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機器學習

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涵蓋機器學習相關算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應用場景。

共 2031 條

人工智能狂熱時代：機器翻譯如何革新？

人工智能長久以來的目標就是讓機器完成那些以前只能靠人類自身才能完成的任務，所以在人工智能的具體應用，除了成為人工智能中樞以外，如何讓機器幫助人類進行語言翻譯也顯得尤為重要?，F(xiàn)在讓我們一起來看看人工智能狂熱背后，機器翻譯是怎么革新的吧!

2017-03-22 12:39:33

人工智能機器翻譯

機器學習中的梯度下降法

最優(yōu)化問題是機器學習算法中非常重要的一部分，幾乎每一個機器學習算法的核心都是在處理最優(yōu)化問題。

2017-03-22 12:25:29

機器學習梯度下降法

基于 AC 自動機和貝葉斯方法的垃圾內容識別

雖以識別垃圾內容為出發(fā)點，建立了基于 AC 自動機和「貝葉斯」思想的內容識別系統(tǒng)，但這套系統(tǒng)還可以運用到其他場景，比如輿情、其他內容歸類等，在這兒就不展開了。

2017-03-21 09:17:37

AC 自動機貝葉斯

從重采樣到數(shù)據(jù)合成：如何處理機器學習中的不平衡分類問題？

這篇文章描述了使用多種采樣技術來解決這種類別不平衡問題的各種方法。本文還比較了每種技術的優(yōu)缺點。

2017-03-20 09:25:10

機器學習采樣數(shù)據(jù)合成

機器學習的實現(xiàn)依賴于數(shù)據(jù)

機器學習的目標聽起來很簡單：提供系統(tǒng)基于信息上學習的能力。盡管它聽起來簡單，這是在挑戰(zhàn)經典的軟件工程。大多數(shù)我們所熟悉的“硬編碼”軟件開發(fā)系統(tǒng)的行為都是基于計劃和預期的用戶數(shù)據(jù)交互。標準的“if – then – else”模型。

2017-03-20 07:30:00

機器學習數(shù)據(jù)人工智能

探訪Facebook應用機器學習團隊：如何構建研究與應用之間的橋梁？

「換句話說，雖然人工智能是必要的——甚至是決定性的——但對于 Facebook 來說，人工智能并不是唯一的答案。「目前的挑戰(zhàn)是人工智能還處于起步階段，」Candela 說?！肝覀冎皇莿倓偵下贰！?/a>

2017-03-18 23:19:49

如何區(qū)分人工智能、機器學習和深度學習？

　　人工智能(Artificial Intelligence)是一個最廣泛的概念，人工智能的目的就是讓計算機這臺機器能夠象人一樣思考，而機器學習(Machine Learning)是人工智能的分支，專門研究計算機怎樣模擬或實現(xiàn)人類的學習行為，以獲取新的知識或技能，使之不斷改善自身的性能。

2017-03-18 16:28:40

人工智能機器學習深度學習

MetaMind深度解讀NLP研究：如何讓機器學習跳讀

自然語言處理是人工智能研究的核心問題之一。近日，已宣布被 Salesforce 收購的深度學習公司 MetaMind 在其官方網(wǎng)站上發(fā)表了一篇文章，深度剖析了 LSTM 和詞袋模型在自然語言處理上的應用。

2017-03-17 08:30:08

機器學習深度學習人工智能

一周入門機器學習靠譜嗎？這有一份詳細的學習日程表

這篇文章來自于medium，一位作者親歷了一周入門機器學習后，分享他的“從下到上”的學習經驗給各位，希望給那些有興趣入門機器學習的讀者一個容易上手的詳細日程表。

2017-03-16 14:01:00

機器學習算法數(shù)據(jù)

只需十四步：從零開始掌握Python機器學習（附資源）

Python 可以說是現(xiàn)在最流行的機器學習語言，而且你也能在網(wǎng)上找到大量的資源。你現(xiàn)在也在考慮從 Python 入門機器學習嗎?本教程或許能幫你成功上手。

2017-03-14 14:04:24

Python 機器學習

用機器學習的經驗指導人生：如何實現(xiàn)學習效率最大化

這篇文章通過分析機器學習是如何工作的來介紹如何把AI應用于你自身的學習。

2017-03-13 14:32:10

機器學習學習效率 AI

機器學習入門算法：從線性模型到神經網(wǎng)絡

近段時間以來，我們頻頻聽到「機器學習（machine learning）」這個詞（通常在預測分析（predictive analysis）和人工智能（artificial intelligence）的上下文中）。幾十年來，機器學習實際上已經變成了一門獨立的領域。由于現(xiàn)代計算能力的進步，我們最近才能夠真正大規(guī)模地利用機器學習。

2017-03-10 12:16:46

谷歌收購Kaggle為什么會震動三界（AI、機器學習、數(shù)據(jù)科學界）？

在昨晚的 Google Cloud Next 谷歌云計算開發(fā)者大會上，華人 AI 學界的驕傲、谷歌云首席科學家李飛飛宣布了一則重大消息：谷歌收購 Kaggle。

2017-03-10 09:32:45

谷歌 Kaggle AI

為了防止信用卡盜刷機器學習算法認出你是誰

盜刷信用卡風險已經成為困擾全球銀行信用卡部門的難題之一。僅以美國為例，美聯(lián)儲的支付調查報道顯示，2012年全美信用卡支付總金額達到260億美元，這其中未經授權的信用卡支付，也就是盜刷信用卡的金額高達61億美元。

2017-03-10 09:11:49

信用卡盜刷機器學習

Facebook發(fā)布Faiss開源資源庫精度換取效率將成機器學習發(fā)展方向？譯文

Facebook發(fā)布Faiss開源資源庫，F(xiàn)AIR所采取的略微犧牲精度以提升效率的策略已經為最新一代機器學習所廣泛接受，在未來，精度換取效率將成機器學習發(fā)展方向？

2017-03-10 06:48:00

Facebook Faiss 開源資源庫

了解機器學習只需了解“三大法寶”

　從綜藝節(jié)目《危險邊緣》（Jeopardy）的贏家和圍棋大師，再到不光彩的、與廣告有關的種族定性，我們似乎進入了一個人工智能發(fā)展飛速加快的時代。但是，要創(chuàng)造出這樣一個完全有感知能力的人——他的電子“大腦”能夠利用公平的道德判斷來完全參與復雜的認知任務，目前我們的能力還不能做到。

2017-03-06 20:26:33

為Go語言設計的機器學習庫Gorgonia：對標TensorFlow與Theano

Gorgonia 是一個促進在 Go 中進行機器學習的庫，旨在更容易地編寫與評估涉及多維數(shù)組的數(shù)學方程。具體而言，Gorgonia 像 Theano 一樣相當?shù)图?但又像 Tensorflow 一樣具有更高目標。

2017-03-02 14:18:14

Go 機器學習 Gorgonia

面向Python語言的三大頂級機器學習庫譯文

在今天的文章中，我們將共同了解三款最具人氣的Python機器學習庫，相信能夠幫助大家?guī)砀鼮轫樌臄?shù)據(jù)科學探索體驗。

2017-03-02 08:28:09

科技新聞早報

機器學習需要哪些數(shù)學基礎？

盡管機器學習和深度學習有著無限可能，然而為了更好地掌握算法的內部工作機理和得到較好的結果，對大多數(shù)這些技術有一個透徹的數(shù)學理解是必要的。

2017-02-27 14:24:12

機器學習深度學習數(shù)學

谷歌發(fā)布機器學習新應用可刪除網(wǎng)上有害評論

今天發(fā)布的Perspective是一種應用機器學習的“早期”技術，其能夠識別網(wǎng)絡上的“有毒”評論。此外，媒體可以通過開放的API接口，將這項技術加入到他們的網(wǎng)站上，從而為其能帶來更好的對話。

2017-02-25 20:32:36

自動化機器學習將成為下一個AI研究主流？聽聽數(shù)據(jù)科學家怎么說

本篇文章的作者 Matthew Mayo 將會對自動化學習進行簡單的介紹，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，討論下它預期的未來發(fā)展方向。

2017-02-24 19:16:56

機器學習數(shù)據(jù)科學家

大數(shù)據(jù)、機器學習與深度學習類命令行工具匯總譯文

本文章中，將向大家推薦無需鼠標或者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命令行運行整條數(shù)據(jù)處理管道，這些工具仍然能夠帶來可觀助益。

2017-02-15 10:01:49

大數(shù)據(jù)機器學習深度學習

大規(guī)模機器學習：將數(shù)據(jù)科學引入生產系統(tǒng)架構的典型模式

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

2017-01-20 08:53:37

數(shù)據(jù)系統(tǒng)架構驅動

機器學習、數(shù)據(jù)科學、人工智能、深度學習、統(tǒng)計學等的區(qū)別

AI(Artificial Intelligence)是創(chuàng)建于20世紀60年代的計算機科學的一個子領域，是關于解決那些對人類來講非常容易但是對計算機而言很難的任務。

2017-01-19 08:35:51

數(shù)據(jù)科學深度學習機器學習

機器學習零基礎?手把手教你用TensorFlow搭建圖像識別系統(tǒng)(二)

無論是對機器學習分類器如何工作或是如何使用TensorFlow建立和運行簡單的圖表，我希望你找到了一些你感興趣的東西。

2017-01-18 09:20:23

TensorFlow 圖像識別

外媒速遞：2017年關于機器學習的10個另類預測原創(chuàng)

每一年結束時，技術專家總會著眼于新的十二個月，思考自己熟知的技術方案將在下一階段迎來怎樣的變化趨勢。在BigML公司，我們結合2016年中機器學習技術的發(fā)展與演變，嘗試解析它在新一年內的未來前景。

2017-01-18 08:40:29

機器學習移動UI 移動應用

機器學習完成三步走戰(zhàn)略：從科學項目到商業(yè)規(guī)劃譯文

2016年，機器學習技術得到快速推廣，而這無疑得益于更強大的硬件以及更為豐富的即服務類API。

2016-12-28 17:58:15

曠視人臉識別商業(yè)系列大講堂—關于人臉識別你需要知道的

人臉識別技術的成熟雖然能讓計算機替代人眼取代一大部分在審核、找人工作中的勞動力，但它并不能作為嚴肅場景中的唯一的驗證方式。舉例說明，在某公共場所動態(tài)監(jiān)控緝拿逃犯時，因受外界環(huán)境干預，可能會同時彈出5個疑似的人選

2016-10-31 21:24:12

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