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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

Tech Neo技术沙龙•第14期——基于算法的IT运维实践与探索

2017-08-15 16:19:10

技术沙龙技术沙龙 Tech Neo

美丽联合业务升级下的机器学习应用

通常机器学习在电商领域有三大应用，推荐、搜索、广告，这次我们聊聊三个领域里都会涉及到的商品排序问题。从业务角度，一般是在一个召回的商品集合里，通过对商品排序，追求GMV或者点击量最大化。进一步讲，就是基于一个目标，如何让流量的利用效率最高。很自然的，如果我们可以准确预估每个商品的GMV转化率或者点击率，就可以最大化利用流量，从而收益最大。

2017-08-14 17:00:21

机器学习电商应用

薪酬那么高的机器学习岗位，究竟是怎么面试人的？

首先这个问题问的很广。做机器学习方向很多，有些公司更偏重于数据挖掘，而有些更倾向于深度学习。同理，相对应的岗位有些偏重理论也有些偏重实践。这些因素叠加造成了机器学习相关的岗位分布广，如数据分析师，算法工程师，机器学习科学家等，很难一概而论。

2017-08-11 19:35:48

机器学习岗位面试

深度神经网络（DNN）是否模拟了人类大脑皮层结构？

我是生物本科，认知神经科学研究生在读，课余时间比较喜欢编程和机器学习，正在自学，了解的稍微多一些。我试着从我的角度来说下我看到的深度学习和神经科学的联系。

2017-08-11 17:44:31

人工智能神经网络神经元

普通程序员如何转向AI方向？

本文的目的是给出一个简单的，平滑的，易于实现的学习方法，帮助 “普通” 程序员踏入AI领域这个门。

2017-08-11 16:40:21

人工智能 AI 程序员

FMI2017----让人工智能与大数据为时代赋能

2017年8月5日，由飞马网主办的“FMI人工智能&大数据高峰论坛”在北京国家会议中心召开。大会围绕着“大数据”和“人工智能”两大主题展开，20余位来自京东、搜狗、eBay、中兴、科大讯飞、第四范式等知名企业的AI践行者带着自己的实践案例与经验为现场近2000+技术开发者们带来了精彩演讲。

2017-08-09 15:23:32

人工智能大数据 FMI2017

机器学习填坑：你知道模型参数和超参数之间的区别吗？

机器学习中的模型参数和模型超参数在作用、来源等方面都有所不同，而模型超参数常被称为模型参数，这样，很容易对初学者造成混淆。本文给出了模型参数和模型超参数的定义，并进行了对比，指出了二者本质上的区别：模型参数是模型内部的配置变量，可以用数据估计模型参数的值;模型超参数是模型外部的配置，必须手动设置参数的值。

2017-08-08 14:54:54

机器学习模型参数超参数

加入了认知计算的运维是否得力? 原创

当人工智能的“头号网红”AlphaGO还在炫耀自己精湛的棋技的时候，IBM Watson已经商用落地。根据IBM提供的数据显示，目前在全球范围内已有36个国家，17个行业的客户正在使用Watson的认知技术。

2017-08-08 14:09:21

认知计算运维得力助手

号称史上最晦涩的算法Paxos，如何变得平易近人？

分布式一致性算法(Consensus Algorithm)是一个分布式计算领域的基础性问题，其最基本的功能是为了在多个进程之间对某个(某些)值达成一致(强一致);进而解决分布式系统的可用性问题(高可用)。

2017-08-08 10:14:03

Paxos 算法分布式

无人车未来报告：95%乘用车将消失，7万亿美元出行市场存4大机会

自动驾驶汽车将在20年内大幅改变全球经济，对保险、媒体、安全、物流和汽车等多个行业产生严重的影响。这将是怎样的影响?

2017-08-07 19:58:21

无人车自动驾驶未来发展

关于机器学习的领悟与反思

近年来，人工智能的强势崛起，特别是去年AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们深刻地领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术、方法途径。因此，机器学习是数据科学的核心，是现代人工智能的本质。

2017-08-07 18:35:52

机器学习统计与计算发展启示

神经网络和数学之间的联系在哪里？看完你就明白

在我们了解过神经网络的人中，都了解神经网络一个有很常见的训练方法，BP 训练算法。通过 BP 算法，我们可以不断的训练网络，最终使得网络可以无限的逼近一种我们想要拟合的函数，最终训练好的网络它既能在训练集上表现好，也能在测试集上表现不错！

2017-08-07 11:36:04

神经网络数学 BP

基于概率隐层模型的购物搭配推送：阿里巴巴提出新型用户偏好预测模型

推送控制是电商应用中的关键组成部分，它与用户的数量增长与参与度显著相关。推送通知的有效性通常以消息被打开比例来衡量。推送消息可以包含推荐的产品、优惠信息等，但由于显示空间的限制，通常我们只能在推送消息中显示一个或两个项目。近日，阿里巴巴的研究者们提出了一种混合模型方法，用于预测用户购买后补充产品推荐任务中的推送消息打开率。

2017-08-07 11:09:19

机器学习用户推荐转化率

算法很难，编程不易，程序员的苦，谁懂？

我们来探讨一下，程序员到底苦在哪里。算法很难，编程不易，但这些并不是程序员苦的全部原因。

2017-08-07 10:53:57

程序员客户项目

人工智能用于网络安全的「能」与「不能」

瑞星发布的《2017 年上半年中国网络安全报告》显示，2017 年 1-6 月，瑞星「云安全」系统共截获病毒样本总量 3,132 万个，病毒感染次数 23.4 亿次，病毒总体数量比 2016 年同期上涨 35.47%。逐渐上涨的病毒数量让网络安全受到了前所未有的关注，以人工智能驱动的网络安全公司也受到了资本的青睐。

2017-08-07 10:17:06

人工智能网络安全机器学习

在Object-C中学习排序算法

在这次重新学习数据结构与算法的过程中笔者充分认识到了学习这些所谓的基础知识的重要性，了解了要想进一步提供iOS开发的水平恰恰不能忽视基础环节，也恰好在这次学习中用到了图的深度遍历解决了在研究埋点过程中找到回溯源的问题。  

2017-08-04 17:44:02

GCD iOS Objectiv

关于大数据，你应该知道的75个专业术语

近日，Ramesh Dontha 在 DataConomy 上连发两篇文章，扼要而全面地介绍了关于大数据的 75 个核心术语，这不仅是大数据初学者的很好的入门资料，对于高阶从业人员也可以起到查缺补漏的作用。本文分为上篇（25 个术语）和下篇（50 个术语）。

2017-08-04 16:55:35

术语大数据

从决策树到随机森林：树型算法的原理与实现

基于树（Tree based）的学习算法在数据科学竞赛中是相当常见的。这些算法给预测模型赋予了准确性、稳定性以及易解释性。和线性模型不同，它们对非线性关系也能进行很好的映射。常见的基于树的模型有：决策树（decision trees），随机森林（random forest）和提升树（boosted trees）。

2017-08-04 14:28:40

决策树随机森林 CART模型

图解机器学习：神经网络和TensorFlow的文本分类

在本文中，我们将创建一个机器学习模型来将文本分类到类别中。

2017-08-04 14:23:04

机器学习神经网络 TensorFlow

麦肯锡报告：如果再不转型人工智能，这些行业将被越甩越远

报告指出，早期证据已表明“大规模采用人工智能技术将为企业带来丰厚回报”，这意味着人工智能的颠覆性力量将逐渐显现。政府、企业以及开发者都应对此有清晰认识。

2017-08-04 13:46:09

人工智能行业转型面临挑战

垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述

垃圾回收算法与 JVM 垃圾回收器综述归纳于笔者的 JVM 内部原理与性能调优系列文章，文中涉及的引用资料参考 Java 学习与实践资料索引、JVM 资料索引。

2017-08-04 10:53:30

回收算法 JVM 垃圾回收器

DeepMind：把人工智能和神经科学结合起来，实现良性循环

人工智能发展早期的许多启发来自于神经科学，神经科学也从人工智能研究者的理论和模型中受益良多。将二者结合起来，互相学习，互相汲取灵感，形成良性循环，或对二者的持续发展产生积极影响。

2017-08-04 10:33:52

人工智能神经科学 Deepmind

除了自然语言处理，你还可以用词嵌入（Word2Vec）做这个

尽管词嵌入（Word2Vec）技术目前主要用在自然语言处理的应用中，例如机器翻译；但本文指出，该技术还可以用于分类特征处理，把文本数据转换成便于机器学习算法直接使用的实值向量，从而提供了一种看待词嵌入（Word2Vec）应用的新视角。

2017-08-04 10:16:52

自然语言处理嵌入机器学习

当深度学习遇见自动文本摘要

本文主要介绍基于深度神经网络的生成式自动文本摘要，着重讨论典型的摘要模型，并介绍如何评价自动生成的摘要。

2017-08-03 16:20:42

深度学习文本摘要递归神经网络

SMP、NUMA、MPP体系结构介绍

从系统架构来看，目前的商用服务器大体可以分为三类，即对称多处理器结构 (SMP ： Symmetric Multi-Processor) ，非一致存储访问结构 (NUMA ： Non-Uniform Memory Access) ，以及海量并行处理结构 (MPP ： Massive Parallel Processing) 。

2017-08-03 14:01:07

大数据深度学习体系结构

将注意力机制引入RNN，解决5大领域的序列预测问题

编码器-解码器结构在多个领域展现出先进水平，但这种结构会将输入序列编码为固定长度的内部表征。这限制了输入序列的长度，也导致模型对特别长的输入序列的性能变差。将注意力机制引入循环神经网络帮助解决这一局限性。该方法可用于多个领域的序列预测中，包括文本翻译、语音识别等。

2017-08-03 11:06:52

RNN 序列预测注意力机制

如何使用深度学习检测XSS

众所周知，深度学习在计算机视觉、自然语言处理、人工智能等领域取得了极大的进展，在安全领域也开始崭露头角走向了实际应用。本文中进行的实验主要以文本分类的方法，使用深度学习检测XSS攻击，由于本人是初学者，难免对算法本身的理解不够确切，所以本文尽量使用通俗简单的方式介绍算法，不会过多的讲解细节，以免误导大家。

2017-08-03 11:00:20

深度学习算法 XSS

GAFT：一个使用Python实现的遗传算法框架

对于遗传算法来说，就非常适合写个相对固定的框架然后给算子、参数等留出空间以便对新算法进行测试和改进。于是就动手写了个遗传算法的小框架gaft，本文对此框架进行一些介绍并分别以一个一维搜索和二维搜索为例子对使用方法进行了介绍。

2017-08-03 10:05:01

Python 遗传算法 GAFT

传统银行怎么玩转人工智能？——民生银行科技创新闪亮2017中国国际金融展侧记原创

近年来，民生银行在拥抱科技金融方面举措不断，特别是利用生物识别、人工智能等先进科技手段，在银行客户营销、金融交易和服务场景中加以融合创新，取得了不少实践成果。

2017-08-02 13:34:26

金融人工智能 2017国际金融展

人工智能之机器学习算法体系汇总

参加完2017CCAI，听完各位专家的演讲后受益匪浅。立志写“人工智能之机器学习”系列，此为开篇，主要梳理了机器学习算法体系，人工智能相关趋势，Python与机器学习，以及结尾的一点感想。

2017-08-02 13:06:47

人工智能机器学习算法

TensorFlow中RNN实现的正确打开方式

这篇文章提供了一个学习TensorFlow RNN实现的详细路径，其中包括了学习顺序、可能会踩的坑、源码分析以及一个示例项目hzy46/Char-RNN-TensorFlow，希望能对大家有所帮助。

2017-08-02 10:43:39

深度学习 TensorFlow RNN

TensorFlow从基础到实战：一步步教你创建交通标志分类神经网络

TensorFlow 已经成为了现在最流行的深度学习框架，相信很多对人工智能和深度学习有兴趣的人都跃跃欲试。对于初学者来说，TensorFlow 也是一个非常好的选择，它有非常丰富的入门学习资料和庞大的开发者社区。近日，数据科学学习平台 DataCamp 发表了一篇针对 TensorFlow 初学者的教程，从向量和张量的基本概念说起，一步步实现了一个分类交通标志图像的神经网络。

2017-08-02 08:01:51

深度学习 TensorFlow 神经网络

使用深度学习进行医疗影像分析：文件格式篇

这篇文章由三部分组成–医疗图像和组成、医疗图像格式，以及医疗图像格式的转换。本文的目标就是组织知识来帮助我们实现最终目标–用深度学习进行医疗图形的分析。

2017-08-01 21:24:40

深度学习医疗影像文件格式

从文本挖掘综述分类、聚类和信息提取等算法

本文先简述文本挖掘包括 NLP、信息检索和自动文本摘要等几种主要的方法，再从文本表征、分类方法、聚类方法、信息提取方法等几大部分概述各类机器学习算法的应用。

2017-08-01 16:44:33

机器学习算法文本挖掘

乂学教育崔炜：未来，教育领域的教学将会被机器人所取代原创

当教育行业与人工智能相遇，会擦出怎样的火花呢?国内外人工智能在教育领域应用的现状如何?人工智能在教育领域的应用空间有多大?近日，在由51CTO主办的WOTI全球创新技术峰会上，记者就以上问题采访了乂学教育首席科学家崔炜。

2017-07-31 11:17:59

智能教育人工智能智能自学习

机器学习在金融领域的四大优势和五大应用

今天，从审批贷款到资产管理，再到风险评估，机器学习在金融生态系统的许多阶段都起着不可或缺的作用。然而，只有少数懂技术的专业人士真正明白机器学习是如何在人们的日常财务生活中发挥作用的。

2017-07-31 10:31:13

机器学习优势应用

如何用深度学习做自然语言处理？这里有份最佳实践清单

本文是一系列关于如何使用神经网络进行自然语言处理(NLP)的最佳实践汇集，将随着新观点的出现定期进行更新，从而不断提升我们对用于 NLP 的深度学习的理解。

2017-07-28 15:45:43

深度学习自然语言神经网络

思必驰赵恒艺：国内智能语音行业发展前景广阔原创

近日，在由51CTO主办的2017WOTI全球创新技术峰会上，记者有幸采访了思必驰副总裁赵恒艺，针对全球智能语音行业的发展现状，思必驰DUI (AISpeech Dialogue User Interface)开放平台以及思必驰未来的发展规划等问题进行了深入交流。

2017-07-28 14:29:56

智能语音语音识别语音交互

详解历史上三大AI失败案例译文

随着AI技术的不断改进，我们必须对代表着我们判断方式的算法拥有充分的信心，因为在未来的实际应用中，算法有可能需要对复杂变量进行决策，甚至决定着人类生命财产能否安全无忧。

2017-07-28 10:55:49

如何用深度学习做自然语言处理？这里有份实践清单

本文是一系列关于如何使用神经网络进行自然语言处理(NLP)的最佳实践汇集，将随着新观点的出现定期进行更新，从而不断提升我们对用于 NLP 的深度学习的理解。

2017-07-28 10:20:47

深度学习自然语言神经机器

数据科学和机器学习的工具和语言最新动态

2014年分析、数据挖掘、数据科学的主要工具有四种：R、Python、SQL和SAS，而2017年达到了五种，分别是Python、R、SQL、Saprk和Tensorflow。RapidMiner以33%左右的使用率占据着数据挖掘/数据科学中最流行的通用平台前列，这和2016年几乎完全一样。

2017-07-28 09:50:15

机器学习数据科学工具和语言

天马股份：为企业赋能，让商业更简单原创

Gartner分析表明，全球85%的财富500强企业将通过运用大数据获取竞争优势，到2016年30%的业务直接或间接来自于数据变现或信息产品创新。大数据应用从大型企业开始，正在成为中小企业的标配，中国大数据市场的增长率超过30%。

2017-07-27 20:43:50

赋能商业智能

米少熬好粥—数据有限时怎样调优深度学习模型

所谓迁移学习，就是将一个问题上训练好的模型通过简单的调整，使其适用一个新的问题，可以认为是一种模型调优的“取巧”方法。可以类比人的举一反三能力。

2017-07-27 14:50:59

深度学习迁移学习花式调优

如何用自动机器学习实现神经网络进化

对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。在本文中，我将介绍一个使用进化算法优化CNN超参数的例子。

2017-07-27 10:46:44

神经网络机器学习强化学习

Uber 刘彦东：当Uber开拓送餐服务后，全世界的外卖都震惊了原创

Uber不仅能叫车，原来还能点餐。

2017-07-26 18:49:00

京东机器学习人工智能

如何选择Spark机器学习API

本文将简要介绍Spark机器学习库(Spark MLlib’s APIs)的各种机器学习算法，主要包括：统计算法、分类算法、聚类算法和协同过滤算法，以及各种算法的应用。

2017-07-26 17:25:22

机器学习 Spark API

7个深度神经网络可视化工具，不可错过！

为了更方便 TensorFlow 程序的理解、调试与优化，Google 发布了一套叫做 TensorBoard 的可视化工具。你可以用 TensorBoard 来展现你的 TensorFlow 图像，绘制图像生成的定量指标图以及附加数据。

2017-07-26 16:48:46

神经网络可视化工具 TensorFlow

深入理解游戏中寻路算法

看似寻常的路径行走，在程序看来就需要一定的寻路算法来解决，如何在最短时间内找到一条路径最短的路线，这是我们首要考虑的问题。

2017-07-26 15:59:51

寻路算法 Dijkstra 游戏

人工智能在线特征系统中的数据存取技术

主流互联网产品中，不论是经典的计算广告、搜索、推荐，还是垂直领域的路径规划、司机派单、物料智能设计，建立在人工智能技术之上的策略系统已经深入到了产品功能的方方面面。相应的，每一个策略系统都离不开大量的在线特征，来支撑模型算法或人工规则对请求的精准响应，因此特征系统成为了支持线上策略系统的重要支柱。

2017-07-26 15:36:32

人工智能在线特征系统数据存取

CVPR 2017论文解读：特征金字塔网络FPN

近日，CVPR 2017获奖论文公布，引起了业内极大的关注。但除了这些获奖论文，还有众多精彩的论文值得一读。

2017-07-26 10:32:51

计算机视觉卷积神经网络 FPN

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