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当「转型人工智能」成为一个好公司走向失败的原因……
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这是一个真实的故事，发生在作者所在的公司，本文中的名称、算法地址都已修改以保护利益相关的作者。
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2019-04-30
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入门 | 吴恩达Deeplearning.ai 全部课程学习心得分享
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教程 | 先理解Mask R-CNN的工作原理，然后构建颜色填充器应用
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选自matterport 作者：Waleed Abdulla 机器之心编译 参与：刘晓坤 上年 11 月，matterport 开源了 Mask R-CNN 实现，它在 GitHub 已 fork1400 次，被用于很多项目，同时也获得了完善。作者将在本文中解释 Mask R-CNN 的工作原理，并介绍了颜色填充器的应用案例和实现过程。 代码（包括作者构建的数据集和已训练的模型）：https://github.com/matterport/Mask_RCNN/tree/master/samples/ball
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深度 | 神经网络基础：七种网络单元，四种层连接方式
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选自THE ASIMOV INSTITUTE 作者：FJODOR VAN VEEN 机器之心编译 参与：黄小天、李亚洲 2016 年 9 月，Fjodor Van Veen 写了一篇名为《The Neural Network Zoo》的文章（详见图文并茂的神经网络架构大盘点：从基本原理到衍生关系 ），全面盘点了神经网络的大量框架，并绘制了直观示意图进行说明。近日，他又发表了一篇题为《The Neural Network Zoo Prequel:Cells and Layers》文章，该文是其上篇文章的前篇，
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2018-05-08
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如何解读决策树和随机森林的内部工作机制？
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选自 Pivotal 机器之心编译 参与：Panda 随机森林在过去几年里得到了蓬勃的发展。它是一种非线性的基于树的模型，往往可以得到准确的结果。但是，随机森林的工作过程大都处于黑箱状态，往往难以解读和完全理解。近日，Pivotal Engineering Journal 网站发表了一篇文章，对随机森林的基础进行了深度解读。该文从随机森林的构造模块决策树谈起，通过生动的图表对随机森林的工作过程进行了介绍，能够帮助读者对随机森林的工作方式有更加透彻的认识。本文内容基于 Ando Saabas 的一个 GitH
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2018-05-08
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