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人工智能

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聚合人工智能話題下，包括機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等領域的新聞資訊、前沿理論、技術知識、應用案例。

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共 3.2w 條

Tech Neo技術沙龍•第14期——基于算法的IT運維實踐與探索

2017-08-15 16:19:10

技術沙龍技術沙龍 Tech Neo

美麗聯合業務升級下的機器學習應用

通常機器學習在電商領域有三大應用，推薦、搜索、廣告，這次我們聊聊三個領域里都會涉及到的商品排序問題。從業務角度，一般是在一個召回的商品集合里，通過對商品排序，追求GMV或者點擊量最大化。進一步講，就是基于一個目標，如何讓流量的利用效率最高。很自然的，如果我們可以準確預估每個商品的GMV轉化率或者點擊率，就可以最大化利用流量，從而收益最大。

2017-08-14 17:00:21

機器學習電商應用

薪酬那么高的機器學習崗位，究竟是怎么面試人的？

首先這個問題問的很廣。做機器學習方向很多，有些公司更偏重于數據挖掘，而有些更傾向于深度學習。同理，相對應的崗位有些偏重理論也有些偏重實踐。這些因素疊加造成了機器學習相關的崗位分布廣，如數據分析師，算法工程師，機器學習科學家等，很難一概而論。

2017-08-11 19:35:48

機器學習崗位面試

深度神經網絡（DNN）是否模擬了人類大腦皮層結構？

我是生物本科，認知神經科學研究生在讀，課余時間比較喜歡編程和機器學習，正在自學，了解的稍微多一些。我試著從我的角度來說下我看到的深度學習和神經科學的聯系。

2017-08-11 17:44:31

人工智能神經網絡神經元

普通程序員如何轉向AI方向？

本文的目的是給出一個簡單的，平滑的，易于實現的學習方法，幫助 “普通” 程序員踏入AI領域這個門。

2017-08-11 16:40:21

人工智能 AI 程序員

FMI2017----讓人工智能與大數據為時代賦能

2017年8月5日，由飛馬網主辦的“FMI人工智能&大數據高峰論壇”在北京國家會議中心召開。大會圍繞著“大數據”和“人工智能”兩大主題展開，20余位來自京東、搜狗、eBay、中興、科大訊飛、第四范式等知名企業的AI踐行者帶著自己的實踐案例與經驗為現場近2000+技術開發者們帶來了精彩演講。

2017-08-09 15:23:32

人工智能大數據 FMI2017

機器學習填坑：你知道模型參數和超參數之間的區別嗎？

機器學習中的模型參數和模型超參數在作用、來源等方面都有所不同，而模型超參數常被稱為模型參數，這樣，很容易對初學者造成混淆。本文給出了模型參數和模型超參數的定義，并進行了對比，指出了二者本質上的區別：模型參數是模型內部的配置變量，可以用數據估計模型參數的值;模型超參數是模型外部的配置，必須手動設置參數的值。

2017-08-08 14:54:54

機器學習模型參數超參數

加入了認知計算的運維是否得力? 原創

當人工智能的“頭號網紅”AlphaGO還在炫耀自己精湛的棋技的時候，IBM Watson已經商用落地。根據IBM提供的數據顯示，目前在全球范圍內已有36個國家，17個行業的客戶正在使用Watson的認知技術。

2017-08-08 14:09:21

認知計算運維得力助手

號稱史上最晦澀的算法Paxos，如何變得平易近人？

分布式一致性算法(Consensus Algorithm)是一個分布式計算領域的基礎性問題，其最基本的功能是為了在多個進程之間對某個(某些)值達成一致(強一致);進而解決分布式系統的可用性問題(高可用)。

2017-08-08 10:14:03

Paxos 算法分布式

無人車未來報告：95%乘用車將消失，7萬億美元出行市場存4大機會

自動駕駛汽車將在20年內大幅改變全球經濟，對保險、媒體、安全、物流和汽車等多個行業產生嚴重的影響。這將是怎樣的影響?

2017-08-07 19:58:21

無人車自動駕駛未來發展

關于機器學習的領悟與反思

近年來，人工智能的強勢崛起，特別是去年AlphaGo和韓國九段棋手李世石的人機大戰，讓我們深刻地領略到了人工智能技術的巨大潛力。數據是載體，智能是目標，而機器學習是從數據通往智能的技術、方法途徑。因此，機器學習是數據科學的核心，是現代人工智能的本質。

2017-08-07 18:35:52

機器學習統計與計算發展啟示

神經網絡和數學之間的聯系在哪里？看完你就明白

在我們了解過神經網絡的人中，都了解神經網絡一個有很常見的訓練方法，BP 訓練算法。通過 BP 算法，我們可以不斷的訓練網絡，最終使得網絡可以無限的逼近一種我們想要擬合的函數，最終訓練好的網絡它既能在訓練集上表現好，也能在測試集上表現不錯！

2017-08-07 11:36:04

神經網絡數學 BP

基于概率隱層模型的購物搭配推送：阿里巴巴提出新型用戶偏好預測模型

推送控制是電商應用中的關鍵組成部分，它與用戶的數量增長與參與度顯著相關。推送通知的有效性通常以消息被打開比例來衡量。推送消息可以包含推薦的產品、優惠信息等，但由于顯示空間的限制，通常我們只能在推送消息中顯示一個或兩個項目。近日，阿里巴巴的研究者們提出了一種混合模型方法，用于預測用戶購買后補充產品推薦任務中的推送消息打開率。

2017-08-07 11:09:19

機器學習用戶推薦轉化率

算法很難，編程不易，程序員的苦，誰懂？

我們來探討一下，程序員到底苦在哪里。算法很難，編程不易，但這些并不是程序員苦的全部原因。

2017-08-07 10:53:57

程序員客戶項目

人工智能用于網絡安全的「能」與「不能」

瑞星發布的《2017 年上半年中國網絡安全報告》顯示，2017 年 1-6 月，瑞星「云安全」系統共截獲病毒樣本總量 3,132 萬個，病毒感染次數 23.4 億次，病毒總體數量比 2016 年同期上漲 35.47%。逐漸上漲的病毒數量讓網絡安全受到了前所未有的關注，以人工智能驅動的網絡安全公司也受到了資本的青睞。

2017-08-07 10:17:06

人工智能網絡安全機器學習

在Object-C中學習排序算法

在這次重新學習數據結構與算法的過程中筆者充分認識到了學習這些所謂的基礎知識的重要性，了解了要想進一步提供iOS開發的水平恰恰不能忽視基礎環節，也恰好在這次學習中用到了圖的深度遍歷解決了在研究埋點過程中找到回溯源的問題。  

2017-08-04 17:44:02

GCD iOS Objectiv

關于大數據，你應該知道的75個專業術語

近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上連發兩篇文章，扼要而全面地介紹了關于大數據的 75 個核心術語，這不僅是大數據初學者的很好的入門資料，對于高階從業人員也可以起到查缺補漏的作用。本文分為上篇（25 個術語）和下篇（50 個術語）。

2017-08-04 16:55:35

術語大數據

從決策樹到隨機森林：樹型算法的原理與實現

基于樹（Tree based）的學習算法在數據科學競賽中是相當常見的。這些算法給預測模型賦予了準確性、穩定性以及易解釋性。和線性模型不同，它們對非線性關系也能進行很好的映射。常見的基于樹的模型有：決策樹（decision trees），隨機森林（random forest）和提升樹（boosted trees）。

2017-08-04 14:28:40

決策樹隨機森林 CART模型

圖解機器學習：神經網絡和TensorFlow的文本分類

在本文中，我們將創建一個機器學習模型來將文本分類到類別中。

2017-08-04 14:23:04

機器學習神經網絡 TensorFlow

麥肯錫報告：如果再不轉型人工智能，這些行業將被越甩越遠

報告指出，早期證據已表明“大規模采用人工智能技術將為企業帶來豐厚回報”，這意味著人工智能的顛覆性力量將逐漸顯現。政府、企業以及開發者都應對此有清晰認識。

2017-08-04 13:46:09

人工智能行業轉型面臨挑戰

垃圾回收算法與 JVM 垃圾回收器綜述

垃圾回收算法與 JVM 垃圾回收器綜述歸納于筆者的 JVM 內部原理與性能調優系列文章，文中涉及的引用資料參考 Java 學習與實踐資料索引、JVM 資料索引。

2017-08-04 10:53:30

回收算法 JVM 垃圾回收器

DeepMind：把人工智能和神經科學結合起來，實現良性循環

人工智能發展早期的許多啟發來自于神經科學，神經科學也從人工智能研究者的理論和模型中受益良多。將二者結合起來，互相學習，互相汲取靈感，形成良性循環，或對二者的持續發展產生積極影響。

2017-08-04 10:33:52

人工智能神經科學 Deepmind

除了自然語言處理，你還可以用詞嵌入（Word2Vec）做這個

盡管詞嵌入（Word2Vec）技術目前主要用在自然語言處理的應用中，例如機器翻譯；但本文指出，該技術還可以用于分類特征處理，把文本數據轉換成便于機器學習算法直接使用的實值向量，從而提供了一種看待詞嵌入（Word2Vec）應用的新視角。

2017-08-04 10:16:52

自然語言處理嵌入機器學習

當深度學習遇見自動文本摘要

本文主要介紹基于深度神經網絡的生成式自動文本摘要，著重討論典型的摘要模型，并介紹如何評價自動生成的摘要。

2017-08-03 16:20:42

深度學習文本摘要遞歸神經網絡

SMP、NUMA、MPP體系結構介紹

從系統架構來看，目前的商用服務器大體可以分為三類，即對稱多處理器結構 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存儲訪問結構 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行處理結構 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。

2017-08-03 14:01:07

大數據深度學習體系結構

將注意力機制引入RNN，解決5大領域的序列預測問題

編碼器-解碼器結構在多個領域展現出先進水平，但這種結構會將輸入序列編碼為固定長度的內部表征。這限制了輸入序列的長度，也導致模型對特別長的輸入序列的性能變差。將注意力機制引入循環神經網絡幫助解決這一局限性。該方法可用于多個領域的序列預測中，包括文本翻譯、語音識別等。

2017-08-03 11:06:52

RNN 序列預測注意力機制

如何使用深度學習檢測XSS

眾所周知，深度學習在計算機視覺、自然語言處理、人工智能等領域取得了極大的進展，在安全領域也開始嶄露頭角走向了實際應用。本文中進行的實驗主要以文本分類的方法，使用深度學習檢測XSS攻擊，由于本人是初學者，難免對算法本身的理解不夠確切，所以本文盡量使用通俗簡單的方式介紹算法，不會過多的講解細節，以免誤導大家。

2017-08-03 11:00:20

深度學習算法 XSS

GAFT：一個使用Python實現的遺傳算法框架

對于遺傳算法來說，就非常適合寫個相對固定的框架然后給算子、參數等留出空間以便對新算法進行測試和改進。于是就動手寫了個遺傳算法的小框架gaft，本文對此框架進行一些介紹并分別以一個一維搜索和二維搜索為例子對使用方法進行了介紹。

2017-08-03 10:05:01

Python 遺傳算法 GAFT

傳統銀行怎么玩轉人工智能？——民生銀行科技創新閃亮2017中國國際金融展側記原創

近年來，民生銀行在擁抱科技金融方面舉措不斷，特別是利用生物識別、人工智能等先進科技手段，在銀行客戶營銷、金融交易和服務場景中加以融合創新，取得了不少實踐成果。

2017-08-02 13:34:26

金融人工智能 2017國際金融展

人工智能之機器學習算法體系匯總

參加完2017CCAI，聽完各位專家的演講后受益匪淺。立志寫“人工智能之機器學習”系列，此為開篇，主要梳理了機器學習算法體系，人工智能相關趨勢，Python與機器學習，以及結尾的一點感想。

2017-08-02 13:06:47

人工智能機器學習算法

TensorFlow中RNN實現的正確打開方式

這篇文章提供了一個學習TensorFlow RNN實現的詳細路徑，其中包括了學習順序、可能會踩的坑、源碼分析以及一個示例項目hzy46/Char-RNN-TensorFlow，希望能對大家有所幫助。

2017-08-02 10:43:39

深度學習 TensorFlow RNN

TensorFlow從基礎到實戰：一步步教你創建交通標志分類神經網絡

TensorFlow 已經成為了現在最流行的深度學習框架，相信很多對人工智能和深度學習有興趣的人都躍躍欲試。對于初學者來說，TensorFlow 也是一個非常好的選擇，它有非常豐富的入門學習資料和龐大的開發者社區。近日，數據科學學習平臺 DataCamp 發表了一篇針對 TensorFlow 初學者的教程，從向量和張量的基本概念說起，一步步實現了一個分類交通標志圖像的神經網絡。

2017-08-02 08:01:51

深度學習 TensorFlow 神經網絡

使用深度學習進行醫療影像分析：文件格式篇

這篇文章由三部分組成–醫療圖像和組成、醫療圖像格式，以及醫療圖像格式的轉換。本文的目標就是組織知識來幫助我們實現最終目標–用深度學習進行醫療圖形的分析。

2017-08-01 21:24:40

深度學習醫療影像文件格式

從文本挖掘綜述分類、聚類和信息提取等算法

本文先簡述文本挖掘包括 NLP、信息檢索和自動文本摘要等幾種主要的方法，再從文本表征、分類方法、聚類方法、信息提取方法等幾大部分概述各類機器學習算法的應用。

2017-08-01 16:44:33

機器學習算法文本挖掘

乂學教育崔煒：未來，教育領域的教學將會被機器人所取代原創

當教育行業與人工智能相遇，會擦出怎樣的火花呢?國內外人工智能在教育領域應用的現狀如何?人工智能在教育領域的應用空間有多大?近日，在由51CTO主辦的WOTI全球創新技術峰會上，記者就以上問題采訪了乂學教育首席科學家崔煒。

2017-07-31 11:17:59

智能教育人工智能智能自學習

機器學習在金融領域的四大優勢和五大應用

今天，從審批貸款到資產管理，再到風險評估，機器學習在金融生態系統的許多階段都起著不可或缺的作用。然而，只有少數懂技術的專業人士真正明白機器學習是如何在人們的日常財務生活中發揮作用的。

2017-07-31 10:31:13

機器學習優勢應用

如何用深度學習做自然語言處理？這里有份最佳實踐清單

本文是一系列關于如何使用神經網絡進行自然語言處理(NLP)的最佳實踐匯集，將隨著新觀點的出現定期進行更新，從而不斷提升我們對用于 NLP 的深度學習的理解。

2017-07-28 15:45:43

深度學習自然語言神經網絡

思必馳趙恒藝：國內智能語音行業發展前景廣闊原創

近日，在由51CTO主辦的2017WOTI全球創新技術峰會上，記者有幸采訪了思必馳副總裁趙恒藝，針對全球智能語音行業的發展現狀，思必馳DUI (AISpeech Dialogue User Interface)開放平臺以及思必馳未來的發展規劃等問題進行了深入交流。

2017-07-28 14:29:56

智能語音語音識別語音交互

詳解歷史上三大AI失敗案例譯文

隨著AI技術的不斷改進，我們必須對代表著我們判斷方式的算法擁有充分的信心，因為在未來的實際應用中，算法有可能需要對復雜變量進行決策，甚至決定著人類生命財產能否安全無憂。

2017-07-28 10:55:49

如何用深度學習做自然語言處理？這里有份實踐清單

本文是一系列關于如何使用神經網絡進行自然語言處理(NLP)的最佳實踐匯集，將隨著新觀點的出現定期進行更新，從而不斷提升我們對用于 NLP 的深度學習的理解。

2017-07-28 10:20:47

深度學習自然語言神經機器

數據科學和機器學習的工具和語言最新動態

2014年分析、數據挖掘、數據科學的主要工具有四種：R、Python、SQL和SAS，而2017年達到了五種，分別是Python、R、SQL、Saprk和Tensorflow。RapidMiner以33%左右的使用率占據著數據挖掘/數據科學中最流行的通用平臺前列，這和2016年幾乎完全一樣。

2017-07-28 09:50:15

機器學習數據科學工具和語言

天馬股份：為企業賦能，讓商業更簡單原創

Gartner分析表明，全球85%的財富500強企業將通過運用大數據獲取競爭優勢，到2016年30%的業務直接或間接來自于數據變現或信息產品創新。大數據應用從大型企業開始，正在成為中小企業的標配，中國大數據市場的增長率超過30%。

2017-07-27 20:43:50

賦能商業智能

米少熬好粥—數據有限時怎樣調優深度學習模型

所謂遷移學習，就是將一個問題上訓練好的模型通過簡單的調整，使其適用一個新的問題，可以認為是一種模型調優的“取巧”方法。可以類比人的舉一反三能力。

2017-07-27 14:50:59

深度學習遷移學習花式調優

如何用自動機器學習實現神經網絡進化

對大多數從事機器學習工作的人來說，設計一個神經網絡無異于制作一項藝術作品。在本文中，我將介紹一個使用進化算法優化CNN超參數的例子。

2017-07-27 10:46:44

神經網絡機器學習強化學習

Uber 劉彥東：當Uber開拓送餐服務后，全世界的外賣都震驚了原創

Uber不僅能叫車，原來還能點餐。

2017-07-26 18:49:00

京東機器學習人工智能

如何選擇Spark機器學習API

本文將簡要介紹Spark機器學習庫(Spark MLlib’s APIs)的各種機器學習算法，主要包括：統計算法、分類算法、聚類算法和協同過濾算法，以及各種算法的應用。

2017-07-26 17:25:22

機器學習 Spark API

7個深度神經網絡可視化工具，不可錯過！

為了更方便 TensorFlow 程序的理解、調試與優化，Google 發布了一套叫做 TensorBoard 的可視化工具。你可以用 TensorBoard 來展現你的 TensorFlow 圖像，繪制圖像生成的定量指標圖以及附加數據。

2017-07-26 16:48:46

神經網絡可視化工具 TensorFlow

深入理解游戲中尋路算法

看似尋常的路徑行走，在程序看來就需要一定的尋路算法來解決，如何在最短時間內找到一條路徑最短的路線，這是我們首要考慮的問題。

2017-07-26 15:59:51

尋路算法 Dijkstra 游戲

人工智能在線特征系統中的數據存取技術

主流互聯網產品中，不論是經典的計算廣告、搜索、推薦，還是垂直領域的路徑規劃、司機派單、物料智能設計，建立在人工智能技術之上的策略系統已經深入到了產品功能的方方面面。相應的，每一個策略系統都離不開大量的在線特征，來支撐模型算法或人工規則對請求的精準響應，因此特征系統成為了支持線上策略系統的重要支柱。

2017-07-26 15:36:32

人工智能在線特征系統數據存取

CVPR 2017論文解讀：特征金字塔網絡FPN

近日，CVPR 2017獲獎論文公布，引起了業內極大的關注。但除了這些獲獎論文，還有眾多精彩的論文值得一讀。

2017-07-26 10:32:51

計算機視覺卷積神經網絡 FPN

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