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人工智能為何在金融領(lǐng)域?qū)掖问艽?是認識太早還是不夠深入
在金融領(lǐng)域人工智能和機器學習的應用力度遠不及其他領(lǐng)域，也可以說是在處處碰壁，當數(shù)據(jù)科學家詢問機器學習模型的根據(jù)何在，我們能看到的只是一堆看不懂的復雜算法。人工智能無法去向人類一下做出能讓人理
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什么是深度學習？有什么優(yōu)點和缺點？
人工智能（AI）是一門科學，機器學習（ML）是目前最主流的人工智能實現(xiàn)方法，而深度學習（DL）則是機器學習（ML）的一個分支，也是當下最流行的機器學習（ML）的一種。 深度學習
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深度學習存在缺陷？人工智能陷入瓶頸，各院士給出新方向
前言： 在已經(jīng)結(jié)束的CCF-GAIR大會上，來自清華、加州大學伯克利、斯坦福、哈工大等多所國內(nèi)外頂級理工科院校的院士齊聚深圳，分享了自己最新的研究。雖然各自研究的細分領(lǐng)域有所不同，但是透
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MIT研發(fā)出可治療自閉癥兒童的AI，可識別人類情緒準確度達60％
患有自閉癥譜系障礙的兒童，往往難以識別周圍人的情緒狀態(tài)，而通過機器進行演示并讓這些兒童進行學習是目前廣為應用的方式。近日，麻省理工學院媒體實驗室（MIT Media Lab）宣布，該團隊研發(fā)出了
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中國首個AI獨角獸俱樂部成立，共同推動國內(nèi)人工智能發(fā)展
7月6日，由創(chuàng)業(yè)黑馬主辦，i黑馬、黑智協(xié)辦的“2018夏季獨角獸峰會”在京舉行。 在此次峰會上，來自全國各地的企業(yè)家、投資者深入探討了人工智能從實驗室走向商業(yè)化應
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讓人工智能自己寫代碼實現(xiàn)自我編程的顛覆性變革
許多人對AI的想象都停留在應用層，而忽視了技術(shù)層AI也將產(chǎn)生顛覆——讓機器自己編程。谷歌大腦、DeepMind、Facebook甚至Viv都在這一方向上努力，發(fā)表了一系列
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人工智能推動著企業(yè)創(chuàng)新，但不是每個企業(yè)都適合人工智能
雖然目前離真正的人工智能還有一段距離，但很多企業(yè)正在利用人工智能和自動化（如機器學習）來促進業(yè)務運營，推動創(chuàng)新，并改善客戶體驗。 人工智能和自動化正在改變各行業(yè)的商業(yè)環(huán)境，希望通過智能的
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可降低95%的計算！深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大節(jié)省的計算越多
萊斯大學的助理教授 Anshumali Shrivastava 說，「它應用于任何深度學習架構(gòu)，該技術(shù)都能亞線性地擴展，也就是應用到的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)越大節(jié)省的計算越多。」 該研究將會發(fā)布在
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深度學習模型走進死胡同？五個問題為你引路
深度學習是一項龐大又復雜的工程，在建立深度學習模型時，走進死胡同被迫從頭再來似乎是常事。 近日，SemanTIcs3網(wǎng)站的聯(lián)合創(chuàng)始人Govind Chandrasekhar在官方博客上發(fā)
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人工智能將重新引領(lǐng)媒體？人與AI結(jié)合增強現(xiàn)實互動
隨著人工智能技術(shù)的發(fā)展，個性化的交互界面越來越多，眾多媒體集團已經(jīng)不再像以往一樣，負責任地定義何為真正的新聞，甚至連新聞的真實性和可靠性都不再那么重視。現(xiàn)如今，社交媒體平臺、搜索引擎和內(nèi)容聚合商
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中國人工智能發(fā)展迅速，或?qū)②s超美國
當你在搜索網(wǎng)站上輸入“AI”、“美國和中國”這樣的關(guān)鍵詞時，你會發(fā)現(xiàn)，諸如“中國和美國要在AI領(lǐng)域一決勝負”、&ldquo
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新的藝術(shù)創(chuàng)作：利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)畫油畫
考慮到將給整個人類社會帶來的深遠影響，目前關(guān)于人工智能以及機器學習的討論可謂如火如荼。但除此之外，利用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行藝術(shù)創(chuàng)作也開始快速興起，目前人們正積極訓練算法以繪制人臉、煙花甚至是人體藝術(shù)作品
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神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)內(nèi)在邏輯：沒打開的AI“黑匣子”
伴隨著大數(shù)據(jù)，AI在沉寂了多年之后，又迎來了新的高潮。在這場涉及大部分科學的革命中，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)釋放了人工智能。但科學家們發(fā)現(xiàn)，這一關(guān)鍵技術(shù)暗含著一個問題：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)就是一個“黑匣
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機器學習的重要性,下一次工業(yè)革命非它莫屬
如今AI技術(shù)大熱，它備受的機器學習技術(shù)更是大受追捧。如今越來越多的人關(guān)注機器學習，此類的創(chuàng)業(yè)者蜂擁而至，美國國家工程院院士表示機器學習將推動下一次工業(yè)革命的到來。 在1日舉辦的&
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人工智能與機器學習成為工業(yè)4.0自動化的基礎(chǔ)
近日舉辦的智能工廠大展（Smart Factory Expo 2017）中，人工智能被視為具有極大影響力，吸引許多目光。據(jù)報導，人工智能與機器學習是自動化與連網(wǎng)系統(tǒng)的基礎(chǔ)，在智能工廠大展中，
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遍及行業(yè)每個角落的AI可以改善你的供應鏈
沃爾瑪通過觀察天氣情況來確定哪些食物更暢銷。通過這種預測，在溫暖、干燥、多云和多風的情況下儲存更多牛排，在較熱和較少風時儲存更多漢堡，使得銷售額增長了18％。高溫微風天氣下，沙拉賣得更多；晴朗的
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用機器學習來檢測你的免疫系統(tǒng)
把你的免疫反應看作是一個巨大的機器學習問題，你的身體就是計算機。 免疫細胞在你的身體中移動，對它們接觸到的各種物質(zhì)進行取樣，從你自己的細胞，到絕對不應該存在的有機體細胞。如果免疫細胞遇到
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能讓人們觀察AI決策并理解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎樣做出一個決策的算法
AI 領(lǐng)域的下一個大事件并不是教會 AI 完成某項任務，而是讓機器向人們解釋為什么它們做出了某項決策。比方說，一個機器人決定走一條特定路線去倉庫，又比如，一輛無人駕駛汽車決定向左或向右轉(zhuǎn)。我們怎
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深入了解一下十大經(jīng)典機器學習算法之一：PCA算法
PCA（主成分分析）是十大經(jīng)典機器學習算法之一。PCA是Pearson在1901年提出的，后來由Hotelling在1933年加以發(fā)展提出的一種多變量的統(tǒng)計方法。 對于維數(shù)比較
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人工智能--深度學習模型
我們知道機器學習模型有：生成模型（GeneraTIveModel）和判別模型（DiscriminaTIve Model）。判別模型需要輸入變量x，通過某種模型來預測p（y｜x）。生成模型是給定某
