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	?機器學習
          

          
	
          
    	
          
    	  	
          
              	
                                
          
                  

                                
          
                    
          2017全球機器學習技術大會
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　以機器學習為代表的人工智能技術已經(jīng)被公認為未來5～10年技術變革的浪潮，它必將全方位改變未來人們的工作和生活方式。秉承“全球專家、連接智慧”的宗旨，我們特邀三十多位全球機器學習領域的技術領袖和行業(yè)應用專家，于2017年6月29-30日在北京舉辦「2017全球機器學習技術大會」活動家提供大會在線報名服務。大會融合主題演講、互動研討、案例分享、高端培訓等多種形式，探討機器學習在各領域的發(fā)展和實踐應用。未來已來，Are?You?Ready??來2017全球機器學習技術大會，一場
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          • 關鍵字：
                        機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記12—K-Means、混合高斯分布、EM算法
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本文對應斯坦福ML公開課的第12個視頻，第12個視頻與前面相關性并不大，開啟了一個新的話題——無監(jiān)督學習。主要內容包括無監(jiān)督學習中的K均值聚類(K-means)算法，混合高斯分布模型(Mixture of Gaussians, MoG)，求解MoG模型的EM算法，以及EM的一般化形式，在EM的一般化形式之前，還有一個小知識點，即Jensen不等式(Jensen’s inequality)?！　?nbsp; 
 　　  

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          • 關鍵字：
                        斯坦福  機器學習                          
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          人工智能誕生60周年 展望機器學習的未來發(fā)展
          
                                                            
            
                    	
          • 在最近十年，隨著大數(shù)據(jù)和云計算(大規(guī)模計算)的發(fā)展，機器學習進入了發(fā)展的黃金期。2016年12月17日，在2016機器智能前沿論壇上，中外專家探討了機器學習的未來發(fā)展與展望。
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          • 關鍵字：
                        人工智能  機器學習                          
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          最全面的52個機器學習API盤點，一文讓你全get
          
                                                            
            
                    	
          • 　　Microsoft?CogniTIve?Service?-?Computer?Vision:?該API能夠根據(jù)用戶輸入與用戶選擇分析可視化內容。譬如根據(jù)內容來標記圖片、進行圖片分類、人類識別并且返回他們的相似性、進行領域相關的內容識別、創(chuàng)建圖片的內容描述、定位圖片中的文本、對圖片內容進行成人分級等?！　ekognition:?該API能夠根據(jù)社交圖片應用的特點提供快速面部識別與場景識別。譬如基于人眼、嘴、面部以及鼻子等等特征進行性
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          • 關鍵字：
                        機器學習                          
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          谷歌定制機器學習芯片強悍：比GPU加CPU至少快15倍
          
                                                            
            
                    	
          • 　　北京時間4月6日消息，谷歌開發(fā)定制芯片，它可以提高機器學習算法的運算速度，這不是什么秘密。谷歌管這些處理器叫作Tensor Processing Units(簡稱TPU)，2016年5月，谷歌在I/O開發(fā)者大會上首次展示了TPU，之后再也沒有提供更多細節(jié)，谷歌只是說它正在用TPU優(yōu)化TensorFlow機器學習框架。今天，谷歌公布了更多內容。
　　根據(jù)谷歌自己制定的基準，TPU執(zhí)行谷歌常規(guī)機器學習任務時，速度比標準GPU/CPU組合產品平均快了15倍至30倍。標準GPU/CPU組合產品將英特爾Has
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          • 關鍵字：
                        谷歌  機器學習                          
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          《紐約客》：人工智能之于醫(yī)生，是助手還是對手？
          
                                                            
            
                    	
          • 　　雷鋒網(wǎng)按：今年，人工智能在各個垂直領域的應用備受關注，其中醫(yī)療又是一個關鍵領域。《紐約客》發(fā)表的這篇深度長文，從醫(yī)學和計算機兩個領域詳細描述了業(yè)內人士如何看待人工智能在醫(yī)療診斷方面的應用。作者 Siddhartha Mukherjee 是醫(yī)學領域專家。本文發(fā)布在《紐約客》網(wǎng)站，雷鋒網(wǎng)整理編譯。
　　去年 11 月的一個深夜，一位 Bronx 的 54 歲老婦來到哥倫比亞大學醫(yī)療中心，她說自己頭痛欲裂，視力已經(jīng)開始模糊，左手也變得麻木且不聽使喚了。醫(yī)生進行初步檢查后決定對老婦的頭部進行 CT 掃描。

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          • 關鍵字：
                        人工智能  機器學習                          
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          IT峰會：聽BAT大佬們談人工智能
          
                                                            
            
                    	
          • 　　可以容納近千人的五洲廳到了4月2日下午，聽眾少了1/4，上午滿員有人還想擠進來，因為稍有的BAT三大大佬都在。這像極了現(xiàn)在的人工智能虛火過旺，人人朋友圈都在談人工智能，似乎不說句人工智能就不是搞科技的似的，但人工智能急需冷靜下來直面其發(fā)展的階段和可能帶來的問題。
　　站在旁觀者角度的經(jīng)濟學家，清華大學國家金融研究院院長朱民一連十問，讓科技圈大佬們開始反思人工智能帶來的倫理道德的挑戰(zhàn);而微軟全球執(zhí)行副總裁沈向洋則從專業(yè)角度指明了人工智能目前還在哪些方面有待提高和突破;企業(yè)實干派馬化騰和李彥宏則講述了各
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          • 關鍵字：
                        人工智能  機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記10--VC維、模型選擇、特征選擇
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇是ML公開課的第10個視頻，上接第9個視頻，都是講學習理論的內容。本篇的主要內容則是VC維、模型選擇(Model Selection)。其中VC維是上篇筆記中模型集合無限大時的擴展分析;模型選擇又分為交叉檢驗(Cross Validation)和特征選擇(FeatureSelection)兩大類內容。　　  
 　　  
 　　  
 　　  
 　　
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          • 關鍵字：
                        斯坦福  機器學習                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記9--偏差/方差、經(jīng)驗風險最小化、聯(lián)合界、一致收斂
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇與前面不同，主要內容不是算法，而是機器學習的另一部分內容——學習理論。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、經(jīng)驗風險最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、聯(lián)合界(Union bound)、一致收斂(Uniform Convergence)?！　g對學習理論的重要性很是強調，他說理解了學習理論是對機器學習只懂皮毛的人和真正理解機器學習的人的區(qū)別。學習理論的重要性在于通過它能夠針對實際問題更好的選擇模型，修改模型。　
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          • 關鍵字：
                        機器學習  算法                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記7-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM初步
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇筆記針對ML公開課的第七個視頻，主要內容包括最優(yōu)間隔分類器(Optimal Margin Classifier)、原始/對偶問題(Primal/Dual Problem)、svm的對偶問題，都是svm(support vector machine，支持向量機)的內容。　　  
 　　  
 　　  
 　　  
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          • 關鍵字：
                        機器學習  神經(jīng)網(wǎng)絡                          
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          斯坦福機器學習公開課筆記6-NB多項式模型、神經(jīng)網(wǎng)絡、SVM初步
          
                                                            
            
                    	
          • 　　本篇筆記針對斯坦福ML公開課的第6個視頻，主要內容包括樸素貝葉斯的多項式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神經(jīng)網(wǎng)絡(Neural Network)、支持向量機(Support Vector Machine)的函數(shù)間隔(functionalmargin)與幾何間隔(geometricmargin)?！　?nbsp; 
 　　  
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          • 關鍵字：
                        機器學習                          
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          機器學習——深度學習(Deep Learning)之我見
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 　　Deep Learning是機器學習中一個非常接近AI的領域，其動機在于建立、模擬人腦進行分析學習的神經(jīng)網(wǎng)絡，最近研究了機器學習中一些深度學習的相關知識，本文給出一些很有用的資料和心得?！　ey Words：有監(jiān)督學習與無監(jiān)督學習，分類、回歸，密度估計、聚類，深度學習，Sparse DBN，　　1. 有監(jiān)督學習和無監(jiān)督學習　　給定一組數(shù)據(jù)(input，target)為Z=(X，Y)?！　∮斜O(jiān)督學習：最常見的是regression & 
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          • 關鍵字：
                        機器學習  深度學習                          
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          人工智能時代 機器學習和AI算法將改變“二八定律”
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 在新型工作場所分析中，更多的公司可以更加容易地確定是哪20%的員工為產品、流程或用戶體驗貢獻了80%的價值，業(yè)務流程、平臺和客戶體驗的持續(xù)數(shù)字化，但是這熟悉的80/20規(guī)則正在逐漸改變。

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          • 關鍵字：
                        人工智能  機器學習                          
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          阿里組建獨立技術研發(fā)部門 加碼人工智能
          
                                                            
            
                    	
          • 　　阿里巴巴正在重新組建一個獨立研發(fā)部門，以布局包括機器學習在內需要中長期投入的技術。
　　在這項被稱作“NASA”的頗為宏大的計劃中，阿里巴巴將包括機器學習、芯片、IoT、操作系統(tǒng)、生物識別在內的領域都圈入了該部門中。一位阿里云內部人士告訴21世紀經(jīng)濟報道記者，阿里云將在“NASA”計劃中扮演技術“出口”角色。此外其向記者確認，阿里巴巴并不會簡單地抽調各業(yè)務線技術部門來支撐“NASA”計劃，阿里方面已經(jīng)計劃
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          • 關鍵字：
                        機器學習  人工智能                          
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          Xilinx用reVISION向視覺學習亮劍
          
                                                            
                                        
            
                    	
          • 在人工智能、機器學習興起的今天，All Programmable技術和器件廠商Xilinx也帶來了爆品，發(fā)布了全新的reVISION堆棧，劍指視覺導向的機器學習應用。該解決方案無需額外花費，搭載Xilinx的Zynq和處理器平臺即可加速設計?？梢钥吹?，通過“芯片+軟件堆棧”的策略，Xilinx把競爭矛頭直指圖形芯片廠商——英偉達的Tegra GPU和ADAS廠商Mobileye等。
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          • 關鍵字：
                        Xilinx  reVISION  視覺導向  機器學習                          
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