-
掌握資料科學和機器學習數學基礎必備的7本書
想要精通資料科學,就必須對基礎數學有很好的理解。考慮到這一點,我在這裡推薦七本可以幫助到你的書。大多數人學習資料科學,會把重點放在程式設計。然而,想要真正精通資料科學(和機器學習),就不能忽視資料科學背後的數學基礎。在這篇文章中,我將介紹
2018-04-25 0 -
分步指南:教你在20分鐘內使用機器學習建立語言檢測模型!
這個內容是一個分步指南,指導如何在20分鐘內使用機器學習(最終達到97%的準確率)建立語言檢測模型。語言檢測對機器學習來說是一個很好的用例,更具體地說,就是用於文本分類。給定來自電子郵件、新聞文章、語音到文本功能的輸出或其他任何地方的文本
2018-04-26 0 -
誰說“修圖”就一定等於“P圖”?
人們通常認為修圖是P圖的同義詞,但是Nvidia並不在此列。它擁有高級技術所需的硬體設備,並通過深度學習技術,使“修圖”成為在圖像部分缺失的情況下進行有效的填充而獲得原圖的效果。雖然Photoshop的內容感知填充功能可能會出現在CS5中
2018-04-26 0 -
AI時代生產資料從何而來?打造千萬級QPS規模即時大資料收集體系
作者Weichen, 是愛奇藝雲平臺大資料獲取業務負責人。2014年加入愛奇藝雲平臺,在大資料的生產/採集/傳輸/分析相關工作上有一定的經驗。大資料,是近年來互聯網行業內最火熱最高頻的技術名詞,它的應用和影響甚至已經遠遠超出了互聯網行業,
2018-04-27 0 -
排名前16名的開源深度學習的平臺,你知道哪些?
這回我們為您帶來了排名前16的開源深度學習庫及平臺。其中,TensorFlow排在第一位,Keras和Caffe分列二、三名。深度學習是基於資料標記法,屬於機器學習方法這個“大家庭”中一個不斷發展、日益流行的部分。相較於其他,它是一個全新
2018-04-27 0 -
未來十年的十大職位 人工智慧占了······
確實,機器人和自動化已經威脅到一些目前的工作,但是與此同時許多行業也需要一系列新技能。在接下來的十年,從某些角度來看,我們生活的某些方面可能會與現在完全不同。機器人可以接管很多工作,但由於人工智慧(AI)開發會出現很多新的職業。這令人興奮
2018-04-27 0 -
無監督學習簡介
鷹狀星雲到目前為止,我們主要關心監督機器學習,這是目前最實用的應用領域。邏輯回歸是所有分類技術的“母親”。話雖如此,這是無人監督的機器學習,它承載著對未來的承諾。為什麼?因為獲取資料很便宜,它正被標記相對較難的資料。在這篇文章中,我們將介
2018-04-28 0 -
我在Kaggle中獲得了1%的頂尖成績!
作者參加了桑坦德客戶滿意度挑戰賽,在Kaggle上跑了2個月,進入了前1%。在這裡,將討論我對這個問題的處理方法。問題陳述客戶滿意度是每個公司的主要工作動機之一,是成功的關鍵指標。不開心的顧客不會選擇繼續合作。更何況,不滿意的客戶很少在離
2018-04-28 2 -
2018年6個最佳免費線上人工智慧課程!
圍繞人工智慧(AI)、自動化和認知系統的原則和實踐中,無論您的業務領域、專業知識或專業如何,都有可能變得越來越有價值。幸運的是,今天的你不需要花費幾年時間在大學學習,才能熟悉這個看起來非常複雜的技術。近年來,越來越多的線上課程湧現出來,涵
2018-04-17 0 -
2018年你需要瞭解的15個人工智慧統計資料
人工智慧(AI)每天都在以驚人的速度增長,並且與此同時,圍繞著各行業的統計資料也在發生變化。該技術在簡化醫療保健行業工作流程方面取得了巨大成功,減少了教育部門行政任務的工時,同時也降低了製造業的管理成本。這麼看來,好像一個新的AI創業公司
2018-04-17 1 -
《點球成金》案例分析展現線性回歸的那些強大功能!
概述不知道大家有沒有看過一部2011年製作的電影,叫做《點球成金》(錢球),它是一場有關體育分析的故事,故事講述的是2002年8月13日至9月期間,奧克蘭運動隊(Oakland Athletics team)連續贏得20場比賽,創造了歷史
2018-04-17 0 -
阿裡技術全景查看:600頁《阿裡技術參考圖冊》!
剛剛,阿裡技術團隊重磅發佈《阿裡技術參考圖冊》總計 600 餘頁,現已開放下載!阿裡技術全景呈現,帶你走近各個技術領域的世界。此書邀請了阿裡多個重要部門的研究員、資深技術專家、資深演算法專家參與撰寫。內容分為研發篇、演算法篇兩冊,全面展示
2018-04-17 0 -
繞坑走!細數神經網路的弊端和缺點
目前,深度學習受到大規模的炒作,人們恨不得在各個地方都使用神經網路,但確實在每一個地方都適用麼?我們將在下面的章節中進行討論,閱讀完它後,您將知道神經網路的主要缺點,並且當您為當前的機器學習問題選擇正確類型的演算法時,您將有一個粗略的指導
2018-04-18 0 -
人工智慧在未來汽車中能夠起什麼作用?
物聯網設備和AI功能的集成使汽車製造商能夠使用預測性維護和智慧感測器等新功能更新其產品。諸如The Fifth Element和Total Recall等電影為我們的集體潛意識中引入了自動駕駛汽車這樣一個概念,並以某種方式啟發了科技公司和
2018-04-16 0 -
僅用一行代碼就能視覺化人工神經網路(ANNs)!
ANN-視覺化ANN Visualizer是一個python庫,它使我們能夠使用一行代碼就視覺化人工神經網路。它和Keras一起工作,並利用python的graphviz庫創建一個整潔和視覺化的神經網路圖。借助先進的深度學習,您現在可以直
2018-04-16 0 -
透析應用趨勢和分析:資料分析、資料科學、機器學習應用在哪兒?
客戶關係管理/消費者分析,金融和銀行仍然是領先的應用,但醫療保健和欺詐檢測正在增長。反垃圾郵件、製造業和社交是2017年發展最快的行業,而石油/天然氣/能源和社會網路分析則有所下降。2017年應用分析、資料科學、機器學習的行業/領域最受歡
2018-04-16 0 -
用人工智慧替代程式師?你想多了!
最近有很多關於代碼在經過訓練的神經網路的説明下自己編寫代碼的話題,但是除了一些有限的用例之外,它變為現實仍需要相當長的一段時間——至少對於普通的開發工作來說是這樣的。儘管自動代碼生成並不是一個新概念,但由於在神經網路框架中具有更好的功能和
2018-02-25 0 -
騰訊AI Lab2018年的三個小目標 讓AI無處不在!
大家都很清楚,一個企業提出多麼響亮的口號都不重要,重要的是,這個口號、戰略,它落實的如何,對於廣大的消費者來說,看得見摸得著的產品才是王道。在人工智慧突然爆紅的今天,不知道有大大小小的多少公司都打出了人工智慧的條幅,想蹭點流量,那麼,誰是
2018-02-01 0 -
深度生成模型如何工作?一起去看看VAE和GAN背後的功與名!
生成模型是使用無監督學習來學習任何類型的資料分佈的有效方式,並且在短短幾年內取得了巨大的成功。所有類型的生成模型都旨在學習訓練集的真實資料分佈,從而產生具有一些變化的新資料點。但是,隱式或者顯式地學習我們的資料的確切分佈並不總是可能的,所
2018-02-01 0 -
手把手教你構建SageMaker模型
AWS最近宣佈推出SageMaker,幫助你從零開始構建模型,並部署和擴展這些模型以用於生產。本文將假設你已經有一個在SageMaker中運行的模型,並且希望授予對另一個AWS帳戶的存取權限,以便對你的模型進行預測。從父帳戶向子帳戶授予許
2018-02-01 0