?機器學習 文章 進入?機器學習技術社區(qū)
Python語言下的機器學習庫
- Python是最好的編程語言之一，在科學計算中用途廣泛：計算機視覺、人工智能、數(shù)學、天文等。它同樣適用于機器學習也是意料之中的事?！ ‘斎唬灿行┤秉c;其中一個是工具和庫過于分散。如果你是擁有unix思維(unix-minded)的人，你會覺得每個工具只做一件事并且把它做好是非常方便的。但是你也需要知道不同庫和工具的優(yōu)缺點，這樣在構(gòu)建系統(tǒng)時才能做出合理的決策。工具本身不能改善系統(tǒng)或產(chǎn)品，但是使用正確的工具，我們可以工作得更高效，生產(chǎn)率更高。因此了解正確的工具，對你的工作領域是非常重要的?！ ∵@篇文章
- 關鍵字： Python 機器學習
如何入門Python與機器學習
- 編者按：本書節(jié)選自圖書《Python與機器學習實戰(zhàn)》，Python本身帶有許多機器學習的第三方庫，但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎的科學計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機器學習算法的細節(jié)，以及了解Numpy的各種應用。不過作為補充，本書會在適當?shù)臅r候應用scikit-learn這個成熟的第三方庫中的模型?！ 皺C器學習”在最近雖可能不至于到人盡皆知的程度，卻也是非?；馃岬脑~匯。機器學習是英文單詞“Machine?Learning”
- 關鍵字： Python 機器學習
AI研究：如何讓機器學習算法解釋自己的決策？
- 神經(jīng)網(wǎng)絡的預測能力推動了最近的人工智能熱潮，但很難解釋他們是如何做出決定的。一項旨在揭示語言處理網(wǎng)絡內(nèi)部工作原理的新技術，只是為揭示這些“黑匣子”而做出的最新努力。 我們發(fā)現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡如此神秘，這可能并不奇怪，因為它們基本上是基于人類大腦而建立的，我們也在努力破譯這些神經(jīng)網(wǎng)絡。他們學習的模型并不像傳統(tǒng)的計算機程序那樣整齊地存儲在數(shù)據(jù)庫中，而是由成千上萬的虛擬神經(jīng)元之間的連接組成。 這些連接不是由人類程序員設定的，相反，神經(jīng)網(wǎng)絡本質(zhì)上是通過在大量數(shù)據(jù)中尋找模式來進行編程
- 關鍵字： AI 機器學習
谷歌云新增Nvidia GPU為機器學習提速
- Google宣布在多個地區(qū)上線新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶在Google云中運行他們的機器學習和人工智能工作負載。 專用的云GPU(例如Nvidia開發(fā)的GPU)旨在加速機器學習訓練和推理、地球物理數(shù)據(jù)處理、模擬、地震分析和分析建模等工作負載。 Google Compute Engine產(chǎn)品經(jīng)理Chris Kleban和Ari Liberman在近日的一篇博客文章中表示，Google已經(jīng)宣布開始測試Nvidia的P100 GPU。此外據(jù)稱Nvidia的K80 GPU現(xiàn)在也已經(jīng)
- 關鍵字： 谷歌 機器學習
每一個深鉆機器學習的人都會遇到這七大經(jīng)典問題
- 如果希望了解機器學習，或者已經(jīng)決定投身機器學習，你會第一時間找到各種教材進行充電，同時在心中默認：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認真學習就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路。 科技發(fā)展很快，數(shù)據(jù)在指數(shù)級增長，環(huán)境也在指數(shù)級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發(fā)展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結(jié)論背后的“所以然”，因此有些結(jié)論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創(chuàng)始人、首席執(zhí)行官戴文淵近日就在第四范式內(nèi)部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經(jīng)典
- 關鍵字： 機器學習 神經(jīng)網(wǎng)絡
全球AI發(fā)展戰(zhàn)略迥異 科技大廠各有所好
- 科技業(yè)界普遍認為人工智能(AI)是未來明星產(chǎn)業(yè)，然而如何快速累積相關研發(fā)技術、擴充人才資源，在AI技術應用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對于AI領域的摸索重點，透露出對于AI潛在商機的戰(zhàn)略布局，近幾年某些特定技術領域的AI新創(chuàng)業(yè)者，更成為科技巨頭購并的主要對象。 大陸騰訊研究院近期發(fā)布《中美兩國人工智能產(chǎn)業(yè)發(fā)展全面解讀》指出，大陸與美國各自著重的AI技術有所不同，美國的AI新創(chuàng)重視自然語言處理、機器學習應用、機器視覺與圖像識別，相關新創(chuàng)公司分別達252、242及190家;至于大陸則以機
- 關鍵字： AI 機器學習
量子計算機將如何改變AI/機器學習/大數(shù)據(jù)
- 據(jù)福布斯雜志報道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數(shù)據(jù)，這相當于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內(nèi)容。我們有32億個全球互聯(lián)網(wǎng)用戶，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產(chǎn)生其他大量數(shù)據(jù)。 我們正處于傳統(tǒng)計算機數(shù)據(jù)處理能力的極限，而數(shù)據(jù)卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律(Moore’s Law
- 關鍵字： 量子計算機 機器學習
麥肯錫：機器學習僅僅是AI的解決方法之一
- 基于麥肯錫全球研究所對跨越10個國家，14個行業(yè)的3073名企業(yè)高管和160個AI使用案例的AI調(diào)查，以及一項獨立的數(shù)字研究項目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個要點。 人工智能的熱潮已經(jīng)滲透各行各業(yè)，對AI的投資正在增長，并且這些投資越來越多地來自技術領域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來越多，例如亞馬遜通過使用AI驅(qū)動的倉儲機器人Kiva提高運作效率，通用電氣利用AI預測來維護其工業(yè)設備的運行，等等。 顯然，企業(yè)的CEO需要考慮AI對業(yè)務的影響，但AI在商業(yè)環(huán)
- 關鍵字： 機器學習
如何搞定機器學習中的拉格朗日？看看這個乘子法與KKT條件大招
- 一 前置知識 拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數(shù)在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個變量和n個約束條件的最優(yōu)化問題轉(zhuǎn)化為具有m+n個變量的無約束優(yōu)化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡要的介紹一些前置知識,然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解。 1.梯度 梯度是一個與方向?qū)?shù)有關的概念，它是一個向量。在二元函數(shù)的情形，設函數(shù)f(x,y)在平面區(qū)域D內(nèi)具有一階連續(xù)偏導，則對于每一點P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
- 關鍵字： 機器學習 拉格朗日
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