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?機器學(xué)習 文章 進(jìn)入?機器學(xué)習技術(shù)社區
如何入門(mén)Python與機器學(xué)習
- 編者按：本書(shū)節選自圖書(shū)《Python與機器學(xué)習實(shí)戰》，Python本身帶有許多機器學(xué)習的第三方庫，但本書(shū)在絕大多數情況下只會(huì )用到Numpy這個(gè)基礎的科學(xué)計算庫來(lái)進(jìn)行算法代碼的實(shí)現。這樣做的目的是希望讀者能夠從實(shí)現的過(guò)程中更好地理解機器學(xué)習算法的細節，以及了解Numpy的各種應用。不過(guò)作為補充，本書(shū)會(huì )在適當的時(shí)候應用scikit-learn這個(gè)成熟的第三方庫中的模型?！ 皺C器學(xué)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(xué)習是英文單詞“Machine?Learning”
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AI研究：如何讓機器學(xué)習算法解釋自己的決策？
- 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )的預測能力推動(dòng)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(yǔ)言處理網(wǎng)絡(luò )內部工作原理的新技術(shù)，只是為揭示這些“黑匣子”而做出的最新努力。 我們發(fā)現神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )如此神秘，這可能并不奇怪，因為它們基本上是基于人類(lèi)大腦而建立的，我們也在努力破譯這些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )。他們學(xué)習的模型并不像傳統的計算機程序那樣整齊地存儲在數據庫中，而是由成千上萬(wàn)的虛擬神經(jīng)元之間的連接組成。 這些連接不是由人類(lèi)程序員設定的，相反，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò )本質(zhì)上是通過(guò)在大量數據中尋找模式來(lái)進(jìn)行編程
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谷歌云新增Nvidia GPU為機器學(xué)習提速
- Google宣布在多個(gè)地區上線(xiàn)新的Nvidia GPU，希望以此更多用戶(hù)在Google云中運行他們的機器學(xué)習和人工智能工作負載。 專(zhuān)用的云GPU(例如Nvidia開(kāi)發(fā)的GPU)旨在加速機器學(xué)習訓練和推理、地球物理數據處理、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(kāi)始測試Nvidia的P100 GPU。此外據稱(chēng)Nvidia的K80 GPU現在也已經(jīng)
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人工智能醫療器械的發(fā)展或許也是半導體的“金礦”所在？
- 在中國，心血管疾病是最大的威脅性疾病，中國有2.9億人有心血管疾病，而且心血管疾病是死亡率最高的疾病，比癌癥還高。在現實(shí)生活中，不管是高壓力人群，還是生活條件非常好的人，血管隨時(shí)會(huì )發(fā)生改變，如血管內壁的各種膽固醇、脂肪堆積起來(lái)后，使得血管通道越來(lái)越窄，隨后血流量變少，血管變硬。所以有沒(méi)有一個(gè)儀器可以檢查這樣的變化過(guò)程呢?針對于此，悅享趨勢科技團隊便設計出了速可貼動(dòng)脈硬化監測儀。據悉，該設備是第一款提供給院外的多合一的手持性設備，是唯一達到醫療認證的設備。同時(shí)，它也是今年年底將要上市的家庭端的動(dòng)脈硬化檢
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每一個(gè)深鉆機器學(xué)習的人都會(huì )遇到這七大經(jīng)典問(wèn)題
- 如果希望了解機器學(xué)習，或者已經(jīng)決定投身機器學(xué)習，你會(huì )第一時(shí)間找到各種教材進(jìn)行充電，同時(shí)在心中默認：書(shū)里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無(wú)誤的行動(dòng)指南，認真學(xué)習就能獲得快速提升。但實(shí)際情況是，你很可能已經(jīng)在走彎路?！ 】萍及l(fā)展很快，數據在指數級增長(cháng)，環(huán)境也在指數級改變，因此很多時(shí)候教科書(shū)會(huì )跟不上時(shí)代的發(fā)展。有時(shí)，即便是寫(xiě)教科書(shū)的人，也不見(jiàn)得都明白結論背后的“所以然”，因此有些結論就會(huì )落后于時(shí)代。針對這個(gè)問(wèn)題，第四范式創(chuàng )始人、首席執行官戴文淵近日就在第四范式內部分享上，向大家介紹了機器學(xué)習教材中的七個(gè)經(jīng)典
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全球AI發(fā)展戰略迥異 科技大廠(chǎng)各有所好
- 科技業(yè)界普遍認為人工智能(AI)是未來(lái)明星產(chǎn)業(yè)，然而如何快速累積相關(guān)研發(fā)技術(shù)、擴充人才資源，在A(yíng)I技術(shù)應用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對于A(yíng)I領(lǐng)域的摸索重點(diǎn)，透露出對于A(yíng)I潛在商機的戰略布局，近幾年某些特定技術(shù)領(lǐng)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(zhù)重的AI技術(shù)有所不同，美國的AI新創(chuàng )重視自然語(yǔ)言處理、機器學(xué)習應用、機器視覺(jué)與圖像識別，相關(guān)新創(chuàng )公司分別達252、242及190家;至于大陸則以機
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德意志銀行CEO：將逐漸用AI替代人工
- 外媒ibtimes報道稱(chēng)，既然員工像“機器人”般工作，那么德意志銀行行長(cháng)John Cryan表示，可以削減“大量”員工。 首席執行官John Cryan說(shuō)：“隨著(zhù)人造智能(AI)和自動(dòng)化技術(shù)的興起，而且大量員工又似機器人般工作，那么對未來(lái)和正在工作于德意志銀行的員工來(lái)說(shuō)，工作前景將不可避免地產(chǎn)生巨大改變。” 此前，《金融時(shí)報》(FT)于 9 月 6 日報道了法蘭克福的一次會(huì )議，證實(shí)了德意志銀行將不再需要擴招員工。但是，
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量子計算機將如何改變AI/機器學(xué)習/大數據
- 據福布斯雜志報道，我們每天能產(chǎn)生2.5EB(約合10億GB)數據，這相當于25萬(wàn)個(gè)美國國會(huì )圖書(shū)館或500萬(wàn)臺筆記本電腦記錄的內容。我們有32億個(gè)全球互聯(lián)網(wǎng)用戶(hù)，他們每分鐘在Pinterest上發(fā)布9722個(gè)Pin，在Twitter發(fā)布347222條消息，在Facebook上留下420萬(wàn)個(gè)“點(diǎn)贊”，我們還通過(guò)拍照和視頻、保存文件、打開(kāi)賬戶(hù)等行為產(chǎn)生其他大量數據。 我們正處于傳統計算機數據處理能力的極限，而數據卻依然在不斷增長(cháng)。雖然摩爾定律(Moore’s Law
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麥肯錫：機器學(xué)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(gè)國家，14個(gè)行業(yè)的3073名企業(yè)高管和160個(gè)AI使用案例的AI調查，以及一項獨立的數字研究項目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個(gè)要點(diǎn)。 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(cháng)，并且這些投資越來(lái)越多地來(lái)自技術(shù)領(lǐng)域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來(lái)越多，例如亞馬遜通過(guò)使用AI驅動(dòng)的倉儲機器人Kiva提高運作效率，通用電氣利用AI預測來(lái)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(wù)的影響，但AI在商業(yè)環(huán)
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如何搞定機器學(xué)習中的拉格朗日？看看這個(gè)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在一組約束下的極值方法，通過(guò)引入拉格朗日乘子，可將有m個(gè)變量和n個(gè)約束條件的最優(yōu)化問(wèn)題轉化為具有m+n個(gè)變量的無(wú)約束優(yōu)化問(wèn)題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡(jiǎn)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?！ ?.梯度 梯度是一個(gè)與方向導數有關(guān)的概念，它是一個(gè)向量。在二元函數的情形，設函數f(x,y)在平面區域D內具有一階連續偏導，則對于每一點(diǎn)P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個(gè)向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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數據重要性日增 可望帶動(dòng)半導體成長(cháng)契機
- 目前半導體產(chǎn)業(yè)正處于數據分析的中途點(diǎn)，除了大量數據已被產(chǎn)生及分析之外，新技術(shù)的開(kāi)發(fā)也讓分析數據更有效率。不過(guò)，評論認為，隨之而來(lái)的問(wèn)題是如何進(jìn)一步利用數據，因此也可望激發(fā)更多實(shí)驗與投資潮出現，一舉推升半導體到新的成長(cháng)階段。據SemiconductorEngineering報導，思科(Cisco)預估，2021年每年網(wǎng)路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來(lái)到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來(lái)看，在2016年已增加51%，相對整體流量成長(cháng)則僅有32%。評
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會(huì )變成什么樣，機器學(xué)習如何改變未來(lái)十年軟硬件
- 摩爾定律放緩，使得我們得以重新進(jìn)入“架構的黃金年代”，見(jiàn)證各式各樣芯片和指令集的飛速發(fā)展。
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?機器學(xué)習介紹
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