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看穿机器学习(W-GAN模型)的黑箱
看穿机器学习(W-GAN模型)的黑箱
训练模型 生成对抗网络GAN (Generative Adversarial Networks)是一个“自相矛盾”的系统,就是以己之矛克以己之盾,在矛盾中发展,使得矛更加锋利,盾更加强韧。这里的矛被称为是判别器(Descriminator),这里的 ...
来聊聊最近很火的WGAN
来聊聊最近很火的WGAN
Wasserstein距离通常也称为转移度量或者EM距离(地动距离),它表示从一个分布转移成另一个分布所需的最小代价。下图给出了一个离散分布下的例子,将f1(x)迁移成f2(x)最小代价即是移动f1(x)在最大值处的2个单位的概 ...
令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 及代码
令人拍案叫绝的Wasserstein GAN 及代码
在GAN的相关研究如火如荼甚至可以说是泛滥的今天,一篇新鲜出炉的arXiv论文Wassertein GAN 却在 Reddit 的 Machine Learning 频道火了,连Goodfellow都在帖子里和大家热烈讨论,这篇论文究竟有什么了不得的地方呢? ...
谷歌官方解读:如何使用机器学习解决停车难问题
谷歌官方解读:如何使用机器学习解决停车难问题
大部分驾驶时间要么花费在交通拥堵中,要么是在寻找停车位。因为有 Google Maps 和 Waze 这样的产品,谷歌长期的目标是帮助人们进行轻松、有效的导航。但目前为止,还没有一款解决再常见不过的停车难题的工具。上周 ...
谷歌、百度、IBM,哪个适合作为你的 AI 和机器学习平台
谷歌、百度、IBM,哪个适合作为你的 AI 和机器学习平台
谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区,围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度,其 AI 平台是百度大脑,并开源机器学习平台 PaddlePaddle,在语音识别和深度学习知 ...
最好的Dropout讲解
最好的Dropout讲解
Dropout (Dropout)(Srivastava et al., 2014) 提供了正则化一大类模型的方法, 计算方便但功能强大。第一种近似下,Dropout可以被认为是集成非常多的大神经 网络的实用Bagging方法。Bagging涉及训练多个模型,并在每个 ...
机器学习的框架偏向于Python原因
机器学习的框架偏向于Python原因
因为经常需要对模型进行各种各样的修改,这在编译语言里很可能是牵一发而动全身的事情,Python里通常可以用很少的时间实现。举例来说,在C等编译语言里写一个矩阵乘法,需要自己分配操作数(矩阵)的内存、分配结果 ...
当机器学习遇上复杂网络:解析微信朋友圈 Lookalike 算法
当机器学习遇上复杂网络:解析微信朋友圈 Lookalike 算法
基本上所有的互联网公司都有其广告投放平台,这是给广告主投放广告的一个页面。广告主可以通过广告提交页面提交自己的广告需求,后台会给广告主圈定一部分潜在用户,这个就是我们称为Lookalike的模块。一般的Lookali ...
Gigaom对话吴恩达:迁移学习是未来五年的重要研究方向
Gigaom对话吴恩达:迁移学习是未来五年的重要研究方向
从研究角度出发,我认为迁移学习和多任务学习是我想试着解决的问题之一。今天,机器学习全部经济价值都是应用学习,从针对特定任务的标记数据中学习,比如通过大量标记数据人脸数据库学习识别面部。对于很多任务来说 ...
2016 年机器学习大事记回放
2016 年机器学习大事记回放
2016 年,人工智能发展火热。作为人工智能一个重要分支的深度学习,也正在受到大家越来越多的关注。2016 年是深度学习高速发展的一年。在这一年中,无论是工业界、学术界还是广大群众都投身到了深度学习的洪流之中。 ...
想去机器学习初创公司做数据科学家?这里有最常问的40道面试题
想去机器学习初创公司做数据科学家?这里有最常问的40道面试题
想去机器学习初创公司做数据科学家?这些问题值得你三思!机器学习和数据科学被看作是下一次工业革命的驱动器。这也意味着有许许多多令人激动的初创公司正在起步成长、寻找专业人士和数据科学家。它们可能是未来的特 ...
谷歌、微软、OpenAI 等巨头的七大机器学习开源项目 看这篇就够了
谷歌、微软、OpenAI 等巨头的七大机器学习开源项目 看这篇就够了
在人工智能行业,2015-2016 出现了一个不同寻常的趋势:许多重量级机器学习项目纷纷走向开源,与全世界的开发者共享。加入这开源大潮的,不仅有学界师生,更有国内外的互联网巨头们:国内有百度和腾讯,国外的有谷歌 ...
大脑如何思考?科学家正用机器学习解码人类智能
大脑如何思考?科学家正用机器学习解码人类智能
过去几年中,Jack Gallant 的神经科学实验室已经发表了一串听起来有些荒诞的论文。2011 年,实验室证实,仅通过观察人类观影时的脑部活动,就可能再造电影片段。某种意义上,扫描观影人大脑再用计算机生成这部电影就 ...
机器学习硬件概览:从算法到架构的挑战与机遇
机器学习硬件概览:从算法到架构的挑战与机遇
机器学习在从传感器每天收集的大量数据中提取有用信息上发挥着非常重要的作用。在一些应用上,目的是为了分析并理解数据,从而辨清发展趋势(例如,监控、便携式/穿戴式电子设备)。在其他应用中,分析数据的目的是 ...
机器学习的平台化发展趋势
机器学习的平台化发展趋势
机器学习在经过近些年的野蛮生长之后,其有效性已经被无数成功应用所验证,在这一点上已经不需要更多证明。在使用方法和常用模型方面也已经没有什么太新奇的东西了。例如在模型方面,经过实践检验过的模型基本还是LR ...

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