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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

R語言之Apriori算法應用

關聯分析用于發現隱藏在大型數據集中的有意義的聯系。所發現的聯系可以用關聯規則(association rule)或頻繁項集的形式表示。

2017-06-14 09:37:05

R語言 Apriori 算法

高大上的 AI，如何在創業公司落地？原創

本文將為大家講解人工智能的發展階段和創業公司如何打造 AI 技術團隊。

2017-06-13 10:15:50

人工智能深度學習神經網絡

億級推廣流量仍能精準推薦？解讀核心算法的應用實踐_IT技術周刊第505期

每天有超過50億的推廣流量完成超過3億件商品的推廣展現，覆蓋高達98%的網民，實現數字媒體（PC端+無線端+互聯網電視端）的一站式觸達。在這些鮮亮的數據背后，是什么樣的核心算法在起作用？它如何保證商家的產品得到最有效的推薦？本文將給大家詳解阿里媽媽 CTR 預估核心算法 MLR 的研發背景和應用實踐。

2017-06-12 16:03:19

一文讀懂監督學習、無監督學習、半監督學習、強化學習這四種深度學習方式

在文章中，計算機視覺戰隊將逐個解釋這些方法背后所蘊含的理論知識。除此之外，計算機視覺戰隊將分享文獻中經常碰到的術語，并提供與數學相關的更多資源。

2017-06-12 14:04:45

深度學習人工智能

7346人參加的算法大賽，給京東帶來了些什么原創

京東不一定會直接用選手的算法，他們很多的思路非常值得借鑒，因此大賽對于參賽選手來講是一次比賽，對于京東技術人員來講則是一次非常好的交流和學習的機會。他表示京東即有海量的數據，又有尖端的問題。

2017-06-12 12:03:28

算法京東 JData

深度學習成了前端開發神器：根據UI設計圖自動生成代碼

近日，位于哥本哈根的一家創業公司Uizard Technologies開發出了一個名為“pix2code”的系統。運用深度學習，這個系統能夠根據輸入的圖形用戶界面（GUI）截圖直接輸出對應的代碼，從而省去前端手動編寫代碼的過程。

2017-06-09 14:45:14

前端深度學習

誰說數據少就不能用深度學習？這鍋俺不背！

前幾日，有一篇帖子在“Simply Stats”很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地將深度學習拉下神壇，他談到了深度學習現在如何狂熱，人們正試圖用這個技術解決每一個問題。但是呢，只有極少數情況下，你才能拿到足夠的數據，這樣看來，深度學習也就沒那么大用處了。

2017-06-09 13:36:33

人工智能深度學習

一文看懂智能圖像傳感器行業的前世今生

智能圖像傳感器由圖像傳感器和視覺軟件組成，能夠捕捉和分析視覺信息，代替人眼做各種測量和判斷的設備，其應用組件-攝像頭目前已廣泛應用于各類消費電子如：手機、電腦、可穿戴設備，未來隨著ADAS系統的廣泛普及和無人車的推出，車感攝像頭領域將會迎來一輪爆發。相比攝像頭，激光雷達的3D成像更加精準是無人車視覺系統的首選，將會成為資本市場追捧的熱點。

2017-06-09 08:49:49

智能圖像傳感器無人駕駛

書白讀了！機器人挑戰北京高考數學卷，考了105分

6月7日，成都高新造人工智能系統“準星數學高考機器人”AI-MATHS對2017高考數學科目發起了挑戰，在22分鐘的時間里，得分105分。整個過程是嚴格按照斷網、斷庫、自然語言理解、綜合復雜推理等嚴格流程進行的公開透明測試。

2017-06-09 08:38:17

機器人挑戰高考

挨踢部落技術門診第六期

2017-06-08 14:43:00

億級推廣流量仍能精準推薦？解讀核心算法的應用實踐原創

每天有超過50億的推廣流量完成超過3億件商品的推廣展現，覆蓋高達98%的網民，實現數字媒體（PC端+無線端+互聯網電視端）的一站式觸達。在這些鮮亮的數據背后，是什么樣的核心算法在起作用？它如何保證商家的產品得到最有效的推薦？本文將給大家詳解阿里媽媽 CTR 預估核心算法 MLR 的研發背景和應用實踐。

2017-06-08 11:54:40

億級推廣流量

首屆世界智能大會將于6月29-30日亮相天津原創

由天津市人民政府、國家發展和改革委員會、科學技術部、工業和信息化部、國家互聯網信息辦公室、中國科學院、中國工程院共同主辦的首屆世界智能大會將于6月29—30日在天津梅江會展中心舉行

2017-06-07 16:53:08

世界智能全球智能

挨踢部落坐診第六期：機器學習如何判斷突發情況？原創

挨踢部落是為核心開發者提供深度技術交流，解決開發需求，資源共享的服務社群。基于此社群，我們邀請了業界技術大咖對開發需求進行一對一突破，解除開發過程中的絆腳石。以最專業、最高效的答復為開發者解決開發難題。

2017-06-07 15:16:35

機器學習 IDEA vSphere

態牛-Tech Neo 5月刊：深度學習原創

51CTO網+平臺推出《態牛-TechNeo》電子雜志，通過精選和技術原創內容，精致的排版，給技術人員的閱讀帶來絕佳的體驗。“讀我懂你，做千萬開發者的選擇”是《態牛-TechNeo》的口號，本雜志面向廣大開發者、技術總監以及架構師，雜志具涵蓋獨家的經驗分享、案例剖析、核心技術解讀，為您的岔路口指點迷津，提升工作效率。

2017-06-07 11:55:37

態牛 Tech Neo 電子雜志

京東JData算法大賽決賽圓滿完成 30萬冠軍巨獎花落“魯班七號”

大數據與人工智能相結合，將帶動零售行業深度改革，實現更大的商業價值。我們正在將機器學習特別是深度學習應用到信息合規檢測、個性化營銷、搜索與推薦、商品圖片理解、知識圖譜構建、智能對話系統等一系列核心業務。

2017-06-07 09:21:30

英特爾京東 JData

Keras TensorFlow教程：如何從零開發一個復雜深度學習模型

Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能幫助你快速的構建和訓練自己的深度學習模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假設你已經熟悉了 TensorFlow 和卷積神經網絡，如果，你還沒有熟悉，那么可以先看看這個10分鐘入門 TensorFlow 教程和卷積神經網絡教程，然后再回來閱讀這個文章。

2017-06-06 10:14:55

Keras TensorFlow 深度學習

智慧社區有多“智慧”？解讀智能化背后的技術應用原創

智慧城市的落地與應用可以從社區智能化談起，它與我們的生活緊密相關。智慧社區的核心是打造“可信社區”，實現數據可信，市場可信，服務可信。除了門鎖、門禁、消防類報警器、監控器、遠程路燈等細節的改造，還有一個舉足輕重的連接技術：LoRaWAN通訊協議。

2017-06-05 19:39:25

深度學習算法全景圖：從理論證明其正確性

本論文通過理論分析深度神經網絡群體風險(population risk)的收斂行為和它的駐點(stationary point)與屬性來研究深度學習的經驗風險(empirical risk)全景圖。

2017-06-05 16:17:50

深度學習算法神經網絡

2017年消費者對人工智能態度調查

有些消費者不愿意使用人工智能技術，很可能是由于缺乏對人工智能的了解。事實上，曾和人工智能技術互動過的受訪者數量和沒有使用過人工智能的受訪者數量十分接近。但是，通過分析消費者報告的使用過的設備和服務，84%的受訪者曾使用過人工智能技術。換句話說，相當一部分消費者在不知道的情況下，曾使用過人工智能技術。

2017-06-02 16:34:01

消費者人工智能態度

如何讓深度學習在手機應用上也能加速跑？看完這篇文章你就知道了

論文作者提出了一種基于模型網絡層為粒度的切割方法，將DNN需要的計算量切分開并充分利用云服務器和移動設備的硬件資源進行延遲時間和電量消耗這兩方面的優化。 Neurosurgeon很形象地描述了這種切割方法：向外科醫生一樣對DNN模型進行切分處理。

2017-06-01 18:55:44

深度學習人工智能

數據科學家用得最多的十種數據挖掘算法

產業數據科學家們更傾向于使用回歸、可視化、統計、隨機森林和時間序列。政府/非營利更傾向于使用可視化、主成分分析和時間序列。學術研究人員更傾向于使用主成分分析和深度學習。學生普遍使用更少的算法，但多為文本挖掘和深度學習。

2017-06-01 16:25:36

數據挖掘算法

谷歌和OpenAI新研究：如何使用達爾文進化論輔助設計人工智能算法？

現代機器智能建立在模仿自然的基礎之上——這一領域的主要目的是在計算機中復制人類通過生物方式具備的強大決策能力。

2017-06-01 08:53:44

進化人工智能神經網絡

人工智能可以帶來真得智能家居么

最近兩年，隨著智能手機與移動通訊網絡的發展，微處理器、傳感器、無線網絡接收器件的價格大幅下降。智能家居的概念開始在媒體上頻頻出現，隨著智能手機發展到瓶頸，各個巨頭們紛紛開始在智能家居上發力。

2017-05-31 17:52:10

人工智能將要顛覆這12個領域，白領也要失業了

人工智能(AI)是當今最令人興奮和最有前景的前沿技術之一。它是計算機科學的一個領域，主要涉及到機器和程序的開發，這些機器和程序非常智能，它們可像人類一樣工作和行動。隨著科技的日新月異，人工智能越來越受到人們的重視。要實現AI并將其應用到現代生活的各個領域，需要廣泛而高度的技術研究。在AI中，知識工程是為了使機器能夠像人類一樣行為、思考與反應，在計算機科學領域已取得重大進展。一些正在開發的AI技術必將在當今各行業中創造巨大變化。以下是將被AI徹底顛覆的12個領域。

2017-05-31 13:40:22

人工智能個人助手算法分析

神經網絡中 BP 算法的原理與 Python 實現源碼解析

網絡實質上實現了一個從輸入到輸出的映射功能，而數學理論已證明它具有實現任何復雜非線性映射的功能。這使得它特別適合于求解內部機制復雜的問題。

2017-05-31 13:23:41

神經網絡深度學習

用深度神經網絡處理NER命名實體識別問題

命名實體識別（NER）是指識別文本中具有特定意義的實體，主要包括人名、地名、機構名、專有名詞等。命名實體識別是信息提取、問答系統、句法分析、機器翻譯等應用領域的重要基礎工具，作為結構化信息提取的重要步驟。

2017-05-31 12:59:44

神經網絡深度學習

IT運維平臺算法背后的兩大“神助攻” 原創

智能運維(AIops)是目前 IT 運維領域最火熱的詞匯，其中算法是它的核心要素之一。本文主要談算法對運維的作用，涉及異常檢測和歸因分析兩方面，圍繞運維系統 Kale 中 skyline、Oculus 模塊、Opprentice 系統、Granger causality（格蘭杰因果關系）、FastDTW 算法等細節展開。

2017-05-31 09:29:00

IT 運維算法

選擇困難癥？一文通解如何選擇最合適的機器學習算法

初學者面對各種機器學習算法，一個典型的問題是：我應該使用哪種算法？問題的答案取決于許多因素，下面，我們一起來看。

2017-05-31 09:12:51

機器學習算法數據

AI幫您解決“太長不看”難題：如何構建一套深層抽象概括模型譯文

相信每位朋友都有這樣的切身感受：我們必須閱讀更多內容以了解與工作、新聞以及社交媒體相關的熱門資訊。為了解決這一挑戰，我們開始研究如何利用AI以幫助人們在信息大潮中改善工作體驗——而潛在的解決思路之一在于利用算法自動總結篇幅過長的文本內容。

2017-05-27 18:53:48

深度學習人工智能

JavaScript中的10個機器學習示例

最近一段時間，Web 生態系統發展迅速，雖然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java，但它們也已經強大到足以處理許多機器學習的問題。Web 開發語言非常易用，它們在這一點上受益匪淺——你只需要在 Web 瀏覽器運行一個 JavaScript ML 項目即可。

2017-05-27 15:21:38

JavaScript 機器學習示例

人工智能與軟件架構

大家都在問，自己的工作與人工智能有什么關系，如何在自己的工作中應用人工智能，如何在軟件中植入人工智能的基因，使用人工智能應該從何處入手，學習人工智能應該從哪里開始，更深層次的問題是人工智能能否代替人類，作為一個程序員，人工智能是否會代替人類寫程序···這里根據我們團隊的實踐介紹一下如何在軟件中應用人工智能。

2017-05-27 14:55:41

人工智能軟件架構

用深度學習快速人臉建模

臉部建模一直是計算機圖像和視覺領域的熱門話題，包括卡通人物建模、人臉藝術設計、人臉實時重構等等，尤其是交互式人臉建模。我們構建了一個快速的、交互的、基于深度學習的人臉建模框架。通過簡單勾勒人臉圖畫(caricature)，我們的模型可以迅速生成對應的三維人臉模型，并且可以同時擬合面部輪廓和細節表情。同時我們也提供了多種方式進行快速的模型修改。實驗證明我們的結果具有高精度和快速度。

2017-05-27 14:00:06

深度學習人臉建模

用不到1000美元攢一臺深度學習用的超快的電腦：繼續深度學習和便宜硬件的探奇！

從上世紀80年代后我就再沒攢過電腦。我也相當擔心花好幾百塊，最終搞一堆我自己裝不出來的零件（或是攢出來了，但可能沒法正常工作）。不過我要告訴你，攢機是可以的！另外，整個過程也很好玩。最后你能擁有一臺通用的電腦，并能做預測，同時比筆記本快20多倍。

2017-05-26 16:06:23

深度學習人工智能

多維度分析“深度學習”市場的趨勢走向

2016年，全球深度學習市場規模據估計已達到2.27億美元。隨著在自動駕駛和醫療健康產業的應用越來越多，深度學習應該仍會對行業增長帶來突出的貢獻。它在技術上克服數據量、強計算力以及在數據存儲能力方面的優勢，使得其在語音、圖像等對數據復雜性要求很高的領域中異軍突起，提供了巨大的研究空間和價值。

2017-05-26 15:57:54

深度學習人工智能

Python算法實戰系列：棧

棧(stack)又稱之為堆棧是一個特殊的有序表，其插入和刪除操作都在棧頂進行操作，并且按照先進后出，后進先出的規則進行運作。

2017-05-26 11:00:38

Python 算法棧

數據挖掘核心算法之一--回歸

回歸，是一個廣義的概念，包含的基本概念是用一群變量預測另一個變量的方法，白話就是根據幾件事情的相關程度，用其中幾件來預測另一件事情發生的概率，最簡單的即線性二變量問題(即簡單線性)。

2017-05-26 08:53:27

數據挖掘算法

初學者如何選擇合適的機器學習算法

面對大量的機器學習算法，初學者通常會問自己一個典型的問題：「我該使用哪一種算法?」有很多因素會影響這一問題的答案，下面，我們就根據一些明確的因素為算法的選擇提供一些參考意見。

2017-05-25 13:37:46

機器學習算法神經網絡

初學者如何選擇合適的機器學習算法

面對大量的機器學習算法，初學者通常會問自己一個典型的問題：「我該使用哪一種算法?」有很多因素會影響這一問題的答案，下面，我們就根據一些明確的因素為算法的選擇提供一些參考意見。

2017-05-25 11:14:21

機器學習算法神經網絡

讓后端開發情何以堪？前端程序猿薪資大曝光原創

近日，51CTO作為鉆石級別的合作伙伴與Microsoft、Amazon、intel、Ubuntu等互聯網大咖攜手VisionMobile深度調研了全球開發者動態趨勢。

2017-05-24 13:47:27

開發者調研報告移動

柯潔為何說“輸得沒脾氣”！8個問題解讀人機大戰第一局

經過四個多小時的對弈，柯潔以四分之一子之差敗給了AlphaGo。

2017-05-23 19:48:36

谷歌最強芯片升級，二代TPU是深度學習的未來？

在Google I/O 2016的主題演講進入尾聲時，谷歌的CEO皮采提到了一項他們這段時間在AI和機器學習上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（張量處理單元）的處理器，簡稱TPU。在這個月看來，第一代的TPU處理器已經過時。

2017-05-23 18:59:56

TPU 深度學習

深度學習的難點：神經網絡越深，優化問題越難

深度學習的核心問題就是一個非常難的優化問題。所以在神經網絡引入后的幾十年間，深度神經網絡的優化問題的困難性是阻礙它們成為主流的一個重要因素。并導致了它們在20世紀90年代到21世紀初期間的衰落。

2017-05-23 18:54:18

深度學習人工智能

專訪DeepMap COO羅維：自動駕駛時代，創業公司如何在高精度地圖領域突圍？

在DeepMap看來，要想為自動駕駛汽車提供高質量、高精度的地圖和定位向導，團隊需要具備多樣的技術實力，包括測繪、傳感器融合、機器學習、計算機視覺、SLAM（即時定位與地圖構建）、幾何建模，以及云架構搭建等等。

2017-05-23 18:46:56

DeepMap 人工智能

回歸、分類與聚類：三大方向剖解機器學習算法的優缺點

本文從回歸問題、分類問題和聚類問題三個角度下初步了解了各個算法的優缺點，也基本了解了那些算法到底是什么。

2017-05-23 17:38:05

機器學習算法集群

李楊談智慧城市建設：從硬件到平臺，特斯聯生態領跑原創

隨著物聯網的興起，硬件、無線通信技術日益成熟，結合物聯網、人工智能、大數據等前沿手段，相信智慧城市會從概念階段，實現真正落地。當前，已經有很多智慧樓宇、社區、出行等項目正在進行中……未來，將會以點為基、串點成線、連線成面。這愿望背后，需要淌很多的坑，做很多技術的實踐與創新.....智慧城市建設，從硬件到平臺，特斯聯一直在路上。

2017-05-23 14:37:37

智慧城市硬件平臺

大規模機器學習的編程技術、計算模型以及Xgboost和MXNet案例

現在，機器學習的趨勢從傳統方法中的簡單模型 + 少量數據(人工標注樣本)，到簡單模型 + 海量數據(比如基于邏輯回歸的廣告點擊率預測)，再發展到現在復雜模型 + 海量數據(比如深度學習 ImageNet 圖像識別，基于 DNN 的廣告點擊率預測)。

2017-05-23 14:00:26

機器學習編程技術計算模型

TensorFlow實現基于深度學習的圖像補全

內容識別填充(譯注: Content-aware fill ,是 photoshop 的一個功能)是一個強大的工具，設計師和攝影師可以用它來填充圖片中不想要的部分或者缺失的部分。在填充圖片的缺失或損壞的部分時，圖像補全和修復是兩種密切相關的技術。有很多方法可以實現內容識別填充，圖像補全和修復。

2017-05-22 13:15:45

TensorFlow 深度學習

AWS上搭建深度學習主機（Windows版）

本文簡單介紹一下如何租賃并使用 Amazon EC2 P2 實例,通過搭載了一塊12G 顯存的 Tesla K80 顯卡，搭建深度學習主機。

2017-05-22 12:30:15

深度學習人工智能

尋找CNN的弱點，小心MNIST中的“套路”

CNN是現在十分火熱的模型，在很多圖像檢索問題上，CNN模型的效果在以往的基礎上有了很大的提高，但是CNN畢竟沒有把這些問題完全解決，CNN還是有它自己的弱點的。這個弱點也不能算作是它獨有的問題，但是由于它的效果實在太好了，很多人甚至對它產生了迷信，因此這盆冷水就潑到它身上了。

2017-05-22 10:54:56

深度學習 CNN MNIST

深度學習中批歸一化的陷阱

本文使用兩種不同方法實現了一種神經網絡。每一步都輸入相同的數據。網絡具有完全相同的損失函數、完全相同的超參數和完全相同的優化器。然后在完全相同數量的 GPU 上進行訓練。結果是其中一個版本的分類準確度比另一種低2%，并且這種性能的下降表現地很穩定。

2017-05-19 14:05:37

深度學習批歸一化技術

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