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人工智能

2.7w内容  
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
如何解决机器学习中的数据不平衡问题？
数据不平衡问题主要存在于有监督机器学习任务中。当遇到不平衡数据时，以总体分类准确率为学习目标的传统分类算法会过多地关注多数类，从而使得少数类样本的分类性能下降。绝大多数常见的机器学习算法对于不平衡数据集都不能很好地工作。本文介绍几种有效的解决数据不平衡情况下有效训练有监督算法的思路。

2017-06-16 22:14:45

机器学习数据不平衡
重磅！阿里妈妈首次公开自研CTR预估核心算法MLR
CTR预估是互联网计算广告中的关键技术环节，预估准确性直接影响公司广告收入。广告领域的CTR预估问题，面临的是超高维离散特征空间中模式发现的挑战——如何拟合现有数据的规律，同时又具备推广性。

2017-06-16 15:16:32

CTR算法MLR
Hive支持的文件格式与压缩算法
只要是配置了正确的文件类型和压缩类型(比如Textfile+Gzip、SequenceFile+Snappy等)，Hive都可以按预期读取并解析数据，提供SQL功能。

2017-06-16 09:58:34

Hive格式压缩算法
数据结构与算法之排序—看不懂你来打我吧
下面主要写了数据结构课本上介绍的「十种排序算法」，趁着快考试了复习一波排序，有图有真相，看不懂打死我吧。

2017-06-16 09:22:22

数据结构算法链表
2017年，机器学习在Quora的五大应用场景
2015 年，Quora 的工程主席 Xavier Amatriain 非常精彩地回答了 Quora 上的一个问题：“Quora 在 2015 年将如何应用机器学习”。从那个时候开始，机器学习在 Quora 的应用得到了长足的发展。他们不仅更加深入地为已有的机器学习应用构建更大更好的模型，而且将机器学习技术应用到更多领域。

2017-06-14 19:05:51

机器学习Quora应用场景
看深度学习十九般武艺：它还能帮助保护濒危动物
濒危动物研究中一大难题是准确估计它们的数量，想要追踪以及详细了解其中的个体更是难上加难。不过来自杜克尼古拉斯学院的两位老师想到了办法，居然可以用深度学习来帮忙做这件事。

2017-06-14 18:00:37

深度学习动物Conservatio
“回归分析”真的算是“机器学习”吗？
是什么将“统计”从“机器学习”中分离出来的?这是一个被讨论过无数次的问题。关于这个问题的文章有很多，人们对其好坏莫衷一是。但是我发现，在“统计”和“机器学习”的争论上，人们往往会“只见森林，不见树木”。

2017-06-14 17:18:43

机器学习数据研究回归
18年过去了，微软的自然语言处理技术怎么样了? 原创
自然语言处理一直是人工智能发展道路上需要攻克的重要难关，说简单一些其实就是教机器理解人类的语言并可以表达出来。

2017-06-14 17:03:25

微软自然语言处理技术
R语言之Apriori算法应用
关联分析用于发现隐藏在大型数据集中的有意义的联系。所发现的联系可以用关联规则(association rule)或频繁项集的形式表示。

2017-06-14 09:37:05

R语言Apriori算法
高大上的 AI，如何在创业公司落地？ 原创
本文将为大家讲解人工智能的发展阶段和创业公司如何打造 AI 技术团队。

2017-06-13 10:15:50

人工智能深度学习神经网络
亿级推广流量仍能精准推荐？解读核心算法的应用实践_IT技术周刊第505期
每天有超过50亿的推广流量完成超过3亿件商品的推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）的一站式触达。在这些鲜亮的数据背后，是什么样的核心算法在起作用？它如何保证商家的产品得到最有效的推荐？本文将给大家详解阿里妈妈 CTR 预估核心算法 MLR 的研发背景和应用实践。

2017-06-12 16:03:19

IT技术周刊
一文读懂监督学习、无监督学习、半监督学习、强化学习这四种深度学习方式
在文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。除此之外，计算机视觉战队将分享文献中经常碰到的术语，并提供与数学相关的更多资源。

2017-06-12 14:04:45

深度学习人工智能
7346人参加的算法大赛，给京东带来了些什么 原创
京东不一定会直接用选手的算法，他们很多的思路非常值得借鉴，因此大赛对于参赛选手来讲是一次比赛，对于京东技术人员来讲则是一次非常好的交流和学习的机会。他表示京东即有海量的数据，又有尖端的问题。

2017-06-12 12:03:28

算法京东JData
深度学习成了前端开发神器：根据UI设计图自动生成代码
近日，位于哥本哈根的一家创业公司Uizard Technologies开发出了一个名为“pix2code”的系统。运用深度学习，这个系统能够根据输入的图形用户界面（GUI）截图直接输出对应的代码，从而省去前端手动编写代码的过程。

2017-06-09 14:45:14

前端深度学习
谁说数据少就不能用深度学习？这锅俺不背！
前几日，有一篇帖子在“Simply Stats”很火，作者Jeff Leek在博文中犀利地将深度学习拉下神坛，他谈到了深度学习现在如何狂热，人们正试图用这个技术解决每一个问题。 但是呢，只有极少数情况下，你才能拿到足够的数据，这样看来，深度学习也就没那么大用处了。

2017-06-09 13:36:33

人工智能深度学习
一文看懂智能图像传感器行业的前世今生
智能图像传感器由图像传感器和视觉软件组成，能够捕捉和分析视觉信息，代替人眼做各种测量和判断的设备，其应用组件-摄像头目前已广泛应用于各类消费电子如：手机、电脑、可穿戴设备，未来随着ADAS系统的广泛普及和无人车的推出，车感摄像头领域将会迎来一轮爆发。相比摄像头，激光雷达的3D成像更加精准是无人车视觉系统的首选，将会成为资本市场追捧的热点。

2017-06-09 08:49:49

智能图像传感器无人驾驶
书白读了！机器人挑战北京高考数学卷，考了105分
6月7日，成都高新造人工智能系统“准星数学高考机器人”AI-MATHS对2017高考数学科目发起了挑战，在22分钟的时间里，得分105分。整个过程是严格按照断网、断库、自然语言理解、综合复杂推理等严格流程进行的公开透明测试。

2017-06-09 08:38:17

机器人挑战高考
挨踢部落技术门诊第六期

2017-06-08 14:43:00

开发者
亿级推广流量仍能精准推荐？解读核心算法的应用实践 原创
每天有超过50亿的推广流量完成超过3亿件商品的推广展现，覆盖高达98%的网民，实现数字媒体（PC端+无线端+互联网电视端）的一站式触达。在这些鲜亮的数据背后，是什么样的核心算法在起作用？它如何保证商家的产品得到最有效的推荐？本文将给大家详解阿里妈妈 CTR 预估核心算法 MLR 的研发背景和应用实践。

2017-06-08 11:54:40

亿级推广流量
首届世界智能大会将于6月29-30日亮相天津 原创
由天津市人民政府、国家发展和改革委员会、科学技术部、工业和信息化部、国家互联网信息办公室、中国科学院、中国工程院共同主办的首届世界智能大会将于6月29—30日在天津梅江会展中心举行

2017-06-07 16:53:08

世界智能全球智能
挨踢部落坐诊第六期：机器学习如何判断突发情况？ 原创
挨踢部落是为核心开发者提供深度技术交流，解决开发需求，资源共享的服务社群。基于此社群，我们邀请了业界技术大咖对开发需求进行一对一突破，解除开发过程中的绊脚石。以最专业、最高效的答复为开发者解决开发难题。

2017-06-07 15:16:35

机器学习IDEA vSphere
态牛-Tech Neo 5月刊：深度学习 原创
51CTO网+平台推出《态牛-TechNeo》电子杂志，通过精选和技术原创内容，精致的排版，给技术人员的阅读带来绝佳的体验。“读我懂你，做千万开发者的选择”是《态牛-TechNeo》的口号，本杂志面向广大开发者、技术总监以及架构师，杂志具涵盖独家的经验分享、案例剖析、核心技术解读，为您的岔路口指点迷津，提升工作效率。

2017-06-07 11:55:37

态牛Tech Neo电子杂志
京东JData算法大赛决赛圆满完成 30万冠军巨奖花落“鲁班七号”
大数据与人工智能相结合，将带动零售行业深度改革，实现更大的商业价值。我们正在将机器学习特别是深度学习应用到信息合规检测、个性化营销、搜索与推荐、商品图片理解、知识图谱构建、智能对话系统等一系列核心业务。

2017-06-07 09:21:30

英特尔京东JData
Keras TensorFlow教程：如何从零开发一个复杂深度学习模型
Keras 是提供一些高可用的 Python API ，能帮助你快速的构建和训练自己的深度学习模型，它的后端是 TensorFlow 或者 Theano 。本文假设你已经熟悉了 TensorFlow 和卷积神经网络，如果，你还没有熟悉，那么可以先看看这个10分钟入门 TensorFlow 教程和卷积神经网络教程，然后再回来阅读这个文章。

2017-06-06 10:14:55

KerasTensorFlow深度学习
智慧社区有多“智慧”？解读智能化背后的技术应用 原创
智慧城市的落地与应用可以从社区智能化谈起，它与我们的生活紧密相关。智慧社区的核心是打造“可信社区”，实现数据可信，市场可信，服务可信。除了门锁、门禁、消防类报警器、监控器、远程路灯等细节的改造，还有一个举足轻重的连接技术：LoRaWAN通讯协议。

2017-06-05 19:39:25

智慧社区
深度学习算法全景图：从理论证明其正确性
本论文通过理论分析深度神经网络群体风险(population risk)的收敛行为和它的驻点(stationary point)与属性来研究深度学习的经验风险(empirical risk)全景图。

2017-06-05 16:17:50

深度学习算法神经网络
2017年消费者对人工智能态度调查
有些消费者不愿意使用人工智能技术，很可能是由于缺乏对人工智能的了解。事实上，曾和人工智能技术互动过的受访者数量和没有使用过人工智能的受访者数量十分接近。但是，通过分析消费者报告的使用过的设备和服务，84%的受访者曾使用过人工智能技术。换句话说，相当一部分消费者在不知道的情况下，曾使用过人工智能技术。

2017-06-02 16:34:01

消费者人工智能态度
如何让深度学习在手机应用上也能加速跑？看完这篇文章你就知道了
论文作者提出了一种基于模型网络层为粒度的切割方法，将DNN需要的计算量切分开并充分利用云服务器和移动设备的硬件资源进行延迟时间和电量消耗这两方面的优化。 Neurosurgeon很形象地描述了这种切割方法：向外科医生一样对DNN模型进行切分处理。

2017-06-01 18:55:44

深度学习人工智能
数据科学家用得最多的十种数据挖掘算法
产业数据科学家们更倾向于使用回归、可视化、统计、随机森林和时间序列。政府/非营利更倾向于使用可视化、主成分分析和时间序列。学术研究人员更倾向于使用主成分分析和深度学习。学生普遍使用更少的算法，但多为文本挖掘和深度学习。

2017-06-01 16:25:36

数据挖掘算法
谷歌和OpenAI新研究：如何使用达尔文进化论辅助设计人工智能算法？
现代机器智能建立在模仿自然的基础之上——这一领域的主要目的是在计算机中复制人类通过生物方式具备的强大决策能力。

2017-06-01 08:53:44

进化人工智能神经网络
人工智能可以带来真得智能家居么
最近两年，随着智能手机与移动通讯网络的发展，微处理器、传感器、无线网络接收器件的价格大幅下降。智能家居的概念开始在媒体上频频出现，随着智能手机发展到瓶颈，各个巨头们纷纷开始在智能家居上发力。

2017-05-31 17:52:10

人工智能
人工智能将要颠覆这12个领域，白领也要失业了
人工智能(AI)是当今最令人兴奋和最有前景的前沿技术之一。它是计算机科学的一个领域，主要涉及到机器和程序的开发，这些机器和程序非常智能，它们可像人类一样工作和行动。随着科技的日新月异，人工智能越来越受到人们的重视。要实现AI并将其应用到现代生活的各个领域，需要广泛而高度的技术研究。在AI中，知识工程是为了使机器能够像人类一样行为、思考与反应，在计算机科学领域已取得重大进展。一些正在开发的AI技术必将在当今各行业中创造巨大变化。以下是将被AI彻底颠覆的12个领域。

2017-05-31 13:40:22

人工智能个人助手算法分析
神经网络中 BP 算法的原理与 Python 实现源码解析
网络实质上实现了一个从输入到输出的映射功能，而数学理论已证明它具有实现任何复杂非线性映射的功能。这使得它特别适合于求解内部机制复杂的问题。

2017-05-31 13:23:41

神经网络深度学习
用深度神经网络处理NER命名实体识别问题
命名实体识别（NER）是指识别文本中具有特定意义的实体，主要包括人名、地名、机构名、专有名词等。命名实体识别是信息提取、问答系统、句法分析、机器翻译等应用领域的重要基础工具，作为结构化信息提取的重要步骤。

2017-05-31 12:59:44

神经网络深度学习
IT运维平台算法背后的两大“神助攻” 原创
智能运维(AIops)是目前 IT 运维领域最火热的词汇，其中算法是它的核心要素之一。本文主要谈算法对运维的作用，涉及异常检测和归因分析两方面，围绕运维系统 Kale 中 skyline、Oculus 模块、Opprentice 系统、Granger causality（格兰杰因果关系）、FastDTW 算法等细节展开。

2017-05-31 09:29:00

IT运维算法
选择困难症？一文通解如何选择最合适的机器学习算法
初学者面对各种机器学习算法，一个典型的问题是：我应该使用哪种算法？问题的答案取决于许多因素，下面，我们一起来看。

2017-05-31 09:12:51

机器学习算法数据
AI帮您解决“太长不看”难题：如何构建一套深层抽象概括模型 译文
相信每位朋友都有这样的切身感受：我们必须阅读更多内容以了解与工作、新闻以及社交媒体相关的热门资讯。为了解决这一挑战，我们开始研究如何利用AI以帮助人们在信息大潮中改善工作体验——而潜在的解决思路之一在于利用算法自动总结篇幅过长的文本内容。

2017-05-27 18:53:48

深度学习人工智能
JavaScript中的10个机器学习示例
最近一段时间，Web 生态系统发展迅速，虽然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java，但它们也已经强大到足以处理许多机器学习的问题。Web 开发语言非常易用，它们在这一点上受益匪浅——你只需要在 Web 浏览器运行一个 JavaScript ML 项目即可。

2017-05-27 15:21:38

JavaScript机器学习示例
人工智能与软件架构
大家都在问，自己的工作与人工智能有什么关系，如何在自己的工作中应用人工智能，如何在软件中植入人工智能的基因，使用人工智能应该从何处入手，学习人工智能应该从哪里开始，更深层次的问题是人工智能能否代替人类，作为一个程序员，人工智能是否会代替人类写程序···这里根据我们团队的实践介绍一下如何在软件中应用人工智能。

2017-05-27 14:55:41

人工智能软件架构
用深度学习快速人脸建模
脸部建模一直是计算机图像和视觉领域的热门话题，包括卡通人物建模、人脸艺术设计、人脸实时重构等等，尤其是交互式人脸建模。我们构建了一个快速的、交互的、基于深度学习的人脸建模框架。通过简单勾勒人脸图画(caricature)，我们的模型可以迅速生成对应的三维人脸模型，并且可以同时拟合面部轮廓和细节表情。同时我们也提供了多种方式进行快速的模型修改。实验证明我们的结果具有高精度和快速度。

2017-05-27 14:00:06

深度学习人脸建模
用不到1000美元攒一台深度学习用的超快的电脑：继续深度学习和便宜硬件的探奇！
从上世纪80年代后我就再没攒过电脑。我也相当担心花好几百块，最终搞一堆我自己装不出来的零件（或是攒出来了，但可能没法正常工作）。不过我要告诉你，攒机是可以的！另外，整个过程也很好玩。最后你能拥有一台通用的电脑，并能做预测，同时比笔记本快20多倍。

2017-05-26 16:06:23

深度学习人工智能
多维度分析“深度学习”市场的趋势走向
2016年，全球深度学习市场规模据估计已达到2.27亿美元。随着在自动驾驶和医疗健康产业的应用越来越多，深度学习应该仍会对行业增长带来突出的贡献。它在技术上克服数据量、强计算力以及在数据存储能力方面的优势，使得其在语音、图像等对数据复杂性要求很高的领域中异军突起，提供了巨大的研究空间和价值。

2017-05-26 15:57:54

深度学习人工智能
Python算法实战系列：栈
栈(stack)又称之为堆栈是一个特殊的有序表，其插入和删除操作都在栈顶进行操作，并且按照先进后出，后进先出的规则进行运作。

2017-05-26 11:00:38

Python算法栈
数据挖掘核心算法之一--回归
回归，是一个广义的概念，包含的基本概念是用一群变量预测另一个变量的方法，白话就是根据几件事情的相关程度，用其中几件来预测另一件事情发生的概率，最简单的即线性二变量问题(即简单线性)。

2017-05-26 08:53:27

数据挖掘算法
初学者如何选择合适的机器学习算法
面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案，下面，我们就根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。

2017-05-25 13:37:46

机器学习算法神经网络
初学者如何选择合适的机器学习算法
面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使用哪一种算法?」有很多因素会影响这一问题的答案，下面，我们就根据一些明确的因素为算法的选择提供一些参考意见。

2017-05-25 11:14:21

机器学习算法神经网络
让后端开发情何以堪？前端程序猿薪资大曝光 原创
近日，51CTO作为钻石级别的合作伙伴与Microsoft、Amazon、intel、Ubuntu等互联网大咖携手VisionMobile深度调研了全球开发者动态趋势。

2017-05-24 13:47:27

开发者调研报告移动
柯洁为何说“输得没脾气”！8个问题解读人机大战第一局
经过四个多小时的对弈，柯洁以四分之一子之差败给了AlphaGo。

2017-05-23 19:48:36

柯洁AlphaGo
谷歌最强芯片升级，二代TPU是深度学习的未来？
在Google I/O 2016的主题演讲进入尾声时，谷歌的CEO皮采提到了一项他们这段时间在AI和机器学习上取得的成果，一款叫做Tensor Processing Unit（张量处理单元）的处理器，简称TPU。在这个月看来，第一代的TPU处理器已经过时。

2017-05-23 18:59:56

TPU深度学习
深度学习的难点：神经网络越深，优化问题越难
深度学习的核心问题就是一个非常难的优化问题。所以在神经网络引入后的几十年间，深度神经网络的优化问题的困难性是阻碍它们成为主流的一个重要因素。并导致了它们在20世纪90年代到21世纪初期间的衰落。

2017-05-23 18:54:18

深度学习人工智能
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