人工智能头条

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用户1737318

Python 机器学习经典实例

在如今这个处处以数据驱动的世界中,机器学习正变得越来越大众化。它已经被广泛地应用于不同领域,如搜索引擎、机器人、无人驾驶汽车等。

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用户1737318

轻松搞定机器学习中的概率统计知识

有些文章推荐太过全面,比如推荐《MIT 线性代数》,《微积分入门》,《概率论入门》等系列课程和书籍,这对初学者非常的不友好。

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用户1737318

这应该是国内第一本聊天机器人参考书

我们也很激动地看到 AI 巨头不断地开源最新、最快的模型,例如谷歌开源了语言模型 BERT,已经在所有 benchmark 数据集上取得了突破。

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用户1737318

你真的理解反向传播 BP 算法吗?

我们经常会听到深度网络会出现梯度消失或者梯度爆炸问题,但是使用某些策略又可以缓解这个问题,那么你知道为什么会出现这些问题,这些策略为什么又可以缓解了,深度网络里...

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用户1737318

清华大学和微软研究院联合发布 “开放学术图谱(OAG)2.0 版本”

2017年8月,清华大学和微软研究院联合发布的 OAG v1,具体来说包含了来自 MAG 的 166,192,182 篇论文和来自 AMiner 的 154,7...

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用户1737318

Python 深度学习

本书由 Keras 之父、现任 Google 人工智能研究员的弗朗索瓦 · 肖莱(Francois Chollet)执笔,详尽介绍了用 Python 和 Ker...

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用户1737318

Python 神经网络编程

本书将带领您进行一场妙趣横生却又有条不紊的旅行——从一个非常简单的想法开始,逐步理解神经网络的工作机制。您无需任何超出中学范围的数学知识,并且本书还给出易于理解...

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用户1737318

你不得不知道的 100 家 AI 创业公司

研究团队根据几个因素选择了来自 3K + 公司的100家初创公司,包括专利活动、投资者概况、新闻情绪分析、专有 Mosaic 分数、市场潜力、合作伙伴关系、竞争...

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用户1737318

百面机器学习,了解一下

人工智能领域正在以超乎人们想象的速度发展,本书赶在人工智能彻底占领世界之前完成编写,实属万幸。

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用户1737318

与 Hulu 全球研发副总裁谈人工智能

马上要进入新的招聘季。对于有志投身技术领域的应聘者,面对当下正席卷全球的人工智能热潮,“数据科学家”和“算法工程师”绝对算得上热门职业。

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用户1737318

“达观杯”文本智能处理挑战赛,季军带你飞

作者:乐雨泉(yuquanle),湖南大学在读硕士,研究方向机器学习与自然语言处理。欢迎志同道合的朋友和我在公众号"AI 小白入门"一起交流学习。

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用户1737318

50年间,中国各省学者数量是如何变化的?

我们以 AMiner 数据库3亿多篇论文为基础,提取中国所有论文的学者所属省份,选取从1968年开始学者数量最高的前20个省份进行可视化显示。

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用户1737318

一文看懂深度文本分类之 DPCNN 原理与代码

ACL2017 年中,腾讯 AI-lab 提出了Deep Pyramid Convolutional Neural Networks for Text Cate...

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用户1737318

Pandas 练习题 - 提高你的数据分析技能

Pandas 是基于 NumPy 的一种工具,该工具是为了解决数据分析任务而创建的。Pandas 纳入了大量库和一些标准的数据模型,提供了高效地操作大型数据集所...

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用户1737318

给初学者推荐一个摆脱变量命名纠结的神器

GitHub 链接:https://github.com/unbug/codelf

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用户1737318

入行 AI 的几个常见问题

作为 AI 从业者,笔者经常被问及关于入行或转行 AI 的问题,其中颇有一些高频重复出现,今天总结出来几个,供大家参考。

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用户1737318

我猜,你还不知道数据标注公司在做什么吧?(2)

《我猜,你还不知道数据标注公司在做什么吧?》中我们提到的资源,也就是数据标注公司要面对的甲方:AI公司、AI企业、AI研究所。那么问题来了,人工智能公司、人工智...

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用户1737318

AutoML 在推荐系统中的应用

今天,推荐系统的模型和应用已经相当成熟,然而部署一套全新的推荐系统,甚至仅在已有系统上添加数据维度和模型优化依然是非常耗时耗力的事情。

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用户1737318

苹果新产品中的机器学习算法

原文:How Machine Learning Algorithms & Hardware Power Apple’s Latest Watch and iPh...

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用户1737318

什么是人工智能高速路上的基石?

中国科学技术大学博士袁岚峰在不久前的文章中把中国科技在世界的地位大致分为五类。本文中只引用第四类。

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