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企業(yè)在機器學(xué)習(xí)時代如何前行
在過去的幾年間，數(shù)據(jù)社區(qū)已經(jīng)在關(guān)注收集和整理數(shù)據(jù)，為此目的構(gòu)建基礎(chǔ)設(shè)施，并使用數(shù)據(jù)來改善決策制定。現(xiàn)在我們看到，在很多垂直領(lǐng)域，對于高級分析和機器學(xué)習(xí)的興趣高漲。 在本博文里，我會分享和
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想成為深度學(xué)習(xí)的高手必須要懂哪些知識？
深度學(xué)習(xí)本質(zhì)上是深層的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，它不是一項孤立的技術(shù)，而是數(shù)學(xué)、統(tǒng)計機器學(xué)習(xí)、計算機科學(xué)和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等多個領(lǐng)域的綜合。深度學(xué)習(xí)的理解，離不開本科數(shù)學(xué)中最為基礎(chǔ)的數(shù)學(xué)分析（高等數(shù)學(xué)）、線性代
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Python機器學(xué)習(xí)開源項目分析過程中的見解和趨勢
開源是技術(shù)創(chuàng)新和快速發(fā)展的核心。這篇文章向你展示Python機器學(xué)習(xí)開源項目以及在分析過程中發(fā)現(xiàn)的非常有趣的見解和趨勢。 我們分析了GitHub上的前20名Python機器學(xué)習(xí)項目，發(fā)現(xiàn)
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機器學(xué)習(xí) vs 深度學(xué)習(xí)如何分清？
現(xiàn)在都在談?wù)撊斯ぶ悄芑蛘叽髷?shù)據(jù)相關(guān)的知識，但是與之相關(guān)的機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等你能分清嗎？數(shù)據(jù)科學(xué)比機器學(xué)習(xí)范圍大得多，數(shù)據(jù)科學(xué)實際上涵蓋了整個數(shù)據(jù)處理的范圍，而不只是算法或者統(tǒng)計學(xué)方面。
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Alchemy推AIoT平臺專攻中小型業(yè)者解決技術(shù)與數(shù)據(jù)資源問題
物聯(lián)網(wǎng)（IoT）資產(chǎn)管理應(yīng)用廠商Alchemy IoT，透過人工智能與機器學(xué)習(xí)，能簡化車隊管理、工廠維護，并提升制造績效。 記者報導(dǎo)，新創(chuàng)公司Alchemy IoT的云端平臺Cl
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AI熱浪來襲,人才緊缺成短板,互聯(lián)網(wǎng)巨頭強勢入局
AI技術(shù)在資本市場是受寵的現(xiàn)狀，2016年年初Alphago讓人工智能一戰(zhàn)成名，政策對AI的發(fā)展的重視程度也在不斷的加強。工信部表示到2030年中國人工智能技術(shù)將達到世界領(lǐng)先水平，成為正式的主要
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機器學(xué)習(xí)分類算法中必須要懂的四種算法
本文主要介紹了 4 種應(yīng)用比較普遍的的機器學(xué)習(xí)算法，但是機器學(xué)習(xí)算法還有其他很多不同的算法，大家感興趣的可以自己去了解。 樸素貝葉斯分類 樸素貝葉斯分類是基于貝葉斯定理與特征條件
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Mojio連接全球50萬輛汽車 搜集行車數(shù)據(jù)達50億英里
開發(fā)行車診斷系統(tǒng)（OBD）裝置業(yè)者Mojio近期宣布，已搜集了50億英里（約80億公里）的行車數(shù)據(jù)，并獲得3，000萬加幣（約2，300萬美元）投資，由同為加拿大公司的Kensington
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2017年AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達700億元 預(yù)計2020年達1600億元 成長率約為26.2%
2017年是AI產(chǎn)業(yè)爆發(fā)期，中國AI領(lǐng)域的獨角獸紛涌而出，其中以寒武紀、地平線最為典型，賽迪顧問預(yù)測2017年大陸AI核心產(chǎn)業(yè)規(guī)模達到了700億元人民幣，預(yù)計到2020年將達到1，600億元，成
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2018年IoT領(lǐng)域即將爆發(fā)的兩大應(yīng)用：區(qū)塊鏈及機器學(xué)習(xí)
區(qū)塊鏈（Blockchain）和機器學(xué)習(xí)（machine learning）這兩大趨勢發(fā)展始于2016年，并將持續(xù)到2018年，而且可望出現(xiàn)更多引人入勝的概念證明。 據(jù)報導(dǎo)，機器學(xué)習(xí)是人
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人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系分析
1、人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系 對于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來說，對人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解，有可能你每天都能聽到這個概念，也經(jīng)常提這個概念，但
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基于python的機器學(xué)習(xí)庫
毫無疑問，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和機器學(xué)習(xí)在過去幾年一直是高科技領(lǐng)域最熱門的話題之一。這一點很容易看出，因為它們解決了很多真正有趣的用例，如語音識別、圖像識別、甚至是樂曲譜寫。 PyBrain
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機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
在大多數(shù)非計算機專業(yè)人士以及部分計算機專業(yè)背景人士眼中，機器學(xué)習(xí)（Data Mining）以及數(shù)據(jù)挖掘（Machine Learning）是兩個高深的領(lǐng)域。在筆者看來，這是一種過高&rdqu
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人工智能能否替代人類工作？機器能學(xué)會什么？
對于人工智能技術(shù)我們環(huán)抱著多種情緒，我們欣喜它的能力，但是又恐懼它的能力，分析師預(yù)測未來人工智能將替代人類的工作，終究會對我們的造成巨大的影響。那么機器到底能學(xué)會什么？他是否真的會將人類驅(qū)逐。
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機器學(xué)習(xí)與數(shù)據(jù)挖掘的關(guān)系
前言 在大多數(shù)非計算機專業(yè)人士以及部分計算機專業(yè)背景人士眼中，機器學(xué)習(xí)（Data Mining）以及數(shù)據(jù)挖掘（Machine Learning）是兩個高深的領(lǐng)
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谷歌工程師淺談Bengio深度學(xué)習(xí)論文的重要性
《理解深度學(xué)習(xí)需要重新思考泛化》論文引起了人們的深思，也有很多人表示不解。也曾在Quora上討論過。Google Brain工程師Eric Jang認為深度學(xué)習(xí)的工作機制，能促進深度學(xué)習(xí)在生
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機器學(xué)習(xí)取代經(jīng)驗法則 協(xié)助達成預(yù)測性維護
長久以來，工廠管理人員發(fā)展出許多分析模型與經(jīng)驗法則來預(yù)測機器設(shè)備的故障，降低維護成本，并且提高工廠的生產(chǎn)效率；不過隨著近年來人工智能的快速演進，未來在執(zhí)行機器設(shè)備的預(yù)測性維護工作上，套用機器學(xué)習(xí)
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關(guān)于猿輔導(dǎo)機器學(xué)習(xí)項目ytk-learn和ytk-mp4j分布式機器學(xué)習(xí)庫
本文描述了猿輔導(dǎo)開源分布式機器學(xué)習(xí)庫ytk-learn及分布式通信庫ytk-mp4j的相關(guān)內(nèi)容，可實現(xiàn)在多應(yīng)用場景中使用。ytk-learn 是基于Java的高效分布式機器學(xué)習(xí)庫， 簡單易用，文
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談Kaggle機器學(xué)習(xí)之模型融合
本文以Kaggle的TItanic入門比賽來講解stacking的應(yīng)用（兩層?。? 數(shù)據(jù)的行數(shù)：train.csv有890行，也就是890個人，test.csv有418行（418個人）。
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彭博社：海外華人工程師選擇歸國 推動中國企業(yè)全球擴張
彭博社今日發(fā)表文章稱，現(xiàn)在，有很多在美國工作的華人科技人才傾向于抓住回中國工作的機會，因為在當(dāng)今中國，風(fēng)險資本充足，政府愿意為尖端研究提供財政獎勵。美國培養(yǎng)的中國人才正在成為推動中國企業(yè)全球擴張
