机器学习和人工智能第8页

TimescaleDB比拼InfluxDB：如何选择合适的时序数据库？

/www.itcodemonkey.com/article/9339.html时序数据已用于越来越多的应用中，包括物联网、DevOps、金融、零售、物流、石油天然气、制造业、汽车、太空、SaaS，乃至机器学习和人工智能

dechen6073·2020-08-18 20:02

Numpy常用方法和操作记录

在如今机器学习和人工智能兴起的时代，python进行数据处理和分析就显得更加重要了，是一门必不可少的技能之一。以前也一直接触过python，也用它处理过不少数据和东西，但都是零零碎碎地，不太扎实吧。

feng_Yanfengyu·2020-08-18 18:43

机器学习入门，感谢百度飞桨

mshanwei·2020-08-17 10:10

独家 | 脑洞大开！机器学习与AI突破（附链接）

本文介绍了一些近期在机器学习和人工智能领域最受欢迎的突破，并附上一些论文、视频链接和简要总结。与其他领域相比，机器学习/人工智能现在发展的非常快，经常有一些有趣的突破。让你

数据派THU·2020-08-14 14:10

【李宏毅深度学习】Gradient Descent_1-1

梯度下降法(gradientdescent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。

马小酥·2020-08-14 13:38

深度学习的一般性流程3-------PyTorch选择优化器进行训练

深度学习的一般性流程：1.构建网络模型结构2.选择损失函数3.选择优化器进行训练梯度下降法(gradientdescent)是一个最优化算法，常用于机器学习和人工智能当中用来递归性地逼近最小偏差模型。

Tina Tang·2020-08-13 16:11

TensorFlow 、Caffe等9大主流人工智能框架优劣势分析

对机器学习和人工智能的需求呈指数级增长，相关社区也因此增加，促进了一些AI框架的发展，这些框架使得学习AI变得更加容易。在本文中，您将了解一些最佳框架，以帮助您开始AI开发。

forcj·2020-08-11 21:59

机器学习必备：前20名Python人工智能和机器学习开源项目

如今机器学习和人工智能已经变得家喻户晓，有很多爱好者进入了该领域。但是，什么才是能够进入该领域的正确路径呢？如何保持自己跟上该领域的发展步伐呢？

weixin_34242509·2020-08-10 13:53

顶级的20名Python人工智能和机器学习开源项目

进入机器学习和人工智能并非易事。考虑到今天可用的大量资源，许多有抱负的专业人员和爱好者发现难以在该领域建立正确的路径。这个领域正在不断发展，我们必须跟上飞速发展的步伐。

深度学习世界·2020-08-10 13:40

苹果AI负责人谈AI处理方式和苹果处理器

苹果公司负责机器学习和人工智能战略的高级副总裁约翰-贾南德雷亚（JohnGiannandrea）回答了一些批评者，他们说该公司在人工智能领域永远不可能成功，因为它坚持在设备上进行隐私处理。

itwriter·2020-08-07 09:00

数据、算法和算力，未来区块链+AI大放光彩的三大领域

2017年，机器学习和人工智能可谓呈指数迅速增长，对这些新技术而言，无疑是收获颇丰的一年。

人工智能观察·2020-08-05 08:05

第 439 期 Python 周刊

本课程是为那些希望提高机器学习和人工智能知识的Python初学者设计的。Python中的编码树链接:https://www.youtube.com/watch?v=7tCNu4CnjVcThors

icodebugs·2020-08-01 08:59

你相信自己是十万分之一的顶尖人群吗？

如果我跟我朋友说我在做机器学习，他肯定会说：“我知道，人工智能嘛，大数据”，其实这句话有对也有不对的地方，人们总是把机器学习和人工智能、大数据当成一回事，其实他们更多的是包括与否的关系，你们可以看下图，

Wafanmin·2020-07-31 17:47

【深度学习】不要被深度学习一叶障目不见泰山；NLP 解决方案是如何被深度学习改写的？...

雷锋网AI科技评论按：正如大家讨论人工智能时经常把它和机器学习甚至深度学习近似等价，工业界和学术界的许多研究、开发人员们也往往过于关注深度学习，忽略了实际上范围更广的机器学习和人工智能领域还有许多有价值的问题等待研究

产业智能官·2020-07-28 04:56

大数据挖掘的意义是什么?

数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。

lmseo5hy·2020-07-28 02:38

数据治理的十五个最佳实践

由于机器学习和人工智能（AI）等技术趋势依赖于数据质量，并且随着全球数字化转型进程的推进，技术趋势可能不会很快改变。

LinkTime_Cloud·2020-07-27 11:41

程序员如何与产品经理优雅的干架

这块涉及图形图像处理，用机器学习和人工智能来提取图像颜色，这是基本图像识别过程，对于采集图像，可以提示对着镜子自拍一张，上传图片，通过大量的训练数据，来识别手机体颜色。当然并不

码农突围·2020-07-15 23:16

机器学习入门系列 - 概念篇(1)

那为什么是不严谨的说呢，因为人工智能的范畴还挺大的，机器学习是其中的一个子集，现在大部分人把机器学习和人工智能划等号，因为我们目前在人工智能领域产生了价值的项目，主要是机器学习带来的。

阿弥陀丸君·2020-07-13 19:27

想将算法进一步开发吗？手把手教你搭建基于CNN模型的Flask Web应用

对于机器学习和人工智能研究人员而言，好多人都只是构建好模型后就没有进一步处理了，停留在一个比较粗糙的模型上面，没有将其变成一个产品，其实好多创业型人工智能公司都是设计好模型后，将其转化成产品，之后再推向市场

weixin_34319374·2020-07-13 18:45

来自摩根大通的算法交易机器学习指南

如果你对机器学习和人工智能在银行和金融领域的应用感兴趣，你可能已经对摩根大通（J.P.Morgan）2017年底在大数据和人工智能方面的优秀指南了如指掌了。

千寻的朋友·2020-07-12 12:59

英国皇家学会：各国应迅速为AI和机器学习设定框架

机器学习和人工智能很可能在众多领域改善我们的生活，如健康和公共服务领域。然而，正如IanSample所指出的那样，我们着实需要担忧AI技术的公平和问责制度。

SaaSPad·2020-07-12 07:45

机器学习的八个步骤

上个月，Kaggle联合创始人兼CTOBenHamner在Quora上回答了有关Kaggle、机器学习和人工智能的一系列问题。

levy_cui·2020-07-09 19:37

从苹果售后到机器学习工程师，我趟过的 AI 坑

于是我开始研究机器学习和人工智能。发现这个领域的东西太多了。似乎每个星期Google或Facebook都会发布一种新的AI方面的技术，让它变得更快，或者改进我们的体验。

CSDN资讯·2020-07-09 14:04

ImageNet和CNN可以帮助医学图像的识别吗?

从ImageNet和CNN说起图像的分类和识别一直是计算机视觉的热门研究领域，在医学图像领域，很多方法也都是从计算机视觉领域借鉴过来的，而计算机视觉的许多方法又离不开机器学习和人工智能的基础。

Jeofu·2020-07-09 08:29

人工智能的三类“大赢家”

现在，一股新的科技浪潮正在席卷世界，它就是机器学习和人工智能。它跟以往的技术浪潮大同小异，也会在半导体和终端用户垂直应用领域里催生出一批新的“大赢家”。

智合同·2020-07-08 14:08

Serpent.AI – 游戏代理框架（Python）

框架的存在理由首先是为机器学习和人工智能研究提供有价值的工具。用作爱好者（和危险的上瘾，公正的警告）也是非常有趣的！该框架具有大量的支持模块，它们在使用视频游戏作为环境以及CLI工具来加

磐创AI_聊天机器人·2020-07-08 11:17

机器学习概述

Machinescan"learning"byayalyzinglargeamoutsofdata.机器学习和人工智能的关系ML是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。

0春华秋实·2020-07-08 05:21

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了

木东居士·2020-07-06 12:23

机器学习入门之多项式曲线拟合

多项式曲线拟合机器学习和人工智能是最近几年特别火的领域，比如微软小冰、微软cortana、苹果siri、谷歌Now和alphaGo都使用了机器学习，使得他们的产品变得更加智能。

Jarlene·2020-07-06 09:39

3分钟搞懂什么是人工智能！什么是机器学习！

机器学习和人工智能正在全球范围内引起轰动。人工智能中的大量应用改变了技术的面貌。这些术语机器学习和人工智能通常可以互换使用。然而，两者之间存在明显差异，业内专业人士仍然不知道。

两颗花椰菜·2020-07-06 08:05

年中盘点：2020年炙手可热的10家数据科学和机器学习初创公司

从传统上说，这是一个非常耗时的过程，但是有很多数据科学、机器学习和人工智能平台可以自动化地完成其中大部分的工作，让企业和组织可以更快速地利用大数据资产获得竞争优势。

喜欢打酱油的老鸟·2020-07-06 03:09

数据挖掘分析的必要性

数据挖掘本质上像是机器学习和人工智能的基础，它的主要目的是从各种各样的数据来源中，提取出超集的信息，然后将这些信息合并让你发现你从来没有想到过的模式和内在关系。

weixin_34032792·2020-07-05 23:40

什么是强化学习 (Reinforcement Learning)？

强化学习(ReinforcementLearning)强化学习(reinforcementlearning)是机器学习和人工智能里的一类问题，研究如何通过一系列的顺序决策来达成一个特定目标。

DragonBallSuper·2020-07-05 05:19

机器学习与人工智能学习资源导引

pongba·2020-07-05 02:48

ArcGIS中的Python

由于近几年Python实在太火了，其良好的生态圈、丰富的库包让很多从事数据科学的人都能轻松进行机器学习和人工智能算法的研究。

ccleehom·2020-07-04 12:39

Python机器学习：数据科学，机器学习和人工智能的主要发展技术趋势概述

1.介绍Python因易于学习而广为人知，并且它仍然是数据科学，机器学习和科学计算中使用最广泛的语言。根据最近的一项民意的调查，该调查对1,800多名研究人员分析，数据科学和机器学习偏好的参与者进行了调查，Python在2019保持其依然使用最广泛的编程语言。然而，Python编译器和解释器使用最广泛的实现CPython在单个线程中执行CPU绑定代码，并且其多处理程序包还伴随着其他重大的性能折衷。

imalg图像算法·2020-07-04 00:18

关于对话机器人，你需要了解这些技术

对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。它包含了诸多学科方法的融合使用，是人工智能领域的一个技术集中演练营。图1给出了对话系统开发中涉及到的主要技术。

kker__·2020-07-02 01:24

重新高考来不及，但你可以自己设计机器学习和AI学位呀

全文共3654字，预计学习时长16分钟图源：unsplash先坦白，我即没有技术经验，也没有相关学位背景，在发现大学上的编程课程早已过时后，我决定通过在线资源自学机器学习和人工智能。

读芯术·2020-07-01 23:38

如何成为一名对话系统工程师——我见过的解释最清楚的文章+code

如何成为一名对话系统工程师Original2017-12-05吴金龙人工智能头条作者|吴金龙责编|何永灿对话系统（对话机器人）本质上是通过机器学习和人工智能等技术让机器理解人的语言。

寂寞的筷子·2020-07-01 04:11

Android开发周报：自定义View绘制进阶、高级混淆技术详解

近年来，Google不断借助机器学习和人工智能技术来甄别危险应用，从而在用户安装之前扼杀和打击恶意程序和漏洞。近日Google在博文中公布了其中PeerGrouping技术的细节，它能确保PlayS

cpongo4'"\?;@·2020-07-01 02:17

ACM公布了2017年图灵奖得主：荣誉属于体系架构

目前这两位学者都供职于谷歌，前者是谷歌母公司Alphabet的董事会主席，后者任谷歌杰出工程师，致力于研究机器学习和人工智能。图灵奖是计算机协会（ACM）于1966年设立的奖项，专门奖励对计算机事业作

大数据v·2020-06-30 19:15

Java/Python转大数据，你必须了解的深度学习

在谈论深度学习突破之前，人们必须了解它与机器学习和人工智能的关系

zhuguanghalo·2020-06-30 17:58

VIP授课|资深讲师联手名企HR，带你斩获机器学习和人工智能AI高薪offer!

机器学习和人工智能岗位有你的DreamOffer吗？扫描文末二维码，获取稀牛学院求职资源大礼包限额免费修改简历机会1岗位薪资机器学习与人工智能相关岗位的薪资，到底有多高呢？

稀牛学院·2020-06-30 11:23

Python& Tableau——数据分析招聘岗位的抓取与初步分析

Python语言易读、易维护，在深度学习、机器学习和人工智能领域表现出色，推动现今最前沿的科学技术发展。Python相对较容易入门，系列的优点促使Python在数据分析领域占据了较大优势。

James__Tiger·2020-06-30 02:18

吴恩达深度学习课后编程题讲解（python）

吴恩达主要成就在机器学习和人工智能领域，他是人工智能和机器学习领域最权威的学者之一。2010年，时任斯坦福大学教授的

xiao__run·2020-06-30 00:08

十个机器学习的常用算法

学号:17101223364姓名:张海潮转载自：http://m.blog.csdn.net/erlib/article/details/52289454，有删节【嵌牛导读】：毫无疑问，近些年机器学习和人工智能领域受到了越来越多的关注

M张Z·2020-06-29 12:08

深度学习NN、CNN、RNN、和DNN你了解吗？

吴恩达主要成就在机器学习和人工智能领域，是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一

喜欢打酱油的老鸟·2020-06-29 03:25

运用深度学习来理解自然语言

机器学习和人工智能的一部分作用是如何使用文本和现有的知识来让计算机变得更智能。在深度学习出现之前，文本图像所包含的意思是通过人为设计的符号和结构传达给计算机。

Steven_ycs·2020-06-28 20:25

基于ZStack构建深度学习云平台

2019独角兽企业重金招聘Python工程师标准>>>深度学习是机器学习和人工智能研究的热门分支，也是当今最流行的科学研究趋势之一。

weixin_34406086·2020-06-28 19:43

从TensorFlow到PyTorch：九大深度学习框架哪款最适合你？

开源的深度学习神经网络正步入成熟，而现在有许多框架具备为个性化方案提供先进的机器学习和人工智能的能力。那么如何决定哪个开源框架最适合你呢？

sas???·2020-06-28 07:58

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