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人工智能

2.9w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 2.9w 条

向量化与HashTrick在文本挖掘中预处理中的体现

在(文本挖掘的分词原理)中，我们讲到了文本挖掘的预处理的关键一步：“分词”，而在做了分词后，如果我们是做文本分类聚类，则后面关键的特征预处理步骤有向量化或向量化的特例Hash Trick，本文我们就对向量化和特例Hash Trick预处理方法做一个总结。

2017-08-24 09:35:06

深度学习向量化 Hash Trick

「如何智能」：由神经科学启发的人工智能

在「如何智能」上，神经科学已经有很多话可以说。换言之，神经科学可以为人工智能带来启示，带来全新的算法和结构，这些算法或结构可能独立于传统的、当下主流的、以数学逻辑为基础的方法，也有可能与之相辅相成。

2017-08-24 09:07:51

人工智能神经科学

微软披露Project Brainwave实时人工智能平台的更多细节

Project Brainwave 是微软的一套深度学习加速平台，主要面向实时人工智能应用。这并不是我们首次听到它的名字，因为该公司去年时就曾多次提及。但在 Hot Chips 2017 大会上，该公司披露了 Project Brainwave 的更多实质性细节，称之在‘基于云端的深度学习模型的性能和扩展性上’实现了一项重大的飞跃。

2017-08-23 14:21:26

微软人工智能

【重磅推荐】34张史上最全IT架构师技术知识图谱

本文是笔者多年来积累和收集的知识技能图谱，小编极力推荐分享给身边的技术人儿，希望这份技术知识图谱能够帮助到每一位奋斗在技术路上的小伙伴。

2017-08-23 09:53:49

IT 架构师知识图谱

从语言学到深度学习NLP，一文概述自然语言处理

本文从两篇论文出发先简要介绍了自然语言处理的基本分类和基本概念，再向读者展示了深度学习中的 NLP。这两篇论文都是很好的综述性入门论文，希望详细了解自然语言处理的读者可以进一步阅读这两篇论文。

2017-08-23 09:36:21

语言 NLP 深度学习

分布式机器学习平台大比拼：Spark、PMLS、TensorFlow、MXNet

本论文从分布式系统的角度开展针对当前一些机器学习平台的研究，综述了这些平台所使用的架构设计，对这些平台在通信和控制上的瓶颈、容错性和开发难度进行分析和对比，并对分布式机器学习平台的未来研究工作提出了一些建议。

2017-08-22 17:55:35

机器学习 Spark TensorFlow

一篇文章掌握TensorFlow深度学习

TensorFlow的流行让深度学习门槛变得越来越低，只要你有Python和机器学习基础，入门和使用神经网络模型变得非常简单。TensorFlow支持Python和C++两种编程语言，再复杂的多层神经网络模型都可以用Python来实现，如果业务使用其他编程也不用担心，使用跨语言的gRPC或者HTTP服务也可以访问使用TensorFlow训练好的智能模型。

2017-08-22 16:20:01

深度学习 TensorFlow

如何将深度学习与你正在做的事情相结合？

深度学习往往需要大量数据，当数据量不足，或者数据不足以覆盖所有场景时，往往就要把深度学习、知识图谱、逻辑推理、符号学习等结合起来，将人类已有的一些先验知识结合神经网络进行训练。

2017-08-22 15:35:12

人工智能深度学习量化投资

框架开源，计算力提升，AI迎来第三次高潮，AI如何与教育结合？

随着底层技术的开源，深度学习的突破，人工智能迎来第三次高速发展，“AI+”快速涌入各个领域。而被称为“颠覆性技术”的人工智能，在吸引着大批创业者进入的同时，也引发了投资者的情绪高涨。

2017-08-22 15:30:35

AI 教育开源

数据科学家必须知道的10个深度学习架构

近年来，深度学习的发展势头迅猛，要跟上深度学习的进步速度变得越来越困难了。几乎每一天都有关于深度学习的创新，而大部分的深度学习创新都隐藏在那些发表于ArXiv和Spinger等研究论文中。

2017-08-21 17:25:57

数据科学家深度学习计算机视觉

人工智能那些事儿

我们这个时代最重要的通用技术就是人工智能，尤其是机器学习，也就是说机器能够持续提高自己的性能，而无须人类明确解释所有这些任务要怎样完成。在过去几年的时间里，机器学习已经变得越来越高效和广泛地使用。我们现在已经能建造出自己学习如何完成任务的系统了。

2017-08-21 17:00:55

人工智能机器学习

除了深度学习，机器翻译还需要啥？

对于致力于机器翻译/人工智能的同行，希望这篇文章，可以引起大家的一些思考。本文观点不一定正确。但是在密切跟进深度学习最新成果的今天，也许我们也应该适当低头想想，我们还缺什么，在可见的成果收割之后，还可以做些什么。

2017-08-21 16:00:14

机器学习机器翻译

MSRA获ACM TOMM 2017最佳论文：让AI接手繁杂专业的图文排版设计工作

今天我们为大家介绍的这篇论文，“Automatic Generation of Visual-Textual Presentation Layout”（图文排版的自动生成算法研究），刚刚被美国计算机学会会刊ACM Transactions on Multimedia Computing,

2017-08-21 11:42:17

AI 图文排版

谷歌旗下人工智能部门DeepMind开发新系统有想象能力

据readwrite北京时间8月19日报道，2014年被谷歌收购的英国人工智能公司DeepMind，将新开发一款人工智能系统，具有想象和理解之前动作后果的能力。

2017-08-21 11:29:43

谷歌人工智能

百度CEO李彦宏：AI时代开放推动技术进步

8 月 19 日消息，2017 亚布力中国企业家论坛夏季高峰会在银川举行。百度创始人、董事长兼首席执行官李彦宏在会上表示，AI 时代与互联网时代最大的不同在于，这个时代技术起到更重要的作用。

2017-08-21 11:20:51

一文读懂遗传算法工作原理（附Python实现）

本文是作者 Shubham Jain 现身说法，用通俗易懂的语言对遗传算法作了一个全面而扼要的概述，并列举了其在多个领域的实际应用，其中重点介绍了遗传算法的数据科学应用。

2017-08-21 10:00:23

遗传算法 Python 生物学

AI击败DotA顶级选手是不是突破？OpenAI放出了更多细节

周末，OpenAI在DotA 2全球顶级赛事TI7（The International）的中单1v1比赛中击败了顶级选手Dendi 。OpenAI的发起人之一，硅谷钢铁侠马斯克还顺势连发三条twitter，赞赏OpenAI，谈监管，谈AI的风险。

2017-08-18 12:04:34

除了自然语言处理，你还可以用Word2Vec做什么？

这篇文章的目标是展示我们如何能够使用一种词嵌入方法，Word2Vec(2013，Mikolov 等)，来把一个具有大量模态的分类特征转换为一组较小的易于使用的数字特征。

2017-08-17 16:50:19

自然语言 Word2Vec 嵌入

在人工智能的浪潮中，我们会失业吗?

究竟我们的工作将在何时被机器所取代?哪些工作最危险?随着人工智能和自动化以闪电般的速度发展着，许多人都担心这将对我们的工作造成怎样的影响。

2017-08-17 15:15:18

人工智能失业

带着问题学Machine Learning：什么是机器学习

机器学习就是让计算机有像人一样的学习能力的技术，是从数据中寻找有用的知识的数据挖掘技术。

2017-08-17 13:26:34

机器学习监督学习强化学习

2017年为什么我一定要学深度学习

对于深度学习，我也是一个初学者，这篇文章只是我的个人想法，能力有限，所以对不对，不好说，但的确是我现在的真实想法，我也会按这个思路去尝试。请大家带着质疑精神去读吧。

2017-08-17 11:11:41

深度学习弱智能机器学习

深度学习利器：TensorFlow与NLP模型

自然语言处理(简称NLP)，是研究计算机处理人类语言的一门技术，NLP技术让计算机可以基于一组技术和理论，分析、理解人类的沟通内容。传统的自然语言处理方法涉及到了很多语言学本身的知识，而深度学习，是表征学习(representation learning)的一种方法，在机器翻译、自动问答、文本分类、情感分析、信息抽取、序列标注、语法解析等领域都有广泛的应用。

2017-08-16 10:57:52

深度学习 TensorFlow NLP

前端面试中的常见的算法问题

虽说我们很多时候前端很少有机会接触到算法。大多都交互性的操作，然而从各大公司面试来看，算法依旧是考察的一方面。实际上学习数据结构与算法对于工程师去理解和分析问题都是有帮助的。如果将来当我们面对较为复杂的问题，这些基础知识的积累可以帮助我们更好的优化解决思路。下面罗列在前端面试中经常撞见的几个问题吧。

2017-08-16 10:03:57

前端面试题算法

深度学习VS深度克隆，谁才是解决聊天机器人的更好方法？

聊天机器人已经不新鲜了，Facebook、微软等很多大平台都有了自己聊天机器人，但是聊天机器人的发展好像遇到了瓶颈，本文作者 Riza C. Berkan 博士从深层的技术角度探讨如何解决聊天机器人领域面临的问题。

2017-08-15 17:55:52

深度学习深度克隆聊天机器人

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

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