深度學習、機器學習、神經(jīng)網(wǎng)絡，它們之間到底是什么樣的關系呢？

所以人工智能已經(jīng)是有60多年歷史的一個領域。為什么最近幾年人工智能才逐漸進入大眾視野呢？其實，這幾年的人工智能浪潮已經(jīng)是人工智能的第三次熱度高漲，并遠遠...

2018-06-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習深度學習 1.6萬 0

解析訓練集的過度擬合與欠擬合

在數(shù)據(jù)科學學科中， 過度擬合(overfit)模型被解釋為一個從訓練集(training set)中得到了高方差(variance)和低偏差(bias)...

2018-02-07 標簽：偏差機器學習方差 8431 0

介紹用于 AI 開發(fā)的高質(zhì)量庫，并談談它們的優(yōu)缺點，以及特性

在本文中，我們將介紹那些用于 AI 開發(fā)的高質(zhì)量庫，并談談它們的優(yōu)缺點，以及特性。

2018-02-05 標簽：AIc++機器學習 6609 0

從方向?qū)?shù)這個角度來解析梯度的負方向為什么是局部下降最快的方向

剛接觸梯度下降這個概念的時候，是在學習機器學習算法的時候，很多訓練算法用的就是梯度下降，然后資料和老師們也說朝著梯度的反方向變動，函數(shù)值下降最快，但是究...

2018-02-05 標簽：算法梯度機器學習 1.0萬 0

基于概率的常見的分類方法--樸素貝葉斯

本文介紹機器學習中一種基于概率的常見的分類方法，樸素貝葉斯，之前介紹的KNN, decision tree 等方法是一種 hard decision，因...

2018-02-03 標簽：機器學習python 5506 0

機器學習入門需要掌握的八大基礎概念

自然語言處理對于許多機器學習方法來說是一個常用的概念，它使得計算機理解并使用人所讀或所寫的語言來執(zhí)行操作成為了可能。

2018-01-30 標簽：AI數(shù)據(jù)庫機器學習 9681 0

用高德納曲線探討人工智能的發(fā)展情況

首先，介紹一個新科技預測工具—技術成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預測工具。從1995年開始，高德...

2018-06-06 標簽：人工智能機器學習深度學習 1134 0

機器學習的突飛猛進，這些進步很可疑

為了說明這個問題，幾位作者拿出30個在CIFAR-10驗證集上表現(xiàn)良好的圖像分類模型，換一個數(shù)據(jù)集來測試它們，用結果說話。

2018-06-06 標簽：人工智能機器學習深度學習 1152 0

人工智能之機器學習與深度學習介紹

從汽車到智能手機，到數(shù)字助理，甚至包括機器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設備、計算機和機器都在聰明地執(zhí)行任務。它們是如何...

2018-04-04 標簽：人工智能機器學習深度學習 963 0

將機器學習技術應用熱門微博，并結合業(yè)務特色對算法做了進一步的拓展

微博在機器學習方面做了廣泛的探索，其中在推薦領域，將機器學習技術應用于微博最主要的產(chǎn)品之一——熱門微博，并取得了顯著的效果提升。

2018-01-25 標簽：算法機器學習 3542 0

數(shù)據(jù)科學、機器學習和AI的區(qū)別？如何一起使用？

人工智能和機器學習之間的區(qū)別更加微妙，歷史上的ML經(jīng)常被認為是人工智能的一個分支（特別是計算機視覺，其實它是一個典型的人工智能問題）。但我認為，ML領域...

2018-04-06 標簽：AI機器學習數(shù)據(jù)科學 755 0

TensorFlow的框架結構解析

TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學習系統(tǒng)，是用來實現(xiàn)神經(jīng)網(wǎng)絡的內(nèi)置框架學習軟件庫。目前，TensorFlow機器學習已經(jīng)成為了一個研究熱...

2018-04-04 標簽：人工智能機器學習tensorflow 7256 0