利用TensorFlow.js，D3.js 和 Web 的力量使訓(xùn)練模型的過程可視化

TensorFlow.js 將機器學(xué)習(xí)引入 JavaScript 和 Web。 我們將利用這個很棒的框架來構(gòu)建一個深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。這個模型將能夠按大聯(lián)...

2018-08-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)TensorFlow 7.7k 0

淺析人工智能在粒子物理學(xué)中的重要作用

這么海量的數(shù)據(jù)，給存儲和分析帶來了極大難題。幸運的是，粒子物理學(xué)家不必自己處理所有這些數(shù)據(jù)。他們與一種稱為機器學(xué)習(xí)的人工智能（AI）攜手合作，來處理這些數(shù)據(jù)。

2018-08-08 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 4.7k 0

人工智能使用的數(shù)據(jù)集多存在性別歧視和種族主義

近年來，研究人員開始由上述提取式生成轉(zhuǎn)向抽象概括，這種技術(shù)使用神經(jīng)語言模型來動態(tài)生成文本，缺點是模型為了“連貫性”會生成不少無意義內(nèi)容。對此，斯坦福大學(xué)...

2018-08-08 標簽：算法人工智能機器學(xué)習(xí) 6k 0

Black Hat 大會將關(guān)注的三大趨勢：加密貨幣、醫(yī)療設(shè)備、機器學(xué)習(xí)

黑帽大會簡報（Briefings）將主要關(guān)注區(qū)塊鏈基礎(chǔ)設(shè)施和加密貨幣錢包研究。這些領(lǐng)域應(yīng)該會是這次大會的關(guān)注焦點，其部分原因在于黑客攻擊事件頻發(fā)，例如，...

2018-08-06 標簽：物聯(lián)網(wǎng)機器學(xué)習(xí)加密貨幣 4.2k 0

打造一款機器學(xué)習(xí)產(chǎn)品、或進行有關(guān)機器學(xué)習(xí)的學(xué)術(shù)研究所需要的數(shù)學(xué)背景

在沒有首先自己推導(dǎo)出梯度的情況下，這行代碼的意義可能沒有那么顯而易見。在我們的代碼中，對于滿足條件的所有元素，會將upstream梯度（grad）中的所...

2018-08-05 標簽：代碼數(shù)學(xué)機器學(xué)習(xí) 3.7k 0

OpenCV上八種不同的目標追蹤算法

對于3.3以上的版本，每個追蹤器可以用各自的函數(shù)創(chuàng)造，如cv2. TrackerKCF_create。詞典OPENCV_OBJECT_TRACKERS包...

2018-08-05 標簽：機器學(xué)習(xí)追蹤算法OpenCV 3.4萬 0

機器學(xué)習(xí)中所需要的數(shù)學(xué)知識介紹

數(shù)學(xué)和代碼在機器學(xué)習(xí)研究中通常是高度混合的。大多數(shù)情況下，代碼都是直接從數(shù)學(xué)邏輯中形成，并且能用代碼語法展示出數(shù)學(xué)表示法。其實現(xiàn)在一些數(shù)據(jù)科學(xué)框架（例如...

2018-08-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 5k 0

機器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法中梯度下降,牛頓法和擬牛頓法的優(yōu)缺點詳細介紹

梯度下降法實現(xiàn)簡單，當目標函數(shù)是凸函數(shù)時，梯度下降法的解是全局解。一般情況下，其解不保證是全局最優(yōu)解，梯度下降法的速度也未必是最快的。

2018-08-04 標簽：優(yōu)化算法函數(shù)機器學(xué)習(xí) 5.3萬 0

如何通過眼球的運動預(yù)測出測試對象的個性

要研究受試者的性格，傳統(tǒng)的方法只有通過一系列的性格測試問卷才能得到，并且還包含了很大程度上的主觀判斷。在考慮到眼球運動和性格特質(zhì)的間的關(guān)系后，科學(xué)家們提...

2018-08-03 標簽：智能手機機器學(xué)習(xí)決策樹 4.1k 0

機器學(xué)習(xí)的100天作戰(zhàn)計劃與教程

其實機器學(xué)習(xí)涵蓋的知識面非常多，而且不僅要學(xué)習(xí)理論還有實踐同樣不能忽視。如果基礎(chǔ)薄弱，學(xué)習(xí)起來肯定是會遇到很多困難的，但就一定不行嗎？如何在基礎(chǔ)薄弱的條...

2018-08-03 標簽：人工智能數(shù)據(jù)處理機器學(xué)習(xí) 5k 0

Dave Smith使用Excel電子表格深入淺出地講解了SVD++的原理

我們將創(chuàng)建的SVD++模型（奇異值分解逼近）和Simon Funk的博客文章Netflix Update: Try This at Home中提到差不多...

2018-08-03 標簽：ExcelSVD機器學(xué)習(xí) 6.5k 0

深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層智能學(xué)習(xí)推動人工智能！

機器學(xué)習(xí)使計算機能夠處理迄今為止僅由人執(zhí)行的任務(wù)。從駕駛汽車到翻譯語言，機器學(xué)習(xí)正在推動人工智能爆炸式的增長，幫助軟件理解混亂而不可預(yù)知的真實世界。 但...

2018-08-03 標簽：AI人工智能機器學(xué)習(xí) 4.4k 0

如何使算法公平?如何定義“公平”?

研究算法偏差的研究人員表示，有很多方法可以定義公平，但這些方法有時相互矛盾。想象一下，在刑事司法系統(tǒng)中使用的算法會將分數(shù)分配給兩組（藍色組和紫色組），因...

2018-08-02 標簽：算法機器學(xué)習(xí) 5.3k 0

4分鐘訓(xùn)練好AlexNet，6.6分鐘訓(xùn)練好ResNet-50，創(chuàng)造了AI訓(xùn)練世界新紀錄

為了充分利用大規(guī)模集群算力以達到提升訓(xùn)練速度的目的，人們不斷的提升batch size大小，這是因為更大的batch size允許我們在擴展GPU數(shù)量的...

2018-08-02 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3.0萬 0

數(shù)據(jù)科學(xué)作品集應(yīng)該包括哪些內(nèi)容?如何提高作品集的吸引力等問題。

很多人意識到了創(chuàng)建項目的價值，但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數(shù)據(jù)集，得到之后做什么。Airbnb的數(shù)據(jù)科學(xué)家Jason Goodman，在他的博客...

2018-08-02 標簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)科學(xué) 4.5k 0

一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機器學(xué)習(xí)模型

為了解決情感計算中面臨的問題，來自麻省理工媒體實驗室情感計算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機器學(xué)習(xí)模型。除此...

2018-08-01 標簽：人機交互機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.6k 0

在工程師的手中，我們可以用機器學(xué)習(xí)搭建自己的音樂夢想！

萬萬沒想到，在工程師的手中，我們可以用機器學(xué)習(xí)搭建自己的音以決策樹為例，這是一種常見的機器學(xué)習(xí)算法，并不涉及“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)”、“深度學(xué)習(xí)”的范疇。簡言之，決...

2018-08-01 標簽：機器學(xué)習(xí)Python決策樹 3.4k 0

AI技術(shù)可通過眼球運動來判斷人的性格

人們常說眼睛是心靈的窗戶。一個國際研究團隊日前利用人工智能技術(shù)，實現(xiàn)通過觀察眼球運動來判斷性格。

2018-08-01 標簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 4.5k 0