務(wù)中。

2017-04-05 12:16:21

人工智能 AI智能學(xué)習(xí)

初學(xué)者必讀：從迭代的五個層面理解機器學(xué)習(xí)

梯度下降算法(或隨機梯度下降/stochastic gradient descent)是機器學(xué)習(xí)的巨大成功。

2017-04-05 08:39:20

機器學(xué)習(xí)模型梯度下降法

Python vs R : 在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域中的對比

為了鼓勵新工具的出現(xiàn)，機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域似乎已經(jīng)成了“開源”的天下。Python 和 R 語言都具有健全的生態(tài)系統(tǒng)，其中包括了很多開源工具和資源庫，從而能夠幫助任何水平層級的數(shù)據(jù)科學(xué)家展示其分析工作。

2017-04-01 14:23:35

Python R 機器學(xué)習(xí)

人工智能時代，機器學(xué)習(xí)和AI算法將改變“二八定律”

AI和機器學(xué)習(xí)將從以下三個重要方面來改變公司使用帕累托原則以提升利潤的方式。

2017-03-24 15:20:28

人工智能機器學(xué)習(xí)AI算法

技術(shù)熱點：白話機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)和自然語言處理也是密不可分的。在很多自然語言處理中，將大量使用機器學(xué)習(xí)的概念。馬爾可夫鏈和條件隨機場，狄利克雷分布這些都是自然語言處理的基礎(chǔ)理論。

2017-03-24 13:40:44

機器學(xué)習(xí)模型神經(jīng)

如何用機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測“實驗室地震”？

機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測“實驗室地震”絕對算得上是一個突破，這一突破不僅震驚了地質(zhì)學(xué)家，還意味著機器學(xué)習(xí)用于真實地震的預(yù)測指日可待。

2017-03-24 08:58:23

機器學(xué)習(xí)算法預(yù)測

借鑒巨頭創(chuàng)建機器學(xué)習(xí)的創(chuàng)企需考慮五大變量

圍繞人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)的炒作已經(jīng)達(dá)到令人難以置信的程度，有些評論人士稱AI為第四次工業(yè)革命，其他人則稱其為新電力。我是這種理論的信徒之一。大量資金正被投入到AI和ML領(lǐng)域的公司里，因為它們有可能對大多數(shù)行業(yè)產(chǎn)生革命性的改變，即使不是所有行業(yè)。

2017-03-23 11:20:13

機器學(xué)習(xí)創(chuàng)企變量

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