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机器学习 的搜索结果

    机器学习算法在近几年大数据点燃的热火熏陶下已经变得被人所“熟知”,就算不懂得其中各算法理论,叫你喊上一两个著名算法的名字,你也能昂首挺胸脱口而出。当然了,算法之林虽大,但能者还是有限,能适应某些环境并取得较好效果的算法会脱颖而出,而表现平平者则被历史所淡忘。随着机器学习社区的发展和实践验证,这群脱颖而出者也逐渐被人...
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/4344.html日期:2017/7/4 10:31:38
【新智元导读】这篇文章基于Quora的“机器学习板块被阅读最多的作者”,列举了过去30天里回答被阅读最多的10位作者,数据统计至2017年6月25日。
http://www.dlworld.cn/JiQiRen/4338.html日期:2017/7/3 7:25:19
【新智元导读】瑞士联邦理工学院(EPFL)数字人文科学实验室主任 Frédéric Kaplan 利用机器学习算法,将威尼斯多年的历史以动态的数字化形式传承下来,再现这座古城辉煌的共和国时代风貌。Kaplan 将他着手从事的项目称之为“威尼斯时间机器”(Venice Time Machine),不仅能够为世界各地的学者揭露威尼斯隐藏的历史,还能使研究人员能够搜索和...
http://www.dlworld.cn/XueXiSuanFa/4255.html日期:2017/6/26 17:43:05
目前,机器学习领域建模的主要语言是 Python 和 R,前不久腾讯推出的机器学习框架 Angel 则支持 Java 和 Scala。本文作者 Abhishek Soni 则用行动告诉我们,开发机器学习模型,Java 也可以。
http://www.dlworld.cn/ZiLiaoXiaZai/4212.html日期:2017/6/21 14:47:54
深度学习是近些年来人工智能技术发展的核心,伴随而来的机器学习框架平台也层出不穷。到现在,一家科技巨头没有一个主导的机器学习平台都不好意思跟人打招呼,比如谷歌有 TensorFlow、微软有 CNTK、Facebook 是 Torch 的坚定支持者、IBM 强推 Spark、百度开源了 PaddlePaddle、亚马逊则是 MXNet 的支持者。而为了尽可能地获得开发者支持和抢占发展先机,很多平台都选择了开...
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/4206.html日期:2017/6/19 19:42:25
机器学习保罗万象,在学习这门技术时,最好可以有一些速查手册之类的东西在手边,它们列出了需要了解的关键点。Robbie Allen整理了20多个与机器学习相关的速查资料,并分享出来,或许也可以帮助其他学习这门技术的人。
http://www.dlworld.cn/YuanMaXiaZai/4152.html日期:2017/6/12 17:28:24
近日,arXiv 上公开的一篇 NIPS 投稿论文《Self-Normalizing Neural Networks》引起了圈内极大的关注,它提出了缩放指数型线性单元(SELU)而引进了自归一化属性,该单元主要使用一个函数 g 映射前后两层神经网络的均值和方差以达到归一化的效果。该论文的作者为 Sepp Hochreiter,也就是当年和 Jürgen Schmidhuber 一起发明 LSTM 的大牛,之前的 ELU 同样来自于他...
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/4130.html日期:2017/6/12 8:12:36
在昨天开幕的 WWDC 2017 开发者大会上,苹果宣布了一系列新的面向开发者的机器学习 API,包括面部识别的视觉 API、自然语言处理 API,这些 API 集成了苹果所谓的 Core ML 框架;参阅机器之心报道《苹果开发者大会 WWDC 2017:首次全面展示苹果的人工智能实力》。软件主管兼高级副总裁 Craig Federighi 介绍说,Core ML 的核心是加速在 iPhone、iPad、Apple Watch 上的人...
http://www.dlworld.cn/ShenDuXueXiYingYong/4129.html日期:2017/6/8 17:13:52
金融机构由于面临激烈的竞争压力,需要不断对自身结构和人才资源进行迭代,以适应不断变化的新情况。随着微软前首席科学家邓力宣布加盟对冲基金巨头 Citadel,我们可以看到金融界已经向计算机科学(特别是机器学习)人才打开了大门。近日,摩根大通发布了一份题为《大数据与人工智能战略:机器学习和其它投资数据分析方法(Big Data and AI Strategies: Machine Learning an...
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/4082.html日期:2017/6/4 8:42:51
本文的作者 Nishant Shukla 为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者,从事研究机器人机器学习技术。Nishant Shukla 一直以来兼任 Microsoft、Facebook 和 Foursquare 的开发者,以及 SpaceX 的机器学习工程师。他还是《Haskell Data Analysis Cookbook》的作者。
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/3990.html日期:2017/5/15 13:38:18
上周一个叫 Abhishek Thakur 的数据科学家,在他的 Linkedin 发表了一篇文章 Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem,介绍他建立的一个自动的机器学习框架,几乎可以解决任何机器学习问题,项目很快也会发布出来。这篇文章迅速火遍 Kaggle,他参加过100多个数据科学相关的竞赛,积累了很多宝贵的经验,看他很幽默地说“写这样的框架需要很多丰富的经...
http://www.dlworld.cn/YuYiLiJie/3985.html日期:2017/5/12 14:22:05
通过本篇文章大家可以对ML的常用算法形成常识性的认识。没有代码,没有复杂的理论推导,仅是图解,介绍这些算法是什么以及如何应用(例子主要是分类问题)。以后有机会再对单个算法做深入地解析。
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/3973.html日期:2017/5/12 14:43:10
人工智能和机器学习技术,那曾经只在科幻电影中看到,如今成为了现实,频频见诸于各类媒体,而且也受到了许多行业和人群的认可。越来越多的企业愿意将这些技术应用于自己的产品和服务中,它们明白借此技术为客户提供个性化服务所能带来的巨大收益。毕竟,企业若想为成百上千位客户提供服务,传统的人工方式根本无法处理海量信息,必须要借助机器的力量。
http://www.dlworld.cn/JiQiRen/3963.html日期:2017/5/9 16:50:38
编者按:本文由胡祥杰编译,来自新智元
导读:哥伦比亚大学工程系的教授、机器创新实验室主任Hod Lipson认为,Alphago战胜人类代表了机器学习得到完美的应用,接下来人工智能和机器人领域的最大挑战是创造具有创造力的机器人,这也是通向自我意识的途径之一。 1、能介绍一下你在哥伦比亚大学创造机器实验室所做的工作吗?
我们做的是生物驱动型的项目。我们努力从...
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/3919.html日期:2017/5/7 11:04:36
虽然超参数调试确实很吸引人,相比之下集群管理逊色一些,但它对高性能的下一代发展却至关重要。
http://www.dlworld.cn/YeJieDongTai/3896.html日期:2017/5/3 10:06:46