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機器學習

2033內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機器學習相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應用場景。

共 2033 條

Github年度報告盤點：TensorFlow無疑是最大贏家！

年終盤點：2017年Github上的熱門話題都有什么？2017年Github Fork最多的項目有什么？2017年Github被貢獻最多的項目...

2017-12-08 12:44:44

Github iOS 機器學習

熊貓吃短信：全新基于機器學習的垃圾短信過濾應用

作為一個生活在移動互聯(lián)網(wǎng)時代的技術(shù)宅，飽受騷擾短信之苦，但沒有一個簡單的又不用上傳自己短信的過濾應用。于是我從自己收到的兩萬多條短信以及測試期間用戶提交的短信樣本中訓練出了熊貓。

2017-12-06 13:14:19

機器學習語義識別垃圾短信

Gluon給人工智能開發(fā)人員帶來了的自我調(diào)優(yōu)的機器學習

微軟和亞馬遜的聯(lián)合努力使神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)更容易與MXNet和微軟的認知工具包框架程序和使用,Gluon是微軟和亞馬遜AWS共同開發(fā)，它確實減少了艱難的工作。

2017-12-06 08:39:05

人工智能開發(fā)機器學習

IBM使用GPU將機器學習效率提升十倍

IBM 與 EPFL 的研究人員合作，創(chuàng)造了一種用于處理大型數(shù)據(jù)集以訓練機器學習算法的新方法。這種被稱為 Duality-gap based Heterogeneous Learning（DuHL）的新算法能夠每 60 秒推送 30GB 的數(shù)據(jù)，比以前的方法提高了 10 倍。

2017-12-06 08:06:47

IBM GPU 機器學習

「機器學習」徹底搞懂CNN

人們發(fā)現(xiàn)經(jīng)過conclusional的操作，可以很好反映視神經(jīng)處理計算的過程，典型的是1998年LeCun發(fā)明的LeNet-5，可以極大地提升識別效果。本文主要就convolutional layer、pooling layer和整體CNN結(jié)構(gòu)展開。

2017-12-05 17:44:31

機器學習 CNN 卷積層

Angel：一種新型分布式機器學習系統(tǒng)

Angel是一個基于參數(shù)服務器（Parameter Server）理念的分布式機器學習框架，它能讓機器學習算法輕松運行于高維度模型之上。Angel圍繞模型共享的核心理念，將高維度的大模型合理地切分到多個參數(shù)服務器節(jié)點，并通過高效的模型更新接口和運算函數(shù)以及多變的同步協(xié)議，實現(xiàn)各種高效的機器學習算法。

2017-12-05 14:55:56

Angel 機器學習系統(tǒng)

10個機器學習的JavaScript示例

雖然許多JavaScript語言編寫的機器學習庫是剛剛誕生并且還在持續(xù)開發(fā)中，但還是值得去嘗試使用它們。這篇文章會介紹幾個JavaScript語言編寫的機器學習庫以及一些很酷的AI Web應用示例，它們可以很好的幫助你開始AI之旅。

2017-12-05 11:25:09

機器學習 JavaScript 示例

深度學習和普通機器學習之間有何區(qū)別？

本質(zhì)上，深度學習提供了一套技術(shù)和算法，這些技術(shù)和算法可以幫助我們對深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)進行參數(shù)化——人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中有很多隱含層數(shù)和參數(shù)。深度學習背后的一個關(guān)鍵思想是從給定的數(shù)據(jù)集中提取高層次的特征。因此，深度學習的目標是克服單調(diào)乏味的特征工程任務的挑戰(zhàn)，并幫助將傳統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進行參數(shù)化。

2017-12-04 14:32:36

深度學習機器學習

一文詳解機器領(lǐng)域的LDA主題模型

本篇博文將詳細講解LDA主題模型，從最底層數(shù)學推導的角度來詳細講解，只想了解LDA的讀者，可以只看第一小節(jié)簡介即可。因為PLSA和LDA非常相似，PLSA也是主題模型方面非常重要的一個模型，本篇也會有的放矢的講解此模型。

2017-12-01 12:36:54

LDA 模型機器

Adobe公布下一代Photoshop機器學習功能，摳圖只需輕松一按

Adobe在周一通過視頻公布了下一代Photoshop CC的一部分新功能，只需輕輕一按，就可以選取圖像中的人物、動物等對象。

2017-11-29 22:41:06

Adobe 機器學習 Photoshop

火爆的機器學習和人工智能，為何在金融業(yè)四處碰壁？

過去幾年，機器學習和人工智能日新月異，然而受監(jiān)管的銀行業(yè)對它忍讓猶豫不決。

2017-11-28 18:33:30

機器學習人工智能金融

如何構(gòu)建穩(wěn)固的機器學習算法：Boosting&Bagging

機器學習和數(shù)據(jù)科學工作遠不是簡單地把數(shù)據(jù)交給 Python 庫處理，使用處理后的結(jié)果那么簡單。本文將簡要介紹一些利用 Bootstrapping 提升模型魯棒性的方法。

2017-11-27 17:55:38

機器學習算法 Boosting

用Madlib學習『機器學習』之KNN 原創(chuàng)

本文介紹用Madlib學習『機器學習』之KNN。機器學習（ML）分為：監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習，半監(jiān)督學習等。

2017-11-24 10:43:43

Madlib 機器學習

如何向普通人解釋機器學習、數(shù)據(jù)挖掘

隨著數(shù)據(jù)科學在人工智能發(fā)展中大放異彩，數(shù)據(jù)挖掘、機器學習進入了越來越多人的視野。而對于很多人來說，諸如機器學習之類的名次聽起來是神乎其技，但其真正的內(nèi)涵卻不為一般人所知。那么到底什么是機器學習，如何用通俗易懂的語言來解釋？我們通過以下幾重境界來解釋。

2017-11-22 12:44:14

機器學習數(shù)據(jù)挖掘

機器學習：談談決策樹

前面談了邏輯回歸的基本原理及梯度下降推導過程，編碼實現(xiàn)了邏輯回歸的梯度下降算法，這是分類算法。今天，我們繼續(xù)開啟分類算法之旅，它是一種高效簡介的分類算法，后面有一個集成算法正是基于它之上，它是一個可視化效果很好的算法，這個算法就是決策樹。

2017-11-21 13:00:20

機器學習決策樹可視化

剛畢業(yè)就能拿到56萬年薪？對！看看Twitter機器學習大牛寫給你的進階手冊吧

這篇文章是Twitter機器學習專家Ferenc Huszár關(guān)于轉(zhuǎn)換算法的一系列經(jīng)驗之談，他在Twitter Cortex機器學習團隊專門研究視覺數(shù)據(jù)的非監(jiān)督學習。文章內(nèi)容不是面向機器學習新手的入門介紹，而是關(guān)于VAE、GAN、強化學習等話題的一系列研究技巧。

2017-11-21 08:00:14

機器學習 Twitter 進階手冊

機器學習與HPC碰撞出的火花有點不一樣

高性能計算(HPC)依賴于數(shù)值分析來求解物理方程，以此模擬小到亞原子，大到銀河系的系統(tǒng)行為。而最近，科學家們開始嘗試一種完全不同的方法。事實證明，機器學習(ML)模型比現(xiàn)有的數(shù)字運算仿真更高效、更準確。

2017-11-20 09:08:13

HPC 機器學習 DNN

一篇文章講清楚人工智能、機器學習和深度學習的區(qū)別與聯(lián)系

人工智能的浪潮正在席卷全球，諸多詞匯時刻縈繞在我們耳邊：人工智能、機器學習、深度學習。不少人對這些高頻詞匯的含義及其背后的關(guān)系總是似懂非懂、一知半解。為了幫助大家更好地理解人工智能，這篇文章用最簡單的語言解釋了這些詞匯的含義，理清它們之間的關(guān)系，希望對剛?cè)腴T的同行有所幫助。

2017-11-17 08:39:40

人工智能機器學習深度學習

人工智能和機器學習有什么區(qū)別？

人工智能已經(jīng)存在了很長一段時間——希臘神話中就有模仿人類行為的機械人的故事。早期的歐洲研發(fā)的計算機被認為是“邏輯機器”，通過復制諸如基本算術(shù)和記憶等功能，工程師們從根本上認為他們的工作是試圖創(chuàng)造機械的大腦。

2017-11-17 08:17:48

人工智能機器學習區(qū)別

利用已有的大數(shù)據(jù)技術(shù)，如何構(gòu)建機器學習平臺

機器不是只接收指令，處理指令嗎?和人腦類似，可以喂給機器歷史數(shù)據(jù)，機器依賴建模算法生成模型，根據(jù)模型便可以處新的數(shù)據(jù)得到未知屬性。

2017-11-16 09:58:43

機器學習大數(shù)據(jù)技術(shù)算法

對于機器學習，到底該選擇哪種編程語言

開發(fā)者到底應該學習哪種編程語言才能獲得機器學習或數(shù)據(jù)科學這類工作呢?這是一個非常重要的問題。我們在許多論壇上都有討論過。現(xiàn)在，我可以提供我自己的答案并解釋原因，但我們先看一些數(shù)據(jù)。

2017-11-14 06:10:15

機器學習編程語言數(shù)據(jù)科學

2017數(shù)據(jù)科學與機器學習行業(yè)現(xiàn)狀調(diào)查：Python是最受歡迎的語言

今年，Kaggle有史以來第一次對人工智能領(lǐng)域進行了深度調(diào)查，旨在全面了解數(shù)據(jù)科學和機器學習的概況。本次調(diào)查收到了16000 多份答卷，龐大的調(diào)查數(shù)據(jù)為我們提供了有關(guān)從業(yè)者、業(yè)界最新動態(tài)以及如何進入該行業(yè)的數(shù)據(jù)支撐。

2017-11-09 13:22:42

機器學習數(shù)據(jù)科學 Python

機器學習開源項目TOP 5，別就天天只知道TensorFlow！

作為程序員，你也想擁抱機器學習的春天嗎？希望提高機器學習技能嗎？為什么不看一下GitHub上最流行的開源機器學習項目？

2017-11-08 13:42:53

機器學習開源 GitHub

通過機器學習來自動調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)庫

本文中，我們將討論 OtterTune 的每一個機器學習流水線組件，以及它們是如何互動以便調(diào)優(yōu) DBMS 的設(shè)置。然后，我們評估 OtterTune 在 MySQL 和 Postgres 上的調(diào)優(yōu)表現(xiàn)，將它的最優(yōu)配置與 DBA 和其他自動調(diào)優(yōu)工具進行對比。

2017-11-07 11:00:59

數(shù)據(jù)庫調(diào)優(yōu)DBMS

醫(yī)生依然更相信自己的經(jīng)驗，醫(yī)院如何解決機器學習中大數(shù)據(jù)收集和過載問題？

近日，在美國加利福尼亞州克拉拉市舉行的Health 2.0會議有一場供應商論壇，全美大型知名醫(yī)療系統(tǒng)的創(chuàng)新人才聚集在這里，就創(chuàng)新、大數(shù)據(jù)、患者參與等話題發(fā)表了自己的見解。

2017-11-06 16:26:55

機器學習醫(yī)生經(jīng)驗大數(shù)據(jù)收集

如何像專業(yè)人士一樣挖掘大數(shù)據(jù)？

弗雷斯特研究公司(Forrester Research)的分析師Mike Gaultieri指出，機器學習并不像傳統(tǒng)的商業(yè)情報工作那樣，其結(jié)果是確定的。他說：“如果你在尋找一種機器學習模式，可以說‘我會嘗試’，但你可能無法成功實現(xiàn)。企業(yè)應該明白僅僅因為希望擁有預測股市的模型，并不意味著就會實現(xiàn)愿望。”

2017-11-06 14:18:03

大數(shù)據(jù)數(shù)據(jù)挖掘機器學習

大規(guī)模機器學習框架的四重境界

自從google發(fā)表著名的GFS、MapReduce、BigTable三篇paper以后，互聯(lián)網(wǎng)正式迎來了大數(shù)據(jù)時代。大數(shù)據(jù)的顯著特點是大，哪里都大的大。本篇主要針對volume大的數(shù)據(jù)時，使用機器學習來進行數(shù)據(jù)處理過程中遇到的架構(gòu)方面的問題做一個系統(tǒng)的梳理。

2017-11-06 10:15:36

機器學習框架 Tensorflow

無監(jiān)督神經(jīng)機器翻譯：僅需使用單語語料庫

近期神經(jīng)機器翻譯(NMT)在標準基準上取得了很大成功，但是缺乏大型平行語料庫對很多語言對是非常大的問題。有幾個建議可以緩解該問題，比如三角剖分(triangulation)和半監(jiān)督學習技術(shù)，但它們?nèi)匀恍枰獜姶蟮目缯Z言信號(cross-lingual signal)。本論文中，我們完全未使用平行數(shù)據(jù)，提出了用完全無監(jiān)督的方式訓練 NMT 系統(tǒng)的新方法，該方法只需使用單語語料庫。

2017-11-03 15:58:08

機器學習神經(jīng)機器翻譯

如何使用Scikit-learn實現(xiàn)用于機器學習的文本數(shù)據(jù)準備

在這篇文章中，你會學到在Python中如何使用scikit-learn實現(xiàn)用于機器學習的文本數(shù)據(jù)準備。

2017-11-03 12:57:06

機器學習文本數(shù)據(jù)Python

如有有一天，你的小孩問：「爸爸，什么是機器學習呀？」

爸爸，什么是機器學習呀?難以回答!抓了抓開始脫發(fā)的腦殼，爸比還是被這個問題KO了。這個有些學術(shù)的問題，如何給孩子解答?

2017-11-02 14:48:44

機器學習訓練數(shù)據(jù)模型

轉(zhuǎn)行AI和機器學習，你最需要掌握這五大技能

機器學習比一個新的框架更難掌握。要成為一名高效的實踐者，你需要深入理解該領(lǐng)域相關(guān)的理論，廣泛了解這個行業(yè)的現(xiàn)狀，以及具備以非確定性的方式構(gòu)建問題的能力。

2017-11-02 06:18:26

機器學習 AI 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

從算法實現(xiàn)到MiniFlow實現(xiàn)，打造機器學習的基礎(chǔ)架構(gòu)平臺

機器學習的基礎(chǔ)架構(gòu)包含了機器學習算法、機器學習類庫以及機器學習平臺等多個層次的內(nèi)容。根據(jù)業(yè)務的需求，我們可以選擇特定的領(lǐng)域進行深入研究和二次開發(fā)，利用輪子和根據(jù)需求改造輪子同樣重要。

2017-11-01 17:00:13

機器學習算法 MiniFlow

資源盤點：有用的自動化數(shù)據(jù)科學和機器學習軟件

本文收集整理了國外的一些有用的自動化數(shù)據(jù)科學和機器學習軟件，希望對大家有所幫助。

2017-11-01 15:38:54

機器學習數(shù)據(jù)科學資源

2017年中美數(shù)據(jù)科學對比報告，Python排名第一，年薪中位數(shù)高達11萬美金

最新消息，Kaggle最近對機器學習及數(shù)據(jù)科學領(lǐng)域進行了全行業(yè)深度調(diào)查，調(diào)查共收到超過 16,000 份回復，受訪內(nèi)容包括最受歡迎的編程語言是什么，不同國家數(shù)據(jù)科學家的平均年齡是什么，不同國家的平均年薪是多少等。

2017-10-31 16:40:43

編程語言機器學習中美數(shù)據(jù)對比

平安人壽謝佳標：利用Microsoft R Server對大數(shù)據(jù)進行機器學習原創(chuàng)

R語言是數(shù)據(jù)從業(yè)者的利器，但其基于內(nèi)存的詬病也一直被人所嫌棄。雖然這幾年很多優(yōu)秀的擴展包極大提升了R語言的性能，但在面對企業(yè)級大數(shù)據(jù)挖掘面前，也會顯得力不從心。

2017-10-30 15:27:49

R 機器學習大數(shù)據(jù)

從概念到案例：初學者須知的十大機器學習算法

本文先為初學者介紹了必知的十大機器學習(ML)算法，并且我們通過一些圖解和實例生動地解釋這些基本機器學習的概念。我們希望本文能為理解機器學習(ML)基本算法提供簡單易讀的入門概念。

2017-10-30 14:56:04

機器學習算法非監(jiān)督學習

終身機器學習：一種可持續(xù)學習的范式

終身機器學習(LML)是一個連續(xù)不斷的學習過程，在這個過程中，學習者已經(jīng)完成了N個學習任務，T1，T2，..TN。當面對(N+1)的任務TN+1和它的數(shù)據(jù)DN+1時，學習者可以利用其知識庫(知識庫)(內(nèi)存)中的先驗知識來幫助學習TN+1。

2017-10-27 18:40:01

機器學習終身機器學習遷移學習

AI編程完爆原作者，程序員：我編寫的程序讓自己失業(yè)了

彭博和英特爾實驗室的兩位研究人員，利用遺傳算法和圖靈完備語言，實現(xiàn)了首個能夠自動編程的AI系統(tǒng)“AI Programmer”。

2017-10-27 18:20:59

自然語言處理技術(shù)，將會使機器從更人性化的視角來解決問題

自然語言處理（NLP）的進步會幫助技術(shù)更好的識別出人類的情感與同情心，從而來幫助人們更好地處理各種問題。

2017-10-27 15:52:55

新的人工智能系統(tǒng)現(xiàn)在可以成功預測地震

劍橋大學Colin Humphreys 表示，“這是機器學習第一次被用于分析聲學數(shù)據(jù)，以預測何時會發(fā)生地震，在地震真正發(fā)生的很久之前就做出預測，這樣就可以提供足夠的報警時間——機器學習的能力真的是不可思議的。”

2017-10-26 11:59:07

人工智能地震機器學習

90%的碼農(nóng)即將失業(yè)，谷歌AI寫的機器學習代碼竟完爆程序員！

機器人究竟能代替多少行業(yè)，從最初的護工，到后來的編輯(默默的傷心)，再到一些高精尖的職業(yè)，諸如金融行業(yè)數(shù)據(jù)分析員……這些行業(yè)都有一些共性，能夠讓機器人，確切的說是 AI 來幫忙執(zhí)行。

2017-10-26 09:34:23

谷歌 AI 機器學習

機器學習排序LTR入門——線性模型

學習何種權(quán)重應用于查詢的本能，就是最簡化機器學習排序（learning to rank，LTR）模型的根本原理：線性模型。線性回歸非常簡單易用，甚至感覺一點兒都不像是機器學習；更像是高中生的統(tǒng)計學一樣，理解該模型及其原理也非常地容易。

2017-10-24 14:32:48

機器學習 LTR 線性模型

有關(guān)機器學習每個人都應該了解的東西

本文科普了機器學習方面的知識，簡單介紹了機器學習可以做什么，以及如何做的。以下是譯文。

2017-10-24 14:21:30

機器學習人工智能算法

解析：阻止機器學習的十種網(wǎng)絡(luò)攻擊有哪些？

本文列舉了一些使用案例，它們代表了一些會影響每一家企業(yè)的常見安全威脅。不過，機器學習可能是也可能不是網(wǎng)絡(luò)安全的靈丹妙藥，但在下面這些情況中，它肯定會有所幫助。

2017-10-24 12:17:42

機器學習人工智能攻擊

一文讀懂深度學習與機器學習的差異

機器學習和深度學習變得越來越火。突然之間，不管是了解的還是不了解的，所有人都在談論機器學習和深度學習。無論你是否主動關(guān)注過數(shù)據(jù)科學，你應該已經(jīng)聽說過這兩個名詞了。

2017-10-24 11:19:16

深度學習機器學習數(shù)據(jù)

2017年含金量最高的機器學習技能或知識有哪些?

2017年，哪些機器學習領(lǐng)域的知識技能最具有價值?Quora上有兩個回答，共提到10個最重要的機器學習技能。

2017-10-24 06:12:50

機器學習數(shù)據(jù)集編程

輕松入門機器學習排序LTR之：線性模型

LTR 的入門模型就是線性模型，本文以線性模型為例，針對搜索排序的場景，通俗地介紹了機器學習的基本思想和實現(xiàn)步驟。作為 LTR 系列的第三篇，相信通過本文你已經(jīng)可以輕松地入門 LTR。

2017-10-23 15:46:37

機器學習線性模型 LTR

谷歌推出 AVA 數(shù)據(jù)庫：讓機器識別視頻中人類行為

谷歌推出了一個新的視頻數(shù)據(jù)庫，希望能夠推動計算機視覺識別影像中行為的研究。“原子視覺行為”的英文縮寫“AVA”是一個由多個標簽組成的數(shù)據(jù)庫，用戶可以在視頻序列中進行操作。

2017-10-23 12:35:06

數(shù)據(jù)庫

區(qū)塊鏈技術(shù)中的機器學習

本文中我們嘗試用簡單的語言向讀者解釋最有趣的機器學習方法之本質(zhì)，以及在實踐中應用這些解決方案的案例。

2017-10-20 23:41:51

區(qū)塊鏈機器學習神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

解析阻止機器學習的十種網(wǎng)絡(luò)攻擊

人工智能(AI)和機器學習(ML)是眾多辯論的主題，特別是在網(wǎng)絡(luò)安全社區(qū)內(nèi)更是如此。那么，機器學習會是下一個大的安全趨勢嗎?人工智能準備好了接受機器學習推動的攻擊嗎?

2017-10-20 23:14:21

機器學習網(wǎng)絡(luò)攻擊網(wǎng)絡(luò)安全

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