全球最大的國際消費類電子產(chǎn)品展覽會(簡稱CES)在美國拉斯維加斯開幕,騰訊叮當(dāng)首度公開發(fā)布“騰訊叮當(dāng)生態(tài)伙伴計劃”,騰訊智能平臺產(chǎn)品部總經(jīng)理莫沙表示,作為一款
科技界的熱詞總是一波接一波。最先是“開放”,幾乎所有巨頭都在搭建自己的“開放平臺”;接著是“云計算”,一夜之間,幾乎所
之前由See Food Inc研發(fā)出的熱狗識別app“不是熱狗”(Not Hotdog)引發(fā)了AI界的熱烈討論,然而一個看上去簡單的戲謔性app涉及到的AI技術(shù)卻非常
前言:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下PCA算法。 PCA(主成分分析)是十大經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法之一。P
現(xiàn)代生活中,我們P圖的方式多種多樣,比如去除紅眼、鏡頭曝光,等等。但是,拍照眨眼仍然很難處理。不過,最近Facebook的一項AI新研究能夠讓照片中閉眼的你“眼界大開”。
據(jù)報道,微軟在2018年國際消費電子展上宣布,諸如高通等公司正在開發(fā)參考設(shè)計,鼓勵硬件制造商將微軟人工智能助手Cortana集成到更多設(shè)備中。此外,高通還宣布計劃將Cortana作為其智能音頻平
我們知道,TD-Learning時序差分是結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃DP和蒙特卡洛MC(請參見人工智能(31))方法,并兼具兩種算法的優(yōu)點,是強化學(xué)習(xí)的中心。 TD-learning時序差
ICA獨立成分分析是近年來出現(xiàn)的一種強有力的數(shù)據(jù)分析工具(Hyvarinen A, Karhunen J, Oja E, 2001; Roberts S J, Everson R, 2001)。
導(dǎo)讀: 人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下TD Learning算法。 TD Learning時序差分學(xué)習(xí)結(jié)合了動態(tài)規(guī)劃DP
人工智能(AI)在幾乎可以想象到的每個行業(yè)中都有廣泛的潛在應(yīng)用,醫(yī)療保健、汽車、零售甚至快餐。 但是,在公用事業(yè)行業(yè)中,人工智能和機器學(xué)習(xí)(ML)開始展示其對業(yè)務(wù)許多方面的某些最有影響力的影響。電力公
據(jù)福消息報道,科技給我們現(xiàn)代生活的方方面面帶來了翻天覆地的變化。在2018年,我們將看到無人駕駛汽車、人工智能(AI)醫(yī)生和送貨無人機。與許多人的想法相反,你不需要成為軟件工程師或計算機科學(xué)
Apriori算法是經(jīng)典的挖掘頻繁項集和關(guān)聯(lián)規(guī)則的數(shù)據(jù)挖掘算法,也是十大經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法之一。 Agrawal和Srikant兩位博士在1994年提出了Apriori算法,主要用于做快速
K-Means是十大經(jīng)典數(shù)據(jù)挖掘算法之一。K-Means和KNN(K鄰近)看上去都是K打頭,但卻是不同種類的算法。kNN是監(jiān)督學(xué)習(xí)中的分類算法,而K-Means則是非監(jiān)督學(xué)習(xí)中的聚類算法;二者相
前言:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下ID3算法。 Hunt、Marin、和 Stone于19
由國務(wù)院發(fā)展研究中心主辦、中國發(fā)展研究基金會承辦的“中國發(fā)展高層論壇2018年會”將于北京釣魚臺國賓館舉行。 據(jù)報道,從有關(guān)部門獲悉,未來我國將
導(dǎo)讀:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,今天我們重點探討一下CART算法。 繼上兩篇決策樹算法之ID3算法和ID3的改進算法-C4.5算法后,本文繼續(xù)討論另一種二分決策樹算法-CART算法。
一直以來,用X射線穿透墻壁看到對面的人,似乎都是科幻小說中天馬行空的想象。但在過去的十年間,來自于麻省理工學(xué)院計算機科學(xué)與人工智能實驗室(CSAIL)迪納-卡塔比(Dina Katabi)教授的
前言:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,人工智能之機器學(xué)習(xí)主要有三大類:1)分類;2)回歸;3)聚類。今天我們重點探討一下循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)算法。 循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)現(xiàn)已成為國際上神
導(dǎo)讀:人工智能機器學(xué)習(xí)有關(guān)算法內(nèi)容,今天我們重點探討一下長短時記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(LSTM)算法。 通過上一篇文章[人工智能之循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)] 介紹,我們知道,RNN是一類功能強大的人
隨著信息技術(shù)的快速發(fā)展,以人工智能、物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)和云計算為代表的前沿技術(shù)正在推動傳統(tǒng)產(chǎn)業(yè)的轉(zhuǎn)型升級,同時為社會創(chuàng)造出巨大的經(jīng)濟效益。而人工智能是新一輪產(chǎn)業(yè)變革的核心驅(qū)動力,為人們帶來更高的工作