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機器學(xué)習(xí)應(yīng)該注意的五大變量
圍繞人工智能（AI）和機器學(xué)習(xí)（ML）的炒作已經(jīng)達到令人難以置信的程度，有些評論人士稱AI為第四次工業(yè)革命，其他人則稱其為新電力。 我是這種理論的信徒之一。大量資金正被投入到A
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谷歌科學(xué)家認(rèn)為robotics和機器學(xué)習(xí)正在發(fā)生有意思的融合
Vincent Vanhoucke是Google的首席科學(xué)家，斯坦福大學(xué)電子工程學(xué)博士，目前在Google Brain主導(dǎo)機器人相關(guān)的項目。Vanhoucke主要的研究領(lǐng)域是語音識別、計算機視覺
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多倫多大學(xué)科學(xué)家開發(fā)一款機器學(xué)習(xí)軟件 用于發(fā)現(xiàn)外星生命
據(jù)國外媒體報道，加拿大多倫多大學(xué)科學(xué)家近日根據(jù)谷歌公司和Netflix公司的算法開發(fā)出一款機器學(xué)習(xí)軟件。研究人員認(rèn)為，這款機器學(xué)習(xí)軟件可用于發(fā)現(xiàn)外太空的外星生命。據(jù)了解，這款強大的軟件比傳統(tǒng)的預(yù)
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微軟收購深度學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司Maluuba AI領(lǐng)域取得新的進展
上周五微軟宣布收購美國一家人工智能初創(chuàng)公司Maluuba，具體收購金額未公布。 據(jù)悉Maluuba總部位于蒙特利爾，公司主要技術(shù)是自然語言理解，擅長問答及決策系統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)與強
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機器學(xué)習(xí)的三種狀態(tài)
深度學(xué)習(xí)三大牛之一的Yann Lecun教授給出了一個關(guān)于機器學(xué)習(xí)中的有監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)和增強學(xué)習(xí)的一個有趣的比喻，他說：如果把智能（Intelligence）比作一個蛋糕，那么無監(jiān)督學(xué)習(xí)就
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盤點BAT及學(xué)界四大開源項目
2015-2016的機器學(xué)習(xí)平臺開源大潮中，美國是當(dāng)之無愧的引領(lǐng)者：無論是谷歌、亞馬遜、微軟、IBM等互聯(lián)網(wǎng)巨頭，還是美國各大科研院所，為開源世界貢獻了品類繁多的機器學(xué)習(xí)工具。這其中不乏華人的身
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機器學(xué)習(xí)必須避開的九大陷阱
從事IT領(lǐng)域工作二十年以來，我發(fā)現(xiàn)人工智能技術(shù)逐步從概念轉(zhuǎn)向?qū)嶋H——機器學(xué)習(xí)技術(shù)位于前沿，并且變得更易于使用，即使對于沒有專業(yè)知識的團隊也是如此。 隨著
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人工智能機器學(xué)習(xí)之強化學(xué)習(xí)
當(dāng)前人工智能之機器學(xué)習(xí)算法主要有7大類：1）監(jiān)督學(xué)習(xí)（Supervised Learning），2）無監(jiān)督學(xué)習(xí)（Unsupervised Learning），3）半監(jiān)督學(xué)習(xí)（Semi－super
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人工智能機器學(xué)習(xí)之隨機森林(RF)
決策樹（DT）在人工智能中所處的位置：人工智能－－＞機器學(xué)習(xí)－－＞監(jiān)督學(xué)習(xí)－－＞決策樹。決策樹主要用來解決分類和回歸問題，但是決策樹（DT）會產(chǎn)生過擬合現(xiàn)象，導(dǎo)致泛化能力變?nèi)酢＿^擬合是建立決策樹
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人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)發(fā)展歷程及特點
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN是20世紀(jì)80 年代以來人工智能領(lǐng)域興起的研究熱點。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN簡稱為神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)或類神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。深度學(xué)習(xí)實際上是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)DNN，即深度學(xué)習(xí)從人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)ANN模型發(fā)展起來
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帶你了解一下人工智能中的決策樹(DT)
在生活或工作中，人們經(jīng)常面臨各種各樣的選擇，很迷茫和困惑，正確的決策非常重要。同樣，人工智能研究中也會遇到?jīng)Q策問題，今天就跟大家聊聊人工智能之決策樹。 決策樹（DecisionTree）
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機器學(xué)習(xí)分支深度學(xué)習(xí)(DL)了解一下
我們清楚地認(rèn)識到人工智能（AI）是一門科學(xué)，機器學(xué)習(xí)（ML）是目前最主流的人工智能實現(xiàn)方法，而深度學(xué)習(xí)（DL）則是機器學(xué)習(xí)（ML）的一個分支，也是當(dāng)下最流行的機器學(xué)習(xí)（ML）的一種。
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一文帶你讀懂人工智能中的機器學(xué)習(xí)ML
我們經(jīng)?？吹竭@幾個熱詞：人工智能（ArTIficialIntelligence）、機器學(xué)習(xí)（MachineLearning）和深度學(xué)習(xí)（DeepLearning），但是它們之間究竟有什么區(qū)別和聯(lián)
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了解人工智能在語音方面、圖像處理方面及自然語言方面的突破
有人說現(xiàn)在是人工智能的春天，有人說是夏天，還有人悲觀一點，說是秋天，秋天的意思就是冬天馬上就來了。 作為人工智能的學(xué)者，我們該怎么看待這件事情，我們能做些什么？不管大家怎么預(yù)測，至少今天
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谷歌研發(fā)深度學(xué)習(xí)系統(tǒng)模擬攝影師工作，獲得了專業(yè)評價
機器學(xué)習(xí)（ML）在許多目標(biāo)明確的領(lǐng)域有優(yōu)秀的表現(xiàn)。具有明確正誤答案區(qū)分的任務(wù)將有助于訓(xùn)練，而且能讓算法實現(xiàn)預(yù)設(shè)的目標(biāo)，比如準(zhǔn)確地從圖像中識別物體，或者合理的將語言進行翻譯。然而，也有許多領(lǐng)域
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深度學(xué)習(xí)正在顛覆互聯(lián)網(wǎng)控制權(quán)
據(jù)連線雜志網(wǎng)站報道，在澳大利亞的西海岸，生物學(xué)家阿曼達·霍奇森（Amanda Hodgson）控制無人機飛向印度洋上的高空。這位儒艮專家使用無人機幫助他們觀察瀕臨滅絕的研究對象。不
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機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的“邁克爾·喬丹”清華演講
今天，機器學(xué)習(xí)諸多理論的主要奠基人、美國三院院士Michael I. Jordan受聘為清華大學(xué)訪問教授，同時發(fā)表主題報告。Jordan認(rèn)為，大數(shù)據(jù)的增長對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學(xué)理論提出了改變的需求，特
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機器學(xué)習(xí)的決策滲透著偏見，能把決策權(quán)完全交給機器嗎？
隨著人工智能的發(fā)展，人類將會把越來越多的決策權(quán)交給機器。但是，從目前的一些事例看，基于機器學(xué)習(xí)的決策并非那么公正完美，相反，那些決策也滲透著偏見。近期的一份研究報告中，Google的一名研究科學(xué)
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機器學(xué)習(xí)收集人類數(shù)據(jù)，幫助評判有形資產(chǎn)
評價一家公司好與壞，通常會用到“一般公認(rèn)會計原則”（GAAP） 而這種類型的原則常常只能評判有形資產(chǎn)。人、思想可不像賬目清單和銀行賬戶，一目了然，隨意評估。機器學(xué)
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機器學(xué)習(xí)新技術(shù)，從你的腦信號來捕捉你的興趣點
芬蘭的研究人員利用機器學(xué)習(xí)開發(fā)出一種技術(shù)，可以在你閱讀時讀取你的腦信號來捕捉你的興趣點。 未來涌現(xiàn)的數(shù)據(jù)越來越多，人們又將如何智能地篩分導(dǎo)航信息呢？所以面對堆積如山的MBs（數(shù)據(jù)流量），
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