机器学习常见的误区有哪些
在最近的一次报告中，Ben Hamner向我们介绍了他和他的同事在Kaggle比赛中看到的一些机器学习项目的常见误区。 在这篇文章中，我们将从Ben的报告中了解一些常见的误区，它们是什么及如何避免陷入这些误区。 机器学习的过程 在报告之前，Ben向我们展示了一个解决机器学习问题大体流程。 机器学习流程，摘自Ben Hamner的《机器学习小精灵》 这个流程包括如下9步： 以一个行业问题开始 源数据
机器学习
ct . 2019-07-08 1305
完整机器的学习项目的工作流程是什么样的
现在机器学习应用非常流行，了解机器学习项目的流程，能帮助我们更好的使用机器学习工具来处理实际问题。 1. 理解实际问题，抽象为机器学习能处理的数学问题 理解实际业务场景问题是机器学习的第一步，机器学习中特征工程和模型训练都是非常费时的，深入理解要处理的问题，能避免走很多弯路。理解问题，包括明确可以获得的数据，机器学习的目标是分类、回归还是聚类。如果都不是的话，考虑将它们转变为机器学习问题。参考机器
机器学习
ct . 2019-07-08 1005
机器学习有哪一些算法
机器学习 机器学习（Machine Learning， ML）是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。 严格的定义：机器学习是一门研究机器获取新知识和新技能，并识别现有知识的学问。这里所说的“机器”，指的就是计算机，电子计算机，中子计算机、光子
机器学习
ct . 2019-07-08 650
人工智能学习路线六步走怎么走
1、学习并掌握一些数学知识 高等数学是基础中的基础，一切理工科都需要这个打底，数据挖掘、人工智能、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要，一般来说线性模型是你最先要考虑的模型，加上很可能要处理多维数据，你需要用线性代数来简洁清晰的描述问题，为分析求解奠定基础概率论、数理统计、随机过程更是少不了，涉及数据的问题，不确定性几乎是不可避免的，引入随机变量顺理成章，相关理论、
机器学习
ct . 2019-07-08 1210
全感知内部威胁利器——芯盾时代用户实体行为分析UEBA正式发布
2019年7月4日，芯盾时代用户实体行为分析（User and Entity Behavior Analytics，以下简称UEBA）产品发布会在北京正式举行。传统信息安全机制不能有效防范日益严重的内部威胁，芯盾时代UEBA可以有效防止企业核心数据泄漏、发现内部人员潜在的威胁行为，防范员工违规操作、账号盗用等内部安全问题，为安全事件调查提供依据。 今年5月新发布的《网络安全等级保护基本要求》比之前
网络安全
YXQ . 2019-07-05 930
用于加速机器学习的边缘计算开发平台
机器学习正在从云端转移到网络边缘，目的是进行实时处理、降低延迟、提高安全性、更高效地使用可用带宽以及降低整体功耗。而处于这些边缘节点上的物联网 (IoT) 设备只有有限的资源，因此开发人员需要弄清如何有效地添加这一全新的智能水平。 在边缘位置基于微控制器系统使用机器学习，为开发人员提供了几项新机会，可以彻底改变他们设计系统的方式。开发人员可以使用几种不同的架构和技术将智能添加到边缘节点。学习完本文
机器学习
YXQ . 2019-07-05 600
机器人视觉存在的问题及研究方向
机器人视觉系统经历了三代的发展，第一代机器人视觉的功能一般是按规定流程对图像进行处理并输出结果。这种系统一般由普通数字电路搭成，主要用于平板材料的缺陷检测。第二代机器人视觉系统一般由一台计算机，一个图像输入设备和结果输出硬件构成。视觉信息在机内以串行方式流动，有一定学习能力以适应各种新情况。第三代机器人视觉系统是目前国际上正在开发使用的系统。采用高速图像处理芯片，并行算法，具有高度的智能和普通的适
机器人
yxw . 2019-07-05 1080
人工智能和机器学习还有深度学习是什么关系
“人工智能”这个术语大家都比较熟悉。毕竟，它一直是电影中的热门焦点，例如“终结者”、“黑客帝国”等等。 但您最近可能还听说过其他术语，如“机器学习”和“深度学习”，有时它们与“人工智能”交替使用。结果，人工智能、机器学习和深度学习之间的区别可能非常不明确。 接下来，我将简单介绍人工智能（AI）、机器学习（ML）和深度学习（DL）的实际意义以及它们的不同之处。 那么AI、ML和DL有什么区别？ AI
机器学习
ct . 2019-07-04 995
人工智能大大减少了全球贸易中的什么问题
近年来，机器学习和人工智能迅速出现，为提高商业效率带来了希望。与此同时，研究人员几乎没有发现任何证据支持劳动生产率和经济活动因此取得的进展。 直到现在最近，华盛顿大学奥林商学院的研究人员即将发表的一篇论文指出，人工智能推动的语言翻译与国际贸易的增长之间有着直接的联系。这篇论文分析了电子商务网站eBay的数据，首次表明人工智能和机器学习正在实现他们的价值。 “有大量的事实证据表明人工智能在许多领域已
机器学习
ct . 2019-07-04 1100
区块链技术中的机器学习在实际应用中的作用解析
现代性带来了新的、突破性的东西，这些东西能够改变世界。 现实世界的问题不能通过应用简单的、传统的算法和方式来解决，所以软件创造者们必须使用新的技术。 机器学习就是这些解决方案中的一种。 虽然在传统意义上的机器学习的基础可以回溯到20世纪40年代晚期，这项技术本身直到最近才开始兴起，它得益于用来训练系统的可用计算能力的迅速增长。 谈到智能市场分析系统，使用机器学习工具能够排除掉很多传统方法的劣势。C
比特币
工程师周亮 . 2019-07-04 805
新型机器视觉工具可自动探测和报告交通异常
据外媒报道，总部位于美国得克萨斯州的西南研究院（SwRI）推出了一种新型机器视觉工具，可供交通部门使用，以自动探测和报告交通的变化情况。该工具名为ActiveVision系统，由SwRI自主研发，该系统的算法可处理摄像头数据，提供有关天气状况和其他影响交通拥堵的异常情况的实时信息。 AcTIveVisio专为整合至智能交通系统（ITS）而设计，可配备现有的交通摄像头，无需人工监控就可分析道路状况。
机器学习
工程师曾玲 . 2019-06-30 1110
探索全球人工智能发展的动向
日前，德勤发布最新调查报告《悬而未决的AI竞赛，全球企业人工智能发展现状——德勤报告洞察》，该报告探索全球人工智能发展的动向，并指出未来数年，人工智能将对经济发展和工作性质产生巨大影响并重塑行业竞争格局。现总结重要内容并分享全文，以供行业人士共同学习。 01 越来越多的企业强烈感受到人工智能技术将是引领未来发展的关键所在。这些应用者正在采用多种不同的人工智能技术，包括机器学习、深度学习、自然语言处
人工智能
YXQ . 2019-06-25 1020
开辟新篇章!谷歌机器学习又有新进展!
在谷歌最新的论文中，研究人员提出了“非政策强化学习”算法OPC，它是强化学习的一种变体，它能够评估哪种机器学习模型将产生最好的结果。数据显示，OPC比基线机器学习算法有着显著的提高，更加稳健可靠。 在谷歌AI研究团队一篇新发表的论文《通过非政策分类进行非政策评估》（Off-PolicyEvaluation via Off-Policy Classification）和博客文章中，他们提出了所称的“
谷歌
YXQ . 2019-06-22 730
莫忽视AI带来的隐患
人工智能是当下一大热词。据光明网数据新闻工作室统计，近一个月来，有关人工智能的网络讨论量达到2083万条。网友肯定了人工智能可以提高服务水平和效率，但同时也担忧人工智能会冲击就业，导致个人隐私泄露等问题。 多数网友认为，人工智能满足个性化需求，能提高大众生活水平。网友“吴其伦”称：“未来，人工智能将会被广泛运用到老百姓生活的各个方面，从日常休闲娱乐到关乎生命的医疗器械，看羽毛球机器人吊打真人，外骨
AI
yxw . 2019-06-21 1560
寒武纪推出新一代云端AI芯片“思元270”
寒武纪近日宣布，推出云端 AI 芯片中文品牌“思元”、第二代云端 AI 芯片思元 270（MLU270）及板卡产品。 寒武纪曾于去年正式推出云端 AI 芯片品牌“ MLU”（Machine Learning Unit），此次推出中文品牌“思元”是对 MLU 品牌的有机补充，其含义为“思考的基本单元”。 最新发布的思元 270 芯片集成了寒武纪在处理器架构领域的一系列创新性技术，处理非稀疏深度学习模
芯片
yxw . 2019-06-21 1640
深度 | 性能全面超数据库专家,腾讯基于机器学习的性能优化系统
腾讯与华中科技大学合作的最新研究成果入选了国际数据库顶级会议SIGMOD的收录论文，并将于6月30日在荷兰阿姆斯特丹召开SIGMOD 2019国际会议上公开发表。 入选论文的题目为“An End-to-End Automatic Cloud Database Tuning System Using Deep Reinforcement Learning”，此项研究突破性的实现了基于AI技术的数据库
腾讯
YXQ . 2019-06-19 620
机器学习中Kernel的秘密
本文探讨的不是关于深度学习方面的，但可能也会涉及一点儿，主要是因为 Kernel（内核）的强大。Kernel 一般来说适用于任何机器学习算法，你可能会问为什么，我将在文中回答这个问题。 一般来说，在机器学习领域中，我们要把相似的东西放在相似的地方。这个规则对所有的机器学习算法都是通用的，不论它是有监督、无监督、分类还是回归。问题在于我们应该如何准确地确定什么是相似的？为了揭示这个问题，我们将从 K
机器学习
YXQ . 2019-06-19 665
Qeexo核心触控技术不会被语音交互技术取代
Qeexo奇手的下一代“触控交互”平台。Sang是Qeexo奇手的联合创始人兼CEO，如今语音交互趋势立现，公司的核心仍是触控技术，他似乎并不担心触控技术会被语音交互技术所取代：”人的感官系统很丰富，有视觉、听觉、嗅觉、味觉和触觉，缺少任何一种维度的感官都会影响人自身的体验感受。因此并不能武断地判定孰优孰劣，每种感官都适应着不同的场景。” 2012年，Qeexo奇手诞生于美国，定义为移动及物联网领
机器学习
fqj . 2019-06-18 755
GE发布人工智能分析工具集应对电网运营难题
近日，通用电气（GE）子公司GE Power发布了一套新的基于人工智能的分析产品，从而帮助电网客户更好地利用他们的网络数据，应对运营问题。 这些新产品采用了GE最新的机器学习技术——可以让机器在无需明确编程的前提下，即可从经验中进行学习和改进。GE表示，这些产品利用从电网运营商网络中提取的数据，可以提高运营效率。 产品中集成了Storm Readiness工具，它可以利用高精度天气预报、停机历史信
机器学习
fqj . 2019-06-17 1085
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