随笔分类 - 人工智能
摘要：机器学习项目失败的9个原因 https://mp.weixin.qq.com/s/S7u_lImK7xNGHKqftoRI6w 作者｜Alberto Artasanchez 译者｜刘志勇 编辑｜Debra 导读：前不久，小编看到这么一个数据，说是截止到目前，最近三年大约有两万个机器学习项目失败了。这
阅读全文
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/i1uwZALu1BcOq0jAMvPdBw 看点：李飞飞正式回归斯坦福，新任谷歌云AI总帅还是个教授，不过这次是全职。 智东西9月11日凌晨消息，谷歌云CEO Diane Greene刚刚在其官方博客上公布了一则重磅新闻，确认来自卡内基梅隆大学
阅读全文
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/au-U7oNkS0FWNtkHcRsrcw 1.表示学习 当我们学习一个复杂概念时，总想有一条捷径可以化繁为简。机器学习模型也不例外，如果有经过提炼的对于原始数据的更好表达，往往可以使得后续任务事倍功半。这也是表示学习的基本思路，即找到对于原始
阅读全文
摘要：从成立到借壳上市，有赞用了5年多时间。这期间，它有好几次机会死掉，有很多的理由活不到今天，白鸦曾经说，每一次度过难关最关键都是靠团队的力量。谢天谢地，它活了下来。 那么，这个在To B领域敢打敢拼的团队，关于企业文化、新老融合以及人才招聘等基本问题，创始人白鸦曾有过哪些思考？希望今天的文章，能带给你
阅读全文
摘要：欠拟合和过拟合学习笔记 https://blog.csdn.net/u012535605/article/details/82499020 在建模的过程中会经常出现1.模型的效果，但是泛化能力弱，2.模型的结果很差的情况，即过拟合和欠拟合，一下是总结的学习笔记 1.1欠拟合 欠拟合现象：模型准确率低
阅读全文
摘要：深度学习新星：GAN的基本原理、应用和走向 (本文转自雷锋网，转载已获取授权，未经允许禁止转载)原文链接：http://www.leiphone.com/news/201701/Kq6FvnjgbKK8Lh8N.html 作者：亚萌 相关参考： 【OpenAI】 Generative Models
阅读全文
摘要：CNN中，1X1卷积核到底有什么作用呢？ https://www.jianshu.com/p/ba51f8c6e348 Question: 从NIN 到Googlenet mrsa net 都是用了这个，为什么呢？ 发现很多网络使用了1X1卷积核，这能起到什么作用呢？另外我一直觉得，1X1卷积核就是
阅读全文
摘要：MachineLN博客目录 https://blog.csdn.net/u014365862/article/details/78422372 本文为博主原创文章，未经博主允许不得转载。有问题可以加微信：lp9628(注明CSDN)。 公众号MachineLN，邀请您扫码关注： MachineLP的
阅读全文
摘要：7 种回归方法！请务必掌握！ https://mp.weixin.qq.com/s/k_UA4LIEji14fucj_NH7Cg 线性回归和逻辑回归通常是人们学习预测模型的第一个算法。由于这二者的知名度很大，许多分析人员以为它们就是回归的唯一形式了。而了解更多的学者会知道它们是所有回归模型的主要两种
阅读全文
摘要：机器学习与算法面试太难？ 来源：https://mp.weixin.qq.com/s/GrkCvU2Ia_mEaQmiffLotQ作者：石晓文 八月参加了一些提前批的面试，包括阿里、百度、头条、贝壳、一点资讯等。整理了一些面试题，分享给大家。 一、机器学习基础题 1、LSTM的公式 2、RNN为什么
阅读全文
摘要：资源 | 25个机器学习面试题，期待你来解答 https://mp.weixin.qq.com/s/aL-gZ9LzYCkpTcsQF1FZjA 选自Medium 机器之心编译 参与：Geek AI、王淑婷、思源 机器学习有非常多令人困惑及不解的地方，很多问题都没有明确的答案。但在面试中，如何探查到
阅读全文
摘要：https://mp.weixin.qq.com/s/xvr0yUIDbS2muVp_LGGX0g 为加强对新一代人工智能技术的前瞻预判，把握全球技术创新动态及发展趋势，中国电子学会近期走访人工智能相关企业及高校院所专家，遴选发布了十项最具特色的成长性技术，主要内容如下： ——对抗性神经网络。由一个
阅读全文
摘要：最通俗的机器学习介绍 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43612979 摘要：在本文中，我将描述数据分析是如何与机器学习相关的，还将揭开机器学习中的一些荒唐和错误的说法，并解释机器学习的过程和类型。 如果你不是一个人工智能专家，不要担心，我不会提及线性回归和k-均值聚类。
阅读全文
摘要：https://zhuanlan.zhihu.com/p/43636528 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43734896 摘要：想要了解人工智能，不知道这十种深度学习方法怎么能行？ 在过去十年中，人们对机器学习的兴趣激增。几乎每天，我们都可以在各种各样的计算机科学课程、
阅读全文
摘要：也来谈谈人工智能的罪与罚 https://zhuanlan.zhihu.com/p/43557738 编辑于 2018-09-02 摘要：人工智能(A.I.)自创语言了？对，你没听错！就在最近，脸书(Facebook)的人工智能研究所在对两个聊天机器人进行对话策略迭代升级时，发现它们竟自行发展出了人
阅读全文
摘要：花十分钟，让你变成AI产品经理 https://www.jianshu.com/p/eba6a1ca98a4 先说一下你阅读本文可以得到什么。你能得到AI的理论知识框架；你能学习到如何成为一个AI产品经理并且了解到AI产品经理如何在工作中发挥作用，以及AI产品经理需要从哪些方面锻炼能力。最重要的是，
阅读全文
摘要：深入了解机器学习 https://www.jianshu.com/p/2fafcdebf915 摘要： 了解机器学习发展史、机器学习是什么？机器学习有什么？看看本文就够了。 如今机器学习已经成为了这个时代的热门话题。机器学习已经存在了几十年，但直到最近我们才得以利用这项技术。 接下来，让我们一起回顾
阅读全文
摘要：关于TensorFlow你需要了解的9件事 https://mp.weixin.qq.com/s/cEQAdLnueMEj0OQZtYvcuw 摘要：本文对近期在旧金山举办的谷歌 Cloud Next大会上有关TensorFlow的一些特点进行了总结。 1、它是一个强大的机器学习框架 TensorF
阅读全文
摘要：八大现象论证人工智能威胁论真的存在！ http://blog.itpub.net/31542119/viewspace-2213049/ 如今人工智能发展火热，机器学习预见成熟，智能化未来似乎指日可待。表面上似乎一切都在按部就班的进行，但背后也不乏暴露出很多问题。就像近期人工智能威胁论就引发了不少的
阅读全文
摘要：损失函数改进方法总览 https://blog.csdn.net/u014380165/article/details/76946358 这篇博客主要列个引导表，简单介绍在深度学习算法中损失函数可以改进的方向，并给出详细介绍的博客链接，会不断补充。 1、Large Marge Softmax Los
阅读全文
浙公网安备 33010602011771号