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深度學習正在顛覆互聯(lián)網(wǎng)控制權(quán)
據(jù)連線雜志網(wǎng)站報道，在澳大利亞的西海岸，生物學家阿曼達·霍奇森（Amanda Hodgson）控制無人機飛向印度洋上的高空。這位儒艮專家使用無人機幫助他們觀察瀕臨滅絕的研究對象。不
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機器學習領域的“邁克爾·喬丹”清華演講
今天，機器學習諸多理論的主要奠基人、美國三院院士Michael I. Jordan受聘為清華大學訪問教授，同時發(fā)表主題報告。Jordan認為，大數(shù)據(jù)的增長對傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)科學理論提出了改變的需求，特
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機器學習的決策滲透著偏見，能把決策權(quán)完全交給機器嗎？
隨著人工智能的發(fā)展，人類將會把越來越多的決策權(quán)交給機器。但是，從目前的一些事例看，基于機器學習的決策并非那么公正完美，相反，那些決策也滲透著偏見。近期的一份研究報告中，Google的一名研究科學
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機器學習收集人類數(shù)據(jù)，幫助評判有形資產(chǎn)
評價一家公司好與壞，通常會用到“一般公認會計原則”（GAAP） 而這種類型的原則常常只能評判有形資產(chǎn)。人、思想可不像賬目清單和銀行賬戶，一目了然，隨意評估。機器學
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機器學習新技術(shù)，從你的腦信號來捕捉你的興趣點
芬蘭的研究人員利用機器學習開發(fā)出一種技術(shù)，可以在你閱讀時讀取你的腦信號來捕捉你的興趣點。 未來涌現(xiàn)的數(shù)據(jù)越來越多，人們又將如何智能地篩分導航信息呢？所以面對堆積如山的MBs（數(shù)據(jù)流量），
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隨著生成對抗網(wǎng)絡的發(fā)展，可能讓網(wǎng)絡上到處都是個性化定制的內(nèi)容？
2014年，Ian Goodfellow提出生成對抗網(wǎng)絡(GAN)的概念, 從那之后，生成對抗網(wǎng)絡就一直是學術(shù)界的研究熱點, Yann LeCun還稱之為”過去十年間，機器學習領域最
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軟件正在“吞噬”全世界 機器學習卻主導了軟件行業(yè)
據(jù)外媒報道，就如同幾年前軟件接管全球技術(shù)行業(yè)一樣，如今我們看到機器學習算法開始主導軟件行業(yè)。 五年前，科技企業(yè)家馬克·安德森（Marc Andreesen）在華爾街日報上發(fā)
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外星人離我們已不再遙遠
如果云計算在1982年就成為現(xiàn)實的話，科幻電影《外星人E.T.》中E.T. 的可能會更快的回歸自己的星球。對于那些并不是很了解的年輕人而言，E.T. 是同名叫座電影中的一個可愛的外星人&mdas
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領先的機器學習工具，深度學習將如何改變醫(yī)療成像領域？
深度學習在數(shù)據(jù)分析方面正在呈現(xiàn)持續(xù)增長的趨勢，并被稱為2013年的10項突破性技術(shù)之一 [1]。它是對神經(jīng)網(wǎng)絡的改進，包含更多的計算層，從而能夠在數(shù)據(jù)中進行更高層次的抽象和預測 [2]。到目前為
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人工智能能夠完成人類的工作時，是否會搶走人類的飯碗呢？
人工智能的浪潮正在席卷全球，大數(shù)據(jù)、機器學習等諸多類似科技熱詞時刻縈繞在我們耳邊。大多數(shù)人對這些高頻詞匯背后的含義總是似懂非懂。相較而言，大數(shù)據(jù)與人工智能我們常聽，那么“機器學習&r
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編程語言排行榜Python高居首位，是什么讓它成為最流行的機器學習語言！
Python，是一種面向?qū)ο蟮慕忉屝陀嬎銠C程序設計語言，由荷蘭人Guido van Rossum于1989年發(fā)明，第一個公開發(fā)行版發(fā)行于1991年。 自從20世紀90年代初Python語
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谷歌成功利用機器學習檢測出糖尿病性視網(wǎng)膜病變，與眼科醫(yī)生旗鼓相當
糖尿病本身不一定造成危害，但長期血糖增高可引起多種急性和慢性并發(fā)癥，可能會導致失明、心血管疾并腎功能衰竭甚至是下肢截肢等，嚴重時甚至可能導致死亡。其中糖尿病性視網(wǎng)膜病變（DR）是糖尿病性微血管病
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人工智能機器學習之K近鄰算法（KNN）
人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下K近鄰（KNN）算法。 K近鄰KNN（k－Nearest Neighbor）算法，也叫K最近鄰算法，19
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人工智能你到底了解多少？
AI概念籠統(tǒng)，范圍廣大，到底什么才是AI的核心？ 美國當?shù)貢r間5月8日，一年一度谷歌I／O開發(fā)者大會在山景城舉辦，外界的焦點皆為谷歌利用AI在各項研發(fā)方向的進展。據(jù)悉，谷歌已經(jīng)開發(fā)了最新
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人工智能機器學習之受限玻爾茲曼機（RBM）算法
人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下受限玻爾茲曼機（RBM）算法。 受限玻爾茲曼機RBM在深度學習領域一直有重要應用，它是一種可用隨機神經(jīng)網(wǎng)
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對Hopfield神經(jīng)網(wǎng)絡（HNN）下結(jié)論及分析在人工智能方面的應用
神經(jīng)網(wǎng)絡在1980年代復興歸功于物理學家約翰·霍普菲爾德（Hopfield）。1982年，霍普菲爾德提出了一種新的神經(jīng)網(wǎng)絡，可以解決一大類模式識別問題，還可以給出一類組合優(yōu)化問題的
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人工智能機器學習三大類之回歸模型（RM）
人工智能之機器學習主要有三大類：1）分類；2）回歸；3）聚類。今天我們重點探討一下回歸模型（RM）。 回歸不是單一的有監(jiān)督學習技術(shù)，而是許多技術(shù)所屬的整個類別。回歸的目的是預測
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人工智能之機器學習Analogizer算法－支持向量機（SVM）
人工智能之機器學習有5大流派： 1） 符號主義，2） 貝葉斯派，3） 聯(lián)結(jié)主義，4） 進化主義，5） Analogizer。今天我們重點探討一下Analogizer中最擅長算法－支持向量機（SV
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什么是遷移學習？遷移學習的實現(xiàn)方法與工具分析
深度學習主要強調(diào)的是特征，強化學習主要強調(diào)的是反饋，而遷移學習主要強調(diào)的是適應。 之前介紹過人工智能之機器學習算法有前5大類內(nèi)容，具體請參見相關(guān)文章。今天我們重點探討一下第6
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機器學習之樸素貝葉斯
學習過概率的人一定知道貝葉斯定理，在信息領域內(nèi)有著無與倫比的地位。貝葉斯算法是基于貝葉斯定理的一類算法，主要用來解決分類和回歸問題。 人工智能之機器學習中最為廣泛的兩種分類模型是1）決策
