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机器学习

Keras之父、谷歌研究员拆解机器自主学习: 在机器学习领域，我们可以期待的一个必要的转变是：从只能做模式识别和获得局部的泛化，到能够执行抽象和推理的模型，这能获得极端的泛化。当下，具有基本推理形式能力的AI程序都是由人类程序员硬编码的：例如，依赖 ...

Yelp 是如何无损压缩图片的: Yelp 承载了上亿张用户上传的照片，这些照片涵盖了美食、发型，甚至我们最新发布的 #yelfies 功能等内容。用户通过手机应用或网站下载这些图片时会占用大量带宽，而图片本身的存储和传输也需要 Yelp 付出不菲的成本 ...

七种常用回归技术，如何正确选择回归模型？: 回归分析是一种预测性的建模技术，它研究的是因变量（目标）和自变量（预测器）之间的关系。这种技术通常用于预测分析，时间序列模型以及发现变量之间的因果关系。例如，司机的鲁莽驾驶与道路交通事故数量之间的关系 ...

从28303篇论文看机器学习领域的发展变化: OpenAI是由诸多硅谷大亨联合建立的人工智能非盈利组织，目的是预防人工智能的灾难性影响，促使人工智能发挥积极作用。本文由OpenAI的研究人员Andrej Karpathy撰写，主要陈述了他通过分析机器学习论文数据库arxiv-san ...

原创翻译 | 机器学习如何革新数字企业: 根据IDC未来世界峰会的预言，在全球2000个企业的CEO中有三分之二将把公司的策略集中到数字化转换中。策略的最主要部分包含机器学习解决方案。这些解决方案的应用将会改变这些企业目前看待客户价值和内部操作模式的方 ...

为了分拣2吨乐高积木，这位大牛搭建了一个GPU神经网络: 对于许多人，尤其是理工生来说，乐高积木可以算是童年最美好的记忆之一了。那五颜六色的基础版块，层出不穷的创意，对于一个孩子来说，可谓极限是由想象力决定的！其实，还有很多人已经把玩乐高的习惯带进了成年生活 ...

什么是机器学习工程师？: 我们已经谈论数据科学和数据科学家有10年了。虽然对“数据科学家”的含义总是存在一些争议，但是我们看到了许多大学、在线学院和培训机构都已经提供数据科学的课程，并给予硕士学位、资格认证等等你能想到的名字。当 ...

通过机器学习来自动调优 DBMS: 数据库管理系统（DBMS）是任何数据密集应用的关键部分。它们可以处理大量数据和复杂的工作负载，但同时也难以管理，因为有成百上千个“旋钮”（即配置变量）控制着各种要素，比如要使用多少内存做缓存和写入磁盘的频 ...

苹果新推出的CoreML怎么用？有哪些bug？这里有一份教程: 苹果在iOS 11里引入了本地机器学习和机器视觉框架，承诺这将促进app和游戏的一大飞跃性进步，也解锁了一大堆可能性。目前机器学习解决方案已经可以在云端实现了。但这些系统不仅需要持续连网，经常在iOS上有明显的延 ...

羊脸识别诊断疼痛指数，机器学习捕捉动物面部表情: 兽医们已经想出了一个方法，根据羊的面部表情来评估其疼痛，但这套方法没有得到很好的贯彻，因为手动打分耗时耗力。根据Science的报道，英国剑桥大学的计算机科学家对这项任务进行了自动化。他们先列出了与不同程度 ...

有监督学习选择深度学习还是随机森林或支持向量机?: 在日常机器学习工作或学习中，当我们遇到有监督学习相关问题时，不妨考虑下先用简单的假设空间（简单模型集合），例如线性模型逻辑回归。若效果不好，也即并没达到你的预期或评判效果基准时，再进行下换其他更复杂模 ...

Elon Musk揭OpenAI研究新突破，可在VR中自我学习的机器人: OpenAI创建了一个机器人系统，完全在仿真中进行了训练，并部署在物理机器人上，机器人可以在看到任务完成一次之后就能学会执行这个新任务。现在，OpenAI开发并部署了一种新的算法，一次性模仿学习，让人们通过在VR中 ...

大神支招：机器学习中用来防止过拟合的方法有哪些？: 过拟合（overfitting）是指在模型参数拟合过程中的问题，由于训练数据包含抽样误差，训练时，复杂的模型将抽样误差也考虑在内，将抽样误差也进行了很好的拟合。具体表现就是最终模型在训练集上效果好；在测试集上效 ...

一个框架解决几乎所有机器学习问题: Kaggle是一个数据科学竞赛的平台，很多公司会发布一些接近真实业务的问题，吸引爱好数据科学的人来一起解决，可以通过这些数据积累经验，提高机器学习的水平。用 Training Data 来训练模型，用 Validation Data 来检 ...

关于如何解释机器学习的一些方法: 到现在你可能听说过种种奇闻轶事，比如机器学习算法通过利用大数据能够预测某位慈善家是否会捐款给基金会啦，预测一个在新生儿重症病房的婴儿是否会罹患败血症啦，或者预测一位消费者是否会点击一个广告啦，等等。甚 ...

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