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人工智能

2.7w内容

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聚合人工智能话题下，包括机器学习、深度学习、计算机视觉、自然语言处理等领域的新闻资讯、前沿理论、技术知识、应用案例。

文章博文帖子课程

共 2.7w 条

杭州100余路口已实现信号灯无人调控，杭州城市大脑1.0正式发布

城市大脑1.0正式发布，交出了用智能治理城市的周年答卷：接管杭州128个信号灯路口，试点区域通行时间减少15.3%，高架道路出行时间节省4.6分钟。在主城区，城市大脑日均事件报警500次以上，准确率达92%;在萧山，120救护车到达现场时间缩短一半。

2017-10-11 16:55:25

杭州城市大脑

被大数据淹没的美国情报机构，寄希望于人工智能

由于有太多数据要去筛选，美国情报机构把他们的希望寄托在了人工智能上，他们希望能够通过人工智能来快速处理亿万比特的数据从而了解世界各地正在发生的事件。

2017-10-11 15:17:59

人工智能大数据美国情报机构

5分钟教你玩转 sklearn 机器学习（上）

这是一篇很难写的文章，因为我希望这篇文章能对大家有所帮助。我不会给大家介绍机器学习，数据挖掘的行业背景，也不会具体介绍逻辑回归，SVM，GBDT，神经网络等学习算法的理论依据和数学推导，本文更多的是在流程化上帮助大家快速的入门机器学习和数据建模。

2017-10-11 15:17:42

sklearn 机器学习 pandas

阿里知识图谱全公开人工智能前沿科技闪耀云栖大会

2017-10-11 15:00:44

听说现在赶火车刷脸就进站了！跟脸有关的最新玩法是你说什么，表情包就演什么

刷脸早已不是什么新鲜事了！我们今天来聊一个更好玩的事儿，那就是你说话，AI给你配表情。让你做个真正的虚拟人儿。

2017-10-11 14:25:18

AI 刷脸音频输入

报告：人工智能将在五年内显著威胁到人类就业

一份报告显示，最多5年后，自动化和人工智就会威胁到人类就业，面对这一情况，人们必须不断学习新的技能。普华永道调查了来自世界各地的1万人，他们大多表示确实对自动化可能取代自己的工作而担忧，但他们也说自己愿意学习新的东西，防止自己失业。

2017-10-11 11:01:43

人工智能机器人自动化

机器学习是如何运作的？谷歌用这个小实验来告诉你

说到机器学习（Machine Learning），你或许已经听过一两个有关的项目。但想要理解它是怎么运作的，最好还是亲自去体验一番。近日，Google 推出了一个名叫“Teachable Machine”的浏览器内小实验项目。

2017-10-11 09:41:03

百度总裁张亚勤：AI是我们这一时代最具变革性的力量

北京时间10月10日上午消息，作为中国搜索巨头，百度公司在西雅图地区设立的办事处刚刚开业，将全力支持人工智能(AI)，提升其改变无数行业的能力。

2017-10-11 09:25:27

人工智能变革性突破

迅雷创始人程浩：人工智能创业的6大核心问题

首先如果今天大家选择创业，我建议更应该关注人工智能，而非互联网。为什么这么讲?

2017-10-10 19:12:00

人工智能创业问题

从小白到大数据人工智能专家的学习历程

大数据处理技术怎么学习呢?首先我们要学习Python语言和Linux操作系统，这两个是学习大数据的基础，学习的顺序不分前后。

2017-10-10 17:36:14

大数据语言人工智能

Java数据结构与算法解析(八)——伸展树

伸展树(Splay Tree)是特殊的二叉查找树。它的特殊是指，它除了本身是棵二叉查找树之外，它还具备一个特点: 当某个节点被访问时，伸展树会通过旋转使该节点成为树根。这样做的好处是，下次要访问该节点时，能够迅速的访问到该节点。

2017-10-10 16:59:28

Java 数据结构算法解析

用随机森林分类算法进行Iris 数据分类训练，是怎样的体验？

MLlib是Spark的机器学习(ML)库，旨在简化机器学习的工程实践工作，并方便扩展到更大规模。

2017-10-10 14:20:11

随机森林分类算法

最受欢迎的12个AI工具、库和平台

随着近年来AI的使用率越来越高，我们需要更加清楚地了解现在有哪些可供选择的人工智能工具、库、平台，以及它们提供了哪些功能，有哪些缺点，哪个最适合你。本文列举出了最受欢迎的前12个AI工具、库和平台，介绍了它们最常见的用途，有哪些优点和缺点，还有一些其它的内容，根据这些信息，将会使你更加轻松地做出上述问题的决策!

2017-10-10 13:29:54

AI工具库平台

人工智能并不能完全取代临床医生

在未来的一些年里，你可能会第一次与医学人工智能(AI)系统进行互动，能够自动驾驶汽车、家庭语音助手以及自我标签的图片库的相同技术如今在卫生保健领域取得了快速的发展，而首个医学人工智能系统(AI)如今已经开始转向临床应用了。

2017-10-10 09:58:44

人工智能应用临床

深度学习的局限性，你了解吗？

AI、机器学习、深度学习是近年大热的领域，但我们要清楚，深度学习的局限性，即虽然可以使用连续几何变换把 X 映射到 Y，但缺乏推理能力和抽象能力。训练集样本不足，有些数据无法用连续的几何变换表示。虽然现在机器学习能够改变很多行业的游戏规则，但距离人性化 AI 还有很远的路要走。

2017-10-09 19:12:52

AI 深度学习局限性

大规模机器学习系统中的No Free Lunch

企业机器学习应用系统中的核心模型训练系统有着什么样的设计和优化的考虑?与教科书中的机器学习应用相比，企业实际的机器学习应用中有哪些容易被人忽略的陷阱?涂威威对此作了经验分享，同时给出了一些可供参考的解决方案。

2017-10-09 16:51:34

机器学习 No Free Lun

迅雷创始人程浩：人工智能创业的6大核心问题

今天跟大家聊聊人工智能领域的创业和创新，包括如何选择赛道、团队的搭配、以及如何应对巨头的挑战，从投资人的视角，给大家总结了人工智能创业的6大核心问题。

2017-10-09 15:53:18

未来 3~5 年，哪个方向的机器学习人才最紧缺？

既然已经身在工业界，那么我就谈谈工业界未来几年需要什么样的机器学习人才。不谈学术界主要还是因为大部分人最终不会从事研究，而会奋斗在应用领域。相较而言，工业界对人才的需求更加保守，这和学术界不同。

2017-10-09 13:20:13

机器学习未来方向人才紧缺

阿迪达斯机器人工厂制造的鞋子马上要发货了

据报道，阿迪达斯在德国开设的机器人造鞋工厂Speedfactory已正式投入生产，其首款鞋型是专属的特别型号 Adidas Made For(AM4)，将于10月19日起在限定区域陆续发货。

2017-10-09 13:10:05

阿迪达斯机器人

Kaggle机器学习之模型融合（stacking）心得

本文适用于被stacking折磨的死去活来的新手，在网上为数不多的stacking内容里，我已经假设你早已经看过了上述所提到的那几篇有用的文章了。我希望下面的内容能成为，你在学习stacking的曲折道路上的一个小火把，给你提供一些微弱的光亮。

2017-10-09 12:55:29

机器学习 Kaggle Stacking

神经网络求解新思路：OpenAI用线性网络计算非线性问题

我们展示了深度线性网络(使用浮点运算实现)实际上并不是线性的，它可以执行非线性计算。我们利用这一点使用进化策略在线性网络中寻找参数，使我们能够解决重要问题。

2017-10-09 11:21:46

神经网络 OpenAI 非线性

解决机器学习问题有通法！看这一篇就够了！

一个中等水平的数据科学家每天都要处理大量的数据。一些人说超过60%到70%的时间都用于数据清理、数据处理及格式转化，以便于在之后应用机器学习模型。这篇文章的重点便在后者—— 应用机器学习模型（包括预处理的阶段）。

2017-10-04 06:36:55

机器学习 python 数据

微软CEO纳德拉访谈：人工智能的大方向与未来是什么？

人工智能的未来到底应该是什么样的？它应该朝着什么方向发展？在发展的过程中应该注意什么？这些都是每一个关注科技发展的人在思考的问题。

2017-09-30 13:02:00

为什么要用深度学习来做个性化推荐 CTR 预估

深度学习应该这一两年计算机圈子里最热的一个词了。基于深度学习，工程师们在图像，语音，NLP等领域都取得了令人振奋的进展。而深度学习本身也在不断的探索和发展中，其潜力的极限目前还没有被看到。

2017-09-29 14:56:28

深度学习 CTR 预估

[ I am Jarvis ] ：聊聊 FaceID 背后的深度学习视觉算法

在上周发布的iPhoneX中，最吸引我的，不是那蠢萌的兔耳朵，而是苹果的FaceID。在苹果用FaceID取代TouchID的背后，是强大的视觉算法支持，让iPhoneX有能力识别各种欺骗和伪装，从而敢于将FaceID作为最重要的安全校验手段。

2017-09-29 14:29:59

深度学习视觉算法

使用反向传播训练多层神经网络的原理

每个神经元由两部分组成。第一部分是输入信号和权重系数的加权和。第二部分是非线性函数，称为神经元激活函数。信号e是加权和的输出(加法器的输出)信号。y=f(e)是非线性函数(元件)的输出信号。信号y也是神经元的输出信号。

2017-09-28 16:15:12

神经网络训练多层

刷脸时代，人脸识别创业者的突围之路

9月初的一场苹果发布会，再次火了“人脸识别”。全面屏的iPhone X采用Face ID技术，让国人陷入一场“刷脸狂欢”。人脸识别技术投入商业化应用的临界点似乎已经到来。iPhone X或许未必能成就自己，但却成就了人脸识别。

2017-09-28 15:42:03

揭秘支付宝中的深度学习引擎：xNN

xNN的模型压缩工具 (xqueeze) 在业务模型上实现了近50倍的压缩比，使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可能。xNN的计算性能经过算法和指令两个层面的深度优化，极大地降低了移动端DL的机型门槛。

2017-09-28 14:48:46

支付宝深度学习 xNN

内存带宽与计算能力，谁才是决定深度学习执行性能的关键？

随着深度学习的不断发展，计算能力得到了深度学习社区越来越多的注意。任何深度学习模型，归根到底都是需要跑在设备上的，而模型对设备性能的要求越低，则能得到越多的运用——千万不能让硬件成为了模型普及的瓶颈！

2017-09-28 11:20:59

深度学习内存带宽计算能力

如何解决深度学习中的多体问题

多个智能体如何协同工作才能高效完成任务？深度学习领域中的多体问题就像物理领域中的一样难解。很多研究机构正致力于研发先进技术处理多代理系统的问题。

2017-09-28 10:40:10

深度学习多体问题多代理系统

如何一步一步提高图像分类准确率？

本文介绍的调参历程，希望能帮助到大家，听说过这么一句话，“读研期间学习人工智能，什么都不用学，学好调参就行了”，而“调参”二字却包含着无数的知识，希望大家能多分享神经网络相关的干货。

2017-09-28 09:40:36

图像分类准确率

对于未来互联网：AI创造了什么，毁灭了什么

近日，国外研究机构Internet Society发布了题为《Paths to Our Digital Future（2017）》的报告，阐述了后互联网时代的变革驱动力，这里对变革驱动力之一人工智能部分做了翻译和整理，力图解释人工智能对未来数字时代的影响。

2017-09-27 16:04:08

如何看待「机器学习不需要数学，很多算法封装好了，调个包就行」这种说法？

大部分机器学习从业者不需要过度的把时间精力放在数学上，而该用于熟悉不同算法的应用场景和掌握一些调参技巧。好的数学基础可以使你的模型简洁高效，但绝非必要的先决条件。

2017-09-27 14:50:28

机器学习数学算法

保序回归：一种可以使资源利用率最大化的算法

当前IT行业虚拟化比较流行，使用这种方式，找到合适的判断参数，就可以使用此算法使资源得到最大程度的合理利用。

2017-09-27 11:04:03

保序回归资源算法

500家国内AI企业大数据分析：产业布局与融投风云

本文基于从IT桔子爬取的国内人工智能初创企业数据，在AI初创公司产业链分布、融投资事件、投资机构风格与产业链布局等维度进行深入分析。

2017-09-26 15:19:26

AI 数据分析产业布局

人工智能竟然能猜密码了，准确率居然高达25%

美国史蒂文斯理工学院(Stevens Institute of Technology)开发了一个所谓的生成式对抗网络，可以对你所使用的密码进行合理猜测，准确率达到四分之一。

2017-09-26 14:07:16

人工智能猜密码

资源 | 8张思维导图帮你梳理深度学习&机器学习多个知识点

本文是对作者@Daniel Martinez(https://twitter.com/danielmartinezf)在GitHub上的开源项目介绍，作者通过思维导图对深度学习和机器学习中的一些重点和架构进行了梳理。

2017-09-26 13:52:52

深度学习机器学习思维导图

迪拜测试无人“飞的”：有望全球首推无人机载客服务

凤凰科技讯据路透社北京时间9月26日报道，当地时间周一，德国无人机开发公司——Volocopter在阿联酋迪拜进行了一场载客无人机飞行测试。

2017-09-26 11:39:09

cnBeta推出三款新机器学习工具帮助开发者打造AI应用

据 TechCrunch 网站北京时间 9 月 25 日报道，与众多竞争对手一样，微软近年来也开始专注于机器学习技术，这一战略重心在今天的微软 Ignite 技术大会上体现得淋漓尽致。

2017-09-26 11:25:00

神经网络训练中，傻傻分不清Epoch、Batch Size和迭代

只有在数据很庞大的时候(在机器学习中，几乎任何时候都是)，我们才需要使用 epochs，batch size，迭代这些术语，在这种情况下，一次性将数据输入计算机是不可能的。因此，为了解决这个问题，我们需要把数据分成小块，一块一块的传递给计算机，在每一步的末端更新神经网络的权重，拟合给定的数据。

2017-09-26 10:09:55

Epoch Batch Size 神经网络

人工智能堵住了应试教育的华容道

人工智能的大数据训练和应试教育的刷题训练，在训练模式上具有高度相似性。但在算力和大数据处理上，人工智能具有人脑无法企及的天然优势。人工智能正逐渐替代流程化和重复性的工作岗位，堵住了应试教育的华容道。人工智能将从就业市场倒逼教育转型发展，进而从各个环节挤压应试教育的空间。

2017-09-25 16:55:35

人工智能应试教育

从数据获取到深度学习（内含福利）

机器学习(Machine Learning，ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。其专门研究计算机是怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构，使之不断改善自身的性能。本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。

2017-09-25 16:18:12

深度学习机器学习数据挖掘

Adobe 出了一个超厉害的人工智能黑科技，美工可能要失业！

Adobe Sensei 利用了机器学习和深度学习技术，在计算机视觉领域创造了很多黑科技。以前学PS，觉得最麻烦的是抠图，还要处理各种光线问题，有了 Adobe Sensei ，新手分分钟可以成为资深美工。是美工，不是设计师！

2017-09-25 16:05:35

吴恩达新演讲：AI正改变行业格局，公司的壁垒非算法而是数据

过去几年里，机器学习经历了迅速的发展，越来越擅长学习这类A到B的映射，创造了大规模的经济价值。同时，AI的进步也体现在监督学习的输出不再限于0或1的数字。

2017-09-25 15:54:11

AI 应用和价值趋势及算法

识别王者英雄 – 一个PM的机器学习入门之旅

上个月开始从原理层面了解机器学习，选了一本在线电子书《Neural Networks and Deep Learning》作为教材，事实证明该书实在不错，让一个毫无神经网络、机器学习背景知识的 PM 很快就读懂了其中的基本原理。

2017-09-25 15:30:21

机器学习入门

深度学习：自动编码器基础和类型

很显然，深度学习即将对我们的社会产生重大显著的影响。今天我们将进一步了解深度学习的架构类型，并详细讨论自动编码器。

2017-09-24 12:13:52

深度学习自动编码器机器学习

如何解决深度学习中的多体问题

多个智能体如何协同工作才能高效完成任务？深度学习领域中的多体问题就像物理领域中的一样难解。很多研究机构正致力于研发先进技术处理多代理系统的问题。

2017-09-23 22:07:24

深度学习 N 体问题 GAN

遗传算法中几种不同选择算子及Python实现

遗传算法(genetic algorithms, GAs)是一种自适应的启发式搜索算法, 它模仿达尔文进化论中的“适者生存”的原则, 最终获取优化目标的最优解。

2017-09-22 15:03:08

Python 遗传算法 GAFT框架

iPhoneX人脸识别引发怎样的数据安全的思考？

今年的苹果发布会上,iPhone X的“前刘海”一时之间成为观众焦点,它所具有的人脸识别、双摄、增强现实等新特质成为了最大的卖点。iPhone X号称“定义未来智能手机形态”,引领下一个10年,以碾轧iPhone 8/iPhone 8Plus的态势,致敬智能手机教父级人物史蒂夫 · 乔布斯。

2017-09-22 14:38:34

人脸识别 iPhoneX 数据安全

从Face ID说起，浅析刷脸技术

文章从三个方面切入，对“刷脸”技术进行了简要的分享。

2017-09-22 14:20:50

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