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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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圖解2018年領(lǐng)先的兩大NLP模型：BERT和ELMo
谷歌推出BERT模型被認(rèn)為是NLP新時代的開始，NLP終于找到了一種方法，可以像計算機(jī)視覺那樣進(jìn)行遷移學(xué)習(xí)。本文用圖解的方式，生動易懂地講解了BERT和...
2019-01-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)ELMo 2.7k 0
如何為UCI機(jī)器學(xué)習(xí)庫引入一個簡單直觀的API
如果選擇選項7，將使用關(guān)鍵字進(jìn)行搜索，得到名稱與搜索字符串匹配的所有數(shù)據(jù)集（甚至部分）的簡短摘要。你還可以獲得每個結(jié)果的網(wǎng)頁鏈接，以便根據(jù)需要進(jìn)一步探索...
2019-02-04 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2k 0
如何減輕軟件開發(fā)的回測壓力，從而提高工程師的生產(chǎn)效率？
這種方法有一個明顯的缺點：它以說「是的，本測試受到影響」告終的次數(shù)比實際所需要的要多。平均而言，對于移動代碼庫的每項更改，該方法都會導(dǎo)致執(zhí)行多達(dá)四分之一...
2019-02-04 標(biāo)簽：軟件開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 2.7k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的logistic函數(shù)和softmax函數(shù)總結(jié)
本文簡單總結(jié)了機(jī)器學(xué)習(xí)最常見的兩個函數(shù)，logistic函數(shù)和softmax函數(shù)。首先介紹兩者的定義和應(yīng)用，最后對兩者的聯(lián)系和區(qū)別進(jìn)行了總結(jié)。
2018-12-30 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1萬 0
什么是深度學(xué)習(xí)人工智能的深度學(xué)習(xí)詳細(xì)資料概述
2016年，AlphaGo 擊敗韓國圍棋冠軍李世石，在媒體報道中，曾多次提及“深度學(xué)習(xí)”這個概念。而新版本的AlphaGoZero，更充分地運用了深度學(xué)...
2018-12-31 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 7.6k 0
對于我們的大腦來說，視覺識別似乎是一件特別簡單的事。
2018-12-31 標(biāo)簽：圖像識別機(jī)器學(xué)習(xí) 7.5k 0
利用邏輯兼容的嵌入式閃存技術(shù)存儲多級突觸權(quán)重
Anaflash（加利福尼亞州圣何塞）是一家初創(chuàng)公司，它開發(fā)了一種測試芯片，用于演示在邏輯兼容的嵌入式閃存中進(jìn)行的模擬神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算。
2018-12-27 標(biāo)簽：嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0
微流體壓縮通道陣列結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)識別乳腺癌細(xì)胞
微流體芯片采用光敏樹脂SU-8 3005和3025作為硅片上的光刻材料，可以制造出寬6-10微米，高8-10微米的壓縮區(qū)通道，以及寬30-40微米，高2...
2018-12-31 標(biāo)簽：芯片機(jī)器學(xué)習(xí)微流體 4k 0
重讀Youtube深度學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng)論文不同體驗和收獲
所以作者是先用 word2vec 方法對 video 和 search token 做了 embedding 之后再作為輸入的，這也是做 embeddi...
2018-12-26 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.2k 0
2018年，機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域最重要的突破是什么？
正如Xavier Amatriain說的那樣，深度學(xué)習(xí)的寒冬不會到來——這項技術(shù)已經(jīng)用到產(chǎn)業(yè)里并帶來了收益，現(xiàn)實讓人們收起了一部分對AI的期望和恐懼，業(yè)...
2018-12-26 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.3k 0
新機(jī)器學(xué)習(xí)算法可以將物體和人完美(或近乎完美)地嵌入畫作中
今年4月，康奈爾大學(xué)(Cornell University)的一個人工智能研究團(tuán)隊發(fā)表了在arXiv上發(fā)表了一篇論文，詳細(xì)地介紹了他們的新機(jī)器學(xué)習(xí)算法，...
2018-12-26 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4.2k 0
作為 AI 從業(yè)者，筆者經(jīng)常被問及關(guān)于入行或轉(zhuǎn)行 AI 的問題，其中頗有一些高頻重復(fù)出現(xiàn)，今天總結(jié)出來幾個，供大家參考。
2018-12-31 標(biāo)簽：傳感器AI機(jī)器學(xué)習(xí) 4.1k 0
物聯(lián)網(wǎng)PAAS平臺服務(wù)的十大趨勢說明
物聯(lián)網(wǎng)已成為在公共云上運行的關(guān)鍵工作負(fù)載之一。尤其是，來自制造、醫(yī)療和汽車等行業(yè)的公司企業(yè)投入巨資，購置公共云供應(yīng)商的物聯(lián)網(wǎng)PaaS產(chǎn)品。
2018-12-23 標(biāo)簽：物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)PAAS 5.9k 0
AI與RTC中結(jié)合點有那四大技術(shù)應(yīng)用方向的詳細(xì)資料說明
大到無人駕駛、智能物流，小到人們出國旅游手上拿著的翻譯機(jī)，AI 早已從曾經(jīng)的天馬行空變得觸手可及。AI 也成了很多公司未來的核心戰(zhàn)略，并應(yīng)用到了產(chǎn)品中。...
2018-12-23 標(biāo)簽：AIRTC機(jī)器學(xué)習(xí) 5.4k 0
為 Learning-to-Rank 打造的可擴(kuò)展 TensorFlow 庫
我們很高興與諸位分享 TF-Ranking，這是一個專為 Learning-to-Rank 打造的可擴(kuò)展的 TensorFlow 庫。
2018-12-22 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)評分系統(tǒng) 4.9k 0
自動機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用
今天，推薦系統(tǒng)的模型和應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟，然而部署一套全新的推薦系統(tǒng)，甚至僅在已有系統(tǒng)上添加數(shù)據(jù)維度和模型優(yōu)化依然是非常耗時耗力的事情。
2018-12-21 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3.5k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)是什么?你所知道的機(jī)器學(xué)習(xí)可能是錯的
雖然機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)成為一個高頻名詞，但是對于大眾而言，它依然是一個遙不可及乃至模糊不清的概念。為此，著名投資人 Benedict Evans 在自己的博客...
2019-01-01 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 2.2k 0
Alex 選擇通過構(gòu)建實用項目來學(xué)習(xí)。他決定建立一個分類器，以檢測戰(zhàn)斗機(jī)飛行員是否在飛機(jī)上失去意識。Alex 希望通過觀察飛行員的視頻來發(fā)現(xiàn)這一點。他知...
2018-12-31 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí) 2.7k 0
探討5G領(lǐng)域使用機(jī)器學(xué)習(xí)的一些實例
當(dāng)與網(wǎng)絡(luò)相關(guān)的問題出現(xiàn)時，可能會導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)中出現(xiàn)大量級聯(lián)故障，所有故障都源于根本性問題。這會觸發(fā)多個系統(tǒng)警報，但使用隔離和修復(fù)的任務(wù)既費時又費力。解決方案...
2018-12-20 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)5G 6.3k 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的黑盒屬性，一直是困擾研究人員和開發(fā)者最頭疼的問題之一
同理，噪聲尺度可以測量模型所見的數(shù)據(jù)變化（在訓(xùn)練的給定階段）。當(dāng)噪聲規(guī)模很小時，快速并行查看大量數(shù)據(jù)變得多余；反之，我們?nèi)匀豢梢詮拇骲atch數(shù)據(jù)中學(xué)到...
2018-12-20 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 4.4k 0
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