機(jī)器學(xué)習(xí) 文章 進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)社區(qū)
11個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目
- 11個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目-隨著機(jī)器學(xué)習(xí)越來越受到開發(fā)者關(guān)注，出現(xiàn)了很多機(jī)器學(xué)習(xí)的開源項(xiàng)目，在本文列舉的11個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目中，無論你是Java愛好者還是Python狂人，在這里你都可以找到自己想要的機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目。
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如何入門Python與機(jī)器學(xué)習(xí)
- 編者按：本書節(jié)選自圖書《Python與機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)》，Python本身帶有許多機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫，但本書在絕大多數(shù)情況下只會(huì)用到Numpy這個(gè)基礎(chǔ)的科學(xué)計(jì)算庫來進(jìn)行算法代碼的實(shí)現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實(shí)現(xiàn)的過程中更好地理解機(jī)器學(xué)習(xí)算法的細(xì)節(jié)，以及了解Numpy的各種應(yīng)用。不過作為補(bǔ)充，本書會(huì)在適當(dāng)?shù)臅r(shí)候應(yīng)用scikit-learn這個(gè)成熟的第三方庫中的模型?！ 皺C(jī)器學(xué)習(xí)”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度，卻也是非?；馃岬脑~匯。機(jī)器學(xué)習(xí)是英文單詞“Machine?Learning”
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AI研究：如何讓機(jī)器學(xué)習(xí)算法解釋自己的決策？
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的預(yù)測(cè)能力推動(dòng)了最近的人工智能熱潮，但很難解釋他們是如何做出決定的。一項(xiàng)旨在揭示語言處理網(wǎng)絡(luò)內(nèi)部工作原理的新技術(shù)，只是為揭示這些“黑匣子”而做出的最新努力。 我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)如此神秘，這可能并不奇怪，因?yàn)樗鼈兓旧鲜腔谌祟惔竽X而建立的，我們也在努力破譯這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。他們學(xué)習(xí)的模型并不像傳統(tǒng)的計(jì)算機(jī)程序那樣整齊地存儲(chǔ)在數(shù)據(jù)庫中，而是由成千上萬的虛擬神經(jīng)元之間的連接組成。 這些連接不是由人類程序員設(shè)定的，相反，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)本質(zhì)上是通過在大量數(shù)據(jù)中尋找模式來進(jìn)行編程
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谷歌云新增Nvidia GPU為機(jī)器學(xué)習(xí)提速
- Google宣布在多個(gè)地區(qū)上線新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶在Google云中運(yùn)行他們的機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能工作負(fù)載。 專用的云GPU(例如Nvidia開發(fā)的GPU)旨在加速機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負(fù)載。 Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經(jīng)宣布開始測(cè)試Nvidia的P100 GPU。此外據(jù)稱Nvidia的K80 GPU現(xiàn)在也已經(jīng)
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人工智能醫(yī)療器械的發(fā)展或許也是半導(dǎo)體的“金礦”所在？
- 在中國，心血管疾病是最大的威脅性疾病，中國有2.9億人有心血管疾病，而且心血管疾病是死亡率最高的疾病，比癌癥還高。在現(xiàn)實(shí)生活中，不管是高壓力人群，還是生活條件非常好的人，血管隨時(shí)會(huì)發(fā)生改變，如血管內(nèi)壁的各種膽固醇、脂肪堆積起來后，使得血管通道越來越窄，隨后血流量變少，血管變硬。所以有沒有一個(gè)儀器可以檢查這樣的變化過程呢?針對(duì)于此，悅享趨勢(shì)科技團(tuán)隊(duì)便設(shè)計(jì)出了速可貼動(dòng)脈硬化監(jiān)測(cè)儀。據(jù)悉，該設(shè)備是第一款提供給院外的多合一的手持性設(shè)備，是唯一達(dá)到醫(yī)療認(rèn)證的設(shè)備。同時(shí)，它也是今年年底將要上市的家庭端的動(dòng)脈硬化檢
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每一個(gè)深鉆機(jī)器學(xué)習(xí)的人都會(huì)遇到這七大經(jīng)典問題
- 如果希望了解機(jī)器學(xué)習(xí)，或者已經(jīng)決定投身機(jī)器學(xué)習(xí)，你會(huì)第一時(shí)間找到各種教材進(jìn)行充電，同時(shí)在心中默認(rèn)：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動(dòng)指南，認(rèn)真學(xué)習(xí)就能獲得快速提升。但實(shí)際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路?！ 】萍及l(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級(jí)增長(zhǎng)，環(huán)境也在指數(shù)級(jí)改變，因此很多時(shí)候教科書會(huì)跟不上時(shí)代的發(fā)展。有時(shí)，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會(huì)落后于時(shí)代。針對(duì)這個(gè)問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)教材中的七個(gè)經(jīng)典
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全球AI發(fā)展戰(zhàn)略迥異 科技大廠各有所好
- 科技業(yè)界普遍認(rèn)為人工智能(AI)是未來明星產(chǎn)業(yè)，然而如何快速累積相關(guān)研發(fā)技術(shù)、擴(kuò)充人才資源，在AI技術(shù)應(yīng)用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對(duì)于AI領(lǐng)域的摸索重點(diǎn)，透露出對(duì)于AI潛在商機(jī)的戰(zhàn)略布局，近幾年某些特定技術(shù)領(lǐng)域的AI新創(chuàng)業(yè)者，更成為科技巨頭購并的主要對(duì)象。 大陸騰訊研究院近期發(fā)布《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》指出，大陸與美國各自著重的AI技術(shù)有所不同，美國的AI新創(chuàng)重視自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用、機(jī)器視覺與圖像識(shí)別，相關(guān)新創(chuàng)公司分別達(dá)252、242及190家;至于大陸則以機(jī)
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德意志銀行CEO：將逐漸用AI替代人工
- 外媒ibtimes報(bào)道稱，既然員工像“機(jī)器人”般工作，那么德意志銀行行長(zhǎng)John Cryan表示，可以削減“大量”員工。 首席執(zhí)行官John Cryan說：“隨著人造智能(AI)和自動(dòng)化技術(shù)的興起，而且大量員工又似機(jī)器人般工作，那么對(duì)未來和正在工作于德意志銀行的員工來說，工作前景將不可避免地產(chǎn)生巨大改變。” 此前，《金融時(shí)報(bào)》(FT)于 9 月 6 日?qǐng)?bào)道了法蘭克福的一次會(huì)議，證實(shí)了德意志銀行將不再需要擴(kuò)招員工。但是，
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量子計(jì)算機(jī)將如何改變AI/機(jī)器學(xué)習(xí)/大數(shù)據(jù)
- 據(jù)福布斯雜志報(bào)道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù)，這相當(dāng)于25萬個(gè)美國國會(huì)圖書館或500萬臺(tái)筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個(gè)全球互聯(lián)網(wǎng)用戶，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個(gè)Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬個(gè)“點(diǎn)贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。 我們正處于傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)處理能力的極限，而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長(zhǎng)。雖然摩爾定律(Moore’s Law
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麥肯錫：機(jī)器學(xué)習(xí)僅僅是AI的解決方法之一
- 基于麥肯錫全球研究所對(duì)跨越10個(gè)國家，14個(gè)行業(yè)的3073名企業(yè)高管和160個(gè)AI使用案例的AI調(diào)查，以及一項(xiàng)獨(dú)立的數(shù)字研究項(xiàng)目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個(gè)要點(diǎn)。 人工智能的熱潮已經(jīng)滲透各行各業(yè)，對(duì)AI的投資正在增長(zhǎng)，并且這些投資越來越多地來自技術(shù)領(lǐng)域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來越多，例如亞馬遜通過使用AI驅(qū)動(dòng)的倉儲(chǔ)機(jī)器人Kiva提高運(yùn)作效率，通用電氣利用AI預(yù)測(cè)來維護(hù)其工業(yè)設(shè)備的運(yùn)行，等等。 顯然，企業(yè)的CEO需要考慮AI對(duì)業(yè)務(wù)的影響，但AI在商業(yè)環(huán)
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如何搞定機(jī)器學(xué)習(xí)中的拉格朗日？看看這個(gè)乘子法與KKT條件大招
- 一 前置知識(shí) 拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數(shù)在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個(gè)變量和n個(gè)約束條件的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為具有m+n個(gè)變量的無約束優(yōu)化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡(jiǎn)要的介紹一些前置知識(shí),然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解?！ ?.梯度 梯度是一個(gè)與方向?qū)?shù)有關(guān)的概念，它是一個(gè)向量。在二元函數(shù)的情形，設(shè)函數(shù)f(x,y)在平面區(qū)域D內(nèi)具有一階連續(xù)偏導(dǎo)，則對(duì)于每一點(diǎn)P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個(gè)向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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數(shù)據(jù)重要性日增 可望帶動(dòng)半導(dǎo)體成長(zhǎng)契機(jī)
- 目前半導(dǎo)體產(chǎn)業(yè)正處于數(shù)據(jù)分析的中途點(diǎn)，除了大量數(shù)據(jù)已被產(chǎn)生及分析之外，新技術(shù)的開發(fā)也讓分析數(shù)據(jù)更有效率。不過，評(píng)論認(rèn)為，隨之而來的問題是如何進(jìn)一步利用數(shù)據(jù)，因此也可望激發(fā)更多實(shí)驗(yàn)與投資潮出現(xiàn)，一舉推升半導(dǎo)體到新的成長(zhǎng)階段。據(jù)SemiconductorEngineering報(bào)導(dǎo)，思科(Cisco)預(yù)估，2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對(duì)整體流量成長(zhǎng)則僅有32%。評(píng)
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何改變未來十年軟硬件
- 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進(jìn)入“架構(gòu)的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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會(huì)變成什么樣，機(jī)器學(xué)習(xí)如何改變未來十年軟硬件
- 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進(jìn)入“架構(gòu)的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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無人駕駛真正絆腳石是黑客 自動(dòng)化造成失業(yè)恐惹眾怒
- 只需要幾次意外事故，就能阻止無人駕駛汽車的部署。這可能不會(huì)妨礙先進(jìn)的自動(dòng)駕駛系統(tǒng)部署，但它很可能會(huì)對(duì)完全無人駕駛車輛的開發(fā)產(chǎn)生相當(dāng)大的威懾作用。
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機(jī)器學(xué)習(xí)介紹
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歡迎您創(chuàng)建該詞條，闡述對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解，并與今后在此搜索機(jī)器學(xué)習(xí)的朋友們分享。 創(chuàng)建詞條
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