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机器学习

1963内容

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涵盖机器学习相关算法知识、开发工具、解决方案与应用场景。

共 1963 条

机器学习的一般范式

在这里，我将机器学习的问题简化为两种统计学习。因为我认为无监督学习没有明确的定义，所以我不使用最常见的有监督/无监督分类。

2020-06-09 08:09:07

机器学习统计学习无监督学习

通过机器学习实现更智能的公用事业管理

人工智能(AI)和机器学习(ML)正在迅速改变我们生活的许多元素，包括公用事业行业。

2020-06-08 19:27:36

机器学习技术智慧城市

使用AI和机器学习将任何东西卖给任何人

有关如何使用AI和IBM Watson的Personality Insights确保如何向潜在客户销售产品的A-Z指南。

2020-06-07 15:53:36

机器学习正在帮助Invisalign的患者呈现完美的微笑

Align Technology的移动应用程序可以帮助Invisalign佩戴者按时完成任务，而机器学习和其他功能则有助于吸引潜在消费者试用这款牙齿矫正设备。

2020-06-05 10:18:48

机器学习数字化

5种用于Python的强化学习框架

从头开始编写自己的Reinforcement Learning实施可能会花费很多工作，但是您不需要这样做。有许多出色，简单和免费的框架可让您在几分钟之内开始学习。

2020-06-05 08:09:01

Python 强化学习框架

机器学习的中流砥柱：用于模型构建的基础架构工具有哪些？

人工智能（AI）和机器学习（ML）已然“渗透”到了各行各业，企业们期待通过机器学习基础架构平台，以推动人工智能在业务中的利用。

2020-06-04 17:06:35

机器学习技术工具

机器学习将给电力行业带来巨大变革

毫无疑问，能源的未来在于可持续、可靠和“智能”的发电和配电系统，以及主动而不是被动的网络。随着能源格局即将发生巨大变化，现在是结合机器学习和电网的优秀时机。

2020-06-04 10:56:29

机器学习电力行业能源

2020年六大机器学习Python库！译文

外头有许多类型的python库可用，本文介绍了一些流行的机器学习库。

2020-06-04 07:00:00

机器学习人工智能 Python

吐血整理：机器学习的30个基本概念，都在这里了（手绘图解）

本文主要介绍机器学习基础知识，包括名词解释（约30个）、基础模型的算法原理及具体的建模过程。

2020-06-03 17:50:57

机器学习人工智能模型

知乎热议：未来3到5年内，哪个方向机器学习人才最稀缺？

未来3到5年内，哪个方向的机器学习人才最紧缺？今天我们就来梳理一下。全栈式工程师在初创公司受欢迎，领域专精的算法人才在大公司很吃香，应用型人才能够快速提升业务，而工程化是落地的重要一环。

2020-06-03 14:47:18

机器人人工智能人才

机器学习“七宗罪”：影响可信度的七个常见错误

机器学习是一个伟大的工具，它正在改变我们的世界。在许多优秀的应用中，机器学习（尤其是深度学习）比传统方法优越得多。从用于图像分类的Alex-Net到用于图像分割的U-Net，人们看到了计算机视觉和医学图像处理领域的巨大成功。

2020-06-03 10:58:49

机器学习工具人工智能

对象存储适合人工智能和机器学习的三个原因

如今，各种类型的企业都致力于采用人工智能和机器学习项目，但要发挥其真正的潜力，则需要克服重大的技术障碍。虽然计算基础设施通常是重点，但存储设施也同样重要。

2020-06-02 11:19:39

存储人工智能机器学习

机器学习：有监督和无监督之间有什么区别

机器学习是人工智能的一个子集，它通过示例和经验教会计算机执行任务，是研究和开发的热门领域。我们每天使用的许多应用程序都使用机器学习算法，包括AI助手，Web搜索和机器翻译。

2020-06-02 10:28:17

机器学习技术人工智能

机器学习的七原罪

机器学习是一种伟大的工具，正在改变着我们的世界。在许多伟大的应用中，机器(尤其是深度学习)已被证明优于传统方法。从用于图像分类的Alex-Net到用于图像分割的U-Net，我们看到了计算机视觉和医学图像处理领域的巨大成功。不过，我看到机器学习方法每天都在失败。在许多这样的情况下，人们迷上了机器学习的七大罪过之一。

2020-06-02 08:58:12

机器学习技术人工智能

为ML模型注入灵魂：基于MVP的超简单部署方案

开发一个出色的机器学习模型是一件棘手的事，但即使开发完成也不意味着工作的结束。在部署之前，它仍然毫无用处，他人可以轻易访问。

2020-06-02 08:22:18

ML 机器学习 MVP

可再生能源与机器学习“双重加持”，谷歌成功实现风力预测

从传统角度看，电力电场的发电能力普遍较弱，因为我们至今很难预测无形无相的风，会在新一天中表现出怎样的活动趋势。

2020-06-01 19:37:17

电力可再生能源机器学习

不用任何数学方法，如何计算圆面积

借鉴统计学习和机器学习的核心原理，我们可以使用蒙特卡罗模拟和多项式/二次回归来创建基于计算的方法，以找到圆的面积公式。

2020-06-01 08:43:23

机器学习函数模型

2020年十大人工智能趋势

人工智能在工作场所中崛起以支持和维持数字化劳动力的趋势是2020年的明显趋势。人工智能，机器学习，神经网络或其他任何花哨的术语行业都应运而生，它被定义为复杂的计算机技术，被广泛用于理解和改善业务和客户体验。

2020-06-01 08:32:05

人工智能机器学习技术

机器学习变革物流运输和交通出行

云和机器学习的融合催生了自动驾驶技术尤其是人们出行方式的广泛创新，正在改变整个行业的游戏规则。根据普华永道（PWC）的数据，68%的物流运输企业负责人认为，未来5年，提供物流运输服务的核心技术的改变将颠覆整个行业。

2020-05-29 16:31:48

AWS 机器学习

Python开发者宝典：10个有用的机器学习实践！译文

您可能是名数据科学家，但本质上仍是开发者。这意味着您的编程技巧应该很熟练。请遵循以下10条提示，确保快速交付没有错误的机器学习解决方案。

2020-05-29 07:00:00

Python 机器学习编程语言

AI、机器学习和深度学习是 OEM 的主要市场

人工智能（AI）正在迅速改变全球行业参与者的经营方式。人工智能（AI）正在迅速改变全球行业参与者的经营方式。随着人工智能在商业和商业领域的广泛应用，我们看到了从更智能的产品到专注于聚焦客户服务的一切演变。

2020-05-28 15:35:07

轻松构建 PyTorch 生成对抗网络(GAN)

生成对抗网络（GAN）是一种生成式机器学习模型，它被广泛应用于广告、游戏、娱乐、媒体、制药等行业，可以用来创造虚构的人物、场景，模拟人脸老化，图像风格变换，以及产生化学分子式等等。

2020-05-28 10:45:36

机器学习人工智能 PyTorch

了解AI背后的引擎，4个技术爱好者应该知道的机器学习算法

人工智能正在做不可思议的事情-驾驶汽车，调酒，打仗-但是，尽管机器人面具受到了沉重的关注和关注，但任何真正的技术爱好者都知道基本的机器学习算法，这些算法可以移动并控制可实现惊人成就的机器人技术。

2020-05-28 08:40:10

在Data Collector中如何使用TensorFlow实现实时机器学习译文

本文将向您简单介绍TensorFlow（TF）模型的相关知识，Evaluator的用法示例。据此，您可以提供出经过训练的TF模型，并在无需额外编码的情况下，生成各种预测和分类。

2020-05-28 07:15:00

机器学习 TensorFlow 人工智能

新AI让教师能够快速开发智能辅导系统

通过使用一种采用人工智能的新方法，教师可以通过演示解决某个主题中的问题的几种方法来教计算机……

2020-05-27 16:48:01

人工智能技术机器学习

如何用机器学习模型，为十几亿数据预测性别

基于用户画像进行广告投放，是优化投放效果、实现精准营销的基础;而人口属性中的性别、年龄等标签，又是用户画像中的基础信息。那该如何尽量准确的为数据打上这些标签?

2020-05-26 18:50:49

机器学习数据预测标签

教你轻松选择合适的机器学习算法！译文

机器学习方面没有免费午餐。因此，确定使用哪种算法取决于许多因素：面临的问题类型和预期的输出类型等。本文介绍了为数据集探究合适的机器学习方法时要考虑的几个因素。

2020-05-26 18:35:00

机器学习人工智能 AI

你为什么想成为机器学习工程师？是因为热情还是热度？

你是否想过亚马逊、甚至Netflix是如何做到不停地为用户推荐产品的？与大众认为的截然不同，它们不适用于Skynet，随时遇到故障是不太可能的。

2020-05-26 16:56:06

机器学习：物联网成功的诀窍？

通过机器学习，物联网可以完美地运行。全球各地的组织正在竞相利用物联网的能力，但是，其中许多组织都被我们讨论过的一个或多个障碍所困扰。不过，不管您遇到什么问题，都可以通过结合了机器学习技术的方法来解决。

2020-05-25 22:39:38

机器学习物联网 IOT

在网络安全领域应用机器学习的困难和对策

网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难，但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。

2020-05-25 09:04:24

网络安全机器学习人工智能

5个杰出的商业机器学习用例

现在是仔细研究ML的好时机，看看您如何将其应用到您的业务中。下面是企业将ML应用到产品和服务创新的5种方式。

2020-05-21 21:14:38

机器学习 ML 数据

技术的本质：计算机如何塑造我们的社会？

技术伦理是个永恒的话题。笔者常常思考这样的问题，计算机科学家是如何将伦理内容与价值观编码到机器学习算法中的，机器学习设计师又该怎样更好地了解自己的设计会给社会带来的影响。

2020-05-21 18:43:28

技术机器学习科学家

如何使用支持向量机学习非线性数据集

什么是支持向量机呢?支持向量机是监督机器学习模型，可对数据进行分类分析。实际上，支持向量机算法是寻找能将实例进行分离的优秀超平面的过程。

2020-05-21 09:02:37

机器学习技术数据

微软推人人可用的机器学习，打通windows应用程序任督二脉，惠及5000万开发者

北京时间 5 月 19 日晚间 11 点，微软一年一度的「Build开发者大会」正式线上开幕。开篇微软CEO Satya Nadella 20分钟的演讲干货满满。开发者和合作伙伴最想知道的内容，他基本都在视频里都提到了。

2020-05-20 14:41:11

微软机器学习 Windows

2020年值得关注的20大机器学习和数据科学网站

数据科学和机器学习是当今那些非常有吸引力且热门，热门，超级热门的领域。但是，要与这些领域的所有进步和发展保持同步，你需要付出很多努力-研究，阅读，检查所有信息，新闻，指南和其他内容。

2020-05-20 08:40:03

机器学习数据科学人工智能

2020年十大机器学习初创公司译文

本文介绍了2020年最具创新性的几家机器学习公司。

2020-05-20 07:00:00

机器学习人工智能 AI

Verdict宣布2020年第一季度Twitter排名前5的物联网趋势

我们非常想知道企业和专家对物联网的看法，但普通大众的看法呢？他们对物联网的哪些部分感到兴奋，最重要的是，他们在谈论什么？

2020-05-19 16:21:45

物联网机器学习技术

机器学习：TensorFlow 2.0中的10个技巧

TensorFlow足以构建机器学习管道的几乎所有组件。本教程的主要内容是介绍TensorFlow提供的各种api，以及如何使用这些API的快速指南。

2020-05-19 14:29:50

机器学习 TensorFlow

【图解机器学习】人人都能懂的算法原理

本文整理了一篇博客文章的内容，读者可根据这些图理解看似高深的机器学习算法。

2020-05-19 14:00:09

人工智能机器学习 AI

一口气发布1008种机器翻译模型，GitHub最火NLP项目大更新：涵盖140种语言组合

现在，你可以用 GitHub 上最火的 NLP 项目做机器翻译了。没错，就是 Hugging Face （抱抱脸）标星 26.9k 的 Transformer 项目。

2020-05-19 10:33:31

机器翻译 GitHub NLP

机器学习的工作原理

机器学习是一种数据分析技术，可在数据集上构建预测模型，以提供有用的答案，这些答案可用于制定重要决策。它利用统计概念和数学方法通过python和R等编码语言处理大数据。有多种机器学习技术。但是，本文将介绍回归和分类。

2020-05-19 09:11:20

机器学习技术数据

机器学习必备：TensorFlow的11个使用技巧整理

在本文中，我们将探索TF 2.0的10个功能，这些功能让TensorFlow的使用更加顺畅，减少了代码行并提高了效率，因为这些函数/类属于TensorFlow API。

2020-05-19 09:00:26

机器学习人工智能 TensorFlow

卫星联手机器学习，如何检测海洋中的塑料垃圾？

塑料制品往往色彩多样，不同尺寸，不同类型，大多数由多种化学物质制成，更糟糕的是，地球上的海洋区域广阔无垠，每年新增的数百万吨塑料很快就会四散蔓延，这种“大塑料”会逐渐分解成细小的塑料块，难以循迹，给海洋生物造成致命威胁。

2020-05-18 22:38:35

环保机器学习人工智能

Go远超Python，机器学习人才极度稀缺，全球16,655位程序员告诉你这些真相

由专业开发技能测评平台 HackerEarth 发起的，来自全球 76 个国家及地区 16,655 位开发者参与的「2020 开发者调查报告」告诉我们一个真相，一起来看一下。

2020-05-18 14:20:24

Go 语言机器学习

终于有人把数据科学、机器学习和人工智能讲明白了

本文讨论与人工智能相关的概念和技术，包括机器学习、深度学习、数据科学和大数据。还将讨论人类和机器如何学习，及其与人工智能当前和未来状态之间的关系。最后介绍数据如何推动人工智能，以及人工智能成功所需数据的特点。

2020-05-18 10:18:48

机器学习：使用批归一化有哪些缺点？

批归一化(Batch Normalization)是深度学习领域的重大突破之一，也是近年来研究人员讨论的热门话题之一。批归一化是一种被广泛采用的技术，能够使训练更快、更稳定，并已成为深度学习领域最具影响力的方法之一。然而，它仍然存在一些要注意的问题。

2020-05-18 08:42:13

机器学习技术深度学习

快速比较多种机器学习模型实例

当从事机器学习项目时，所有数据科学家都必须面对的一个问题是：哪种机器学习模型架构比较适合我的数据呢?

2020-05-17 14:37:37

机器学习技术架构

网络安全中的人工智能、机器学习和自动化

网络安全技能短缺仍然困扰着跨地区、跨市场、跨部门的组织，政府部门也不例外。根据调查，全球需要足够的网络安全专业人员来填补目前60%的空缺，这意味着劳动力需要增长145%才能满足当前的需求。

2020-05-15 11:20:16

网络安全人工智能技术

机器学习中的模型漂移（Model Drift）

模型漂移的本质意思是指目标变量和自变量之间的关系随时间而变化。由于这种漂移，模型会变得不稳定，并且随着时间的推移预测会不断出错。

2020-05-15 07:47:01

机器学习模型漂移模型

有了K均值聚类，为什么还需要DBSCAN聚类算法？

聚类分析是一种无监督学习法，它将数据点分离成若干个特定的群或组，使得在某种意义上同一组中的数据点具有相似的性质，不同组中的数据点具有不同的性质。

2020-05-13 15:57:59

聚类分析算法监督学习

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