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如何提高深度学习的性能
深度学习
大数据
您可以使用这20个提示，技巧和技术来解决过度拟合问题并获得更好的通用性
花落花飞去
2018-02-08
2.5K
0
除了“互联网＋”，中国还有“机器人＋”
大数据
人工智能
机器人为啥要“+”？ “当前以机器人为代表的智能产业蓬勃兴起，成为现代科技创新的一个重要标志，推动着世界科技的发展进程。”沈阳自动化研究所研究员、中国工程院院士封锡盛说。 与此同时，云计算、大数据、物联网等新一代信息技术快速发展，并与机器人技术迅速融合，衍生出形态多样、功能各异、用途广泛的各类机器人产品，其应用领域也从工业制造领域，逐渐拓展到教育娱乐、医疗康复、安防救灾等各个方面。 总结下来，三大因素驱动机器人产业发展，且势不可当。 ·产业革命的演进。传统制造业转型升级释放出巨大的市场潜力，对机器人产业扩张
企鹅号小编
2018-02-01
630
0
未来的岁月，AI来抢“饭碗”，媒体内容将不费力地自创作、自组织和全球扩展
人工智能
大数据
全球内容创作、管理、翻译和分发专业公司SDL发表其预测报告“内容五个未来状态”——一系列2018年品牌须关注的颠覆性内容趋势。由于内容位于每个客户之旅的核心，SDL预测内容将达到组织重要性的新层面，人工智能（AI）和机器学习（ML）在自动化内容创作、翻译、组织和分发中起主导作用。 自创作和自组织内容也许好像来自科幻电影，但AI和ML的发展使此在2018年成为现实。SDL预测的内容五个未来状态包括： 📷 1 对内容的需求太高因此必须跟上：内容将自产生。 在著名物理学家霍金的作品《大设计》中，霍金提出宇宙可能是
企鹅号小编
2018-02-01
659
0
迷你规模的Metropolis-Hastings
机器学习
大数据
过去的几年里，我们经历了一场巨大的数据洪流，这在人工智能兴趣激增浪潮中扮演了关键角色。下面是部分大型数据库列表：
花落花飞去
2018-02-01
901
0
日益复杂的路径选择算法下将你的快递送到家
大数据
如果你现在需要亲手寄送20个快递包裹，你将如何计划最佳的投递路线？
花落花飞去
2018-01-31
1.3K
0
关注专栏作者，随时接收最新技术干货
花落花飞去
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线性神经网络
深度学习
机器学习
大数据
神经网络
自适应线性元件也是早期的神经网络模型之一，其学习算法称为LMS(Least Mean Squares)算法。Adaline网络与感知器网络非常相似，只是神经元的传输函数与不同而已。前者是线性传递函数，后者是对称硬极限传递函数。单层Adline网络和感知器网络一样，只能解决线性可分的问题，但其LMS学习规则却比感知器学习规则强得多。 感知器学习规则训练的网络，其分类的判决边界往往离各分类模型靠的比较近，这使得网络对噪声十分敏感；而LMS学习规则则使均方误差最小，从而使判决边界尽可能远离分类模式，增强了网络的抗
企鹅号小编
2018-01-29
700
0
神经网络
神经网络
编程算法
github
大数据
如今，科学家正在努力探索人脑的奥秘，他们试图通过模仿人脑，来找到大数据的解决方案。
花落花飞去
2018-01-26
2.4K
0
人工智能学习产品的三个核心要素
深度学习
大数据
图 Zack Seckler 拍摄于非洲 深度的思考总是由好的问题驱动。 这大半年，有这样几个问题一直在脑子里：学习产品中“内容”和“产品”二者的边界在哪里？智能技术如何从学习产品找到合适的切入场景？用户会为什么样的学习产品来付费？ 结合这段时间的工作、阅读和思考，现在试着总结一下个人对这些问题的一些思考。以下是我的思考框架： 一款优秀的学习产品，是内容、产品和技术三者的紧密结合、彼此赋能。 一、这三个要素指的是什么？ 1. 这里说的“产品”指的是，能解决用户某个实际需求的一整套解决方案。形式不
企鹅号小编
2018-01-26
1.2K
0
机器学习并不难
机器学习
python
大数据
在这篇文章中，我们将讨论一般情况下的机器学习的方法以及其与数据库之间的交互途径。如果你是一个不知从何开始学起的初学者，有兴趣知道到底为何我们需要机器学习，并且疑惑它近期为何备受欢迎，我将会回答你所有的问题。此文中，我们将使用Python 3作为讲解语言，因为它是学习机器学习中的一个相对简单的工具。
花落花飞去
2018-01-26
631
0
人工智能阿尔法元
大数据
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
《吴军·硅谷来信》20171019《特别来信丨千字解析人工智能阿尔法元》 📷 10 月 19 日，《自然》（Nature）杂志官网上刊登了 Google DeepMind 团队（也就是下围棋的 AlphaGo 背后的技术团队）的大卫·席瓦尔（David Silver）博士的一篇文章，介绍了他们最新的研究成果：不使用人类对弈棋谱，直接采用机器学习（增强学习）的方法，反而能够训练出更厉害的围棋对弈程序，该团队把这个程序称为 AlphaGo Zero（一些媒体将它翻译成“阿尔法元”）。 我们不妨从下面五个方面看
企鹅号小编
2018-01-25
670
0
重构出版：语音交互技术的冲击与机遇
大数据
人工智能
图像识别
重构出版：语音交互技术的冲击与机遇 1 摘要：语音交互技术是人工智能技术的重要分支，包括语音识别、语音合成和语义理解三个部分。语音交互技术不仅从出版实务上重构了出版业，而且重构了出版业的核心概念。出版机构面对语音交互技术的冲击要主动培养音频编辑人才，提前布局市场，在下一次知识服务转型的风口占得先机。 关键词：人工智能；语音交互技术；重构；出版业 2 人工智能将对人类社会产生重大影响，而语音是人工智能技术重要应用领域之一。近年来语音交互技术日趋成熟，数字出版领域有声读物快速发展，市场不断扩大。“国内已经先
企鹅号小编
2018-01-25
1.2K
0
AI正在改变保险业
深度学习
神经网络
人工智能
大数据
人脸识别
半年前的保险圈，忽然被一个平安保险的广告刷屏。说的是借助人工智能技术，广告片中的胡歌，可以通过App来完成拍照上传资料、电子签名等功能操作，进行线上理赔申请，从提交到理赔款到账，整个流程仅耗时30分钟。 无独有偶，8月19日，百度集团副总裁张旭阳在“金融风险防范与财富管理市场发展”中国财富管理50人论坛上也表示，互联网金融没有“寒冬”，互金将进入人工智能阶段！ 很显然，对于金融机构来说，与人工智能技术的结合已经成为非常现实的下一站，各家也都在争先布局。 整个金融保险行业的服务核心流程包括“产品设计–售前–承
企鹅号小编
2018-01-23
1.9K
0
2017奇葩机器人大盘点：Sophia想生孩子，Atlas后空翻，贝佐斯骑高达
大数据
机器学习
人工智能
图像识别
编者注：本文来源于科技媒体The Verge，作者是James Vincent。 废话不多说。现在，我就来盘点一下，今年出现的这些又好又坏，还很奇怪的机器人们。 最具发展前景：谁敢看我，我就用激光亮瞎你的氪金狗眼 在机器爱好者心中，恶搞型机器人永远占有一席之地。YouTube内容上传者Simone Giertz就在2016年上传了一个类似的机器人。但还远远比不上图中这个家伙，它会躲在披萨盒里，并配备了面部识别系统，如果有人朝它看去，它立马会用激光去照观看者的眼睛。 最佳反转：先是“虐童”，随后又去驱
企鹅号小编
2018-01-23
551
0
Bagging算法
机器学习
大数据
人工智能
编程算法
r 语言
Bagging算法（bootstrap aggregation）由Leo Breiman提出。是一种在每个自助样本集上建立基分类器，通过投票指派得到测试样本最终类别的方法。 Bagging算法 从数据集有放回的随机抽取样本，生成多个自助样本集，每个自助样本集大小与原数据集一致，因此一些样本可能在同一个自助样本集中出现多次。对每个自助样本集训练一个基学习器，常用的基学习器为二元决策树，因为对于有复杂决策边界的问题，二元决策树性能不稳定，这种不稳定可以通过组合多个决策树模型来客服。最终，对于回归问题，结果为基学
企鹅号小编
2018-01-19
1.9K
0
机器学习-从高频号码中预测出快递送餐与广告骚扰
机器学习
人工智能
深度学习
大数据
由头 1、笔者最近在做机器学习嘛，上次发了一篇文章，这周发现有大问题，此次算是对上篇的补充与说明。 2、算法基本完成，在进行收尾的工作，今天共享给大家思路，涉及到具体的东西，应该就会隐藏。 3、昨天在聊申请专利的事，按照正常逻辑，此算法出来后，会被公司用于申请专利，虽然署名是我，但是心里多少不爽。本着服务大众的心态，共享一下步骤，希望大伙一起进步。 📷 内容 1、首先卖个蠢萌的问题，机器学习啥子最重要？ 人最重要，钱最重要！！！！不信你试试不给我钱，看我做不做。 所以，请记住笔者的话，做监督学习，需要： 大
企鹅号小编
2018-01-16
630
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数据挖掘的7个重要技术
大数据
数据挖掘
企鹅号小编
2018-01-09
968
0
有哪些学术界都搞错了，忽然间有人发现问题所在的事情？
神经网络
人工智能
大数据
企鹅号小编
2018-01-09
1.1K
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AI新闻报简单自学机器学习理论——正则化和偏置方差的权衡
人工智能
机器学习
大数据
数据可视化
本文探讨了机器学习中的偏差-方差权衡问题，介绍了L2正则化方法，以及通过正则化参数来控制模型复杂度，降低过拟合风险，同时提高模型泛化能力。
企鹅号小编
2018-01-08
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你应该知道的建模的几种方法
大数据
机器学习
数据库
人工智能
近期，66号学苑携手ZRobot CEO乔杨为大家带来“企业级信用评分模型”系列课的第二课，本期课程乔杨老师主要介绍了建模的主要方法及在应用中需要注意的情况。以下是本次课程的部分干货。 建模方法主要分
企鹅号小编
2018-01-04
1.2K
0
ChatBot 的误区
图像处理
人工智能
数据处理
大数据
本文探讨了ChatBot在人工智能领域的常见误解和误区，包括其智能程度、用例、透明度、与现有系统集成以及处理上下文的能力等方面的问题。作者认为，聊天机器人需要更加关注用户的需求，提供清晰、一致的体验，并且应该能够适应不同的情境和上下文。此外，开发人员还应该考虑聊天机器人的可扩展性和适应性，以便更好地满足用户的需求。
企鹅号小编
2018-01-02
1.7K
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