在通向人工智能的道路上，免不了要经常和数据算法打交道。本周AI科技评论从专业角度，详解最新出炉的科学家最常使用的十大算法，以及分析深度学习在数据革命中到底占据什么位置。另外，本周还有Palm之父Jef
如上图所示数据挖掘只是机器学习中涉猎的领域之一，机器学习还有模式识别、计算机视觉、语音识别、统计学习以及自然语言处理等。
机器学习/人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。一些最常见的机器学习例子，比如Netflix的算法可以根据你以前看过的电影来进行电影推荐，而Amazon的算法则可以根据你以前买过的书来推荐书籍。
但是，编程真的能够被深度学习、人工智能所取代？场主认为： 新的技术总是会驱动更多的岗位和机会，技术是生产力，技术人则是核心生产力！
经过60多年的演进，人工智能发展进入新阶段，成为国际竞争的新焦点。当今世界，主要发达国家把发展人工智能作为提升国家竞争力、维护国家安全的重大战略，加紧出台规划和政策，围绕核心技术、顶尖人才、标准规范等强化部署，力图在新一轮国际科技竞争中掌握主导权。
本期责编：Sophie 文|Marcos Otero 译|伯乐在线 - Justin Wu 不久前的某一天，我在浏览Reddit发现了一篇有趣的文章《统治世界的十大算法》，作者George Dvorsky在那篇文章中试图解释算法之于当今世界的重要性，以及哪些算法对人类文明最为重要。 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你
【新智元导读】清华数据科学研究院院长Philip S. Yu，拥有超过300项美国专利，在谷歌学术上的H-index高达138，跟Michael I. Jordan伯仲之间，是名列全球计算机科学领域高引作者前十的华人。拥有最高的学术成就，他却甚少接触媒体，新智元有幸成为国内第一家对他进行独家专访的新媒体，感受了他在高维上用简单方法看问题。对于深度学习，他持有乐观态度，表示深度学习潜力很大，远未达到高峰。如果如今要选十大算法，他会选择深度学习和协同推荐。他认为，计算机其实就是一个应用领域，他会从应用角度做研究
作为Intel公司的Fellow，Alan Gara表示随着神经形态计算、量子计算等新型计算、存储、通信技术快速推动百亿亿次计算成为现实，人工智能与高性能计算将走向融合。 英特尔数据中心事业部的Fellow艾伦·加拉（Al Gara）表示，随着我们使用新的计算、存储和通信技术以及神经形态芯片和量子计算芯片向百亿亿级未来过渡，高性能计算和人工智能之间的关联将会越来越紧密。加拉认为，“人工智能（AI）、数据分析和传统仿真的融合将带来具有更广泛功能和可配置性以及交叉授粉（cross pollination）特质的
本文转载自July CSDN博客：http://blog.csdn.net/v_JULY_v/archive/2011/03/07/6228235.aspx
编者按：12月18日，KDD China技术峰会在深圳举行，AI科技评论根据周志华教授当天会上所做报告《关于机器学习研究的讨论》，摘取其中亮点内容整理成本文，由亚萌、亚峰、宗仁联合编辑。此前，在今年10月21日CNCC 2016大会上，周志华教授也曾做了一场精彩演讲，感兴趣的读者可以点击链接《CNCC 2016 | 周志华 57 张 PPT 揭开机器学习本质》。 周志华, 南京大学教授，校学术委员会委员，计算机软件新技术国家重点实验室常务副主任。AAAI Fellow, IEEE Fellow, IAPR
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的东
以后想从事数据挖掘行业，但不清楚数据挖掘工程师的工作到底是做什么？ 如果仅仅只是用excel，sas，python，r语言等工具来用现有的算法进行数据挖掘，总感觉比软件工程师的工作量要小，那为什么很多数据挖掘工程师的招聘要求还特别高？ 是否很多数据挖掘工程师还需要对具体场景设计新的算法和方案来进行数据挖掘？ 如果现在要学习的话是否还需要学习hadoop，hive等之类的分布式应用的平台？ 对于数据挖掘，以下为个人的理解： 数据挖掘，从字面上理解，就是在数据中找到有用的
算法及工具 📷 说明 编程语言：Python 机器环境：Windows 参考书籍：《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。大家也把它称作可执行伪代码（executable pseudo-code）。 2.易于操作纯文本文件。 3.使用广泛，存在大量的开发文档。 4.再包装其他语言的程序。Python又叫做胶水语言，因为它可以用混合编译的方式使用c/c++/java等等语言的库。 数据挖掘十大算法 （可参照博客：10 种机器学习
在过去的一年中，Nature对数十名研究人员进行了调查，以选出这几十年以来，改变研究的关键代码。
C4.5, k-Means, SVM, Apriori, EM, PageRank, AdaBoost, kNN, Naive Bayes, and CART
文章目录 前言 一、三大模型 1️⃣预测模型💖 2️⃣优化模型💗 3️⃣评价模型💝 二、十大算法 1️⃣蒙特卡罗算法🍂 2️⃣数据拟合、参数估计、插值等数据处理算法🍁 3️⃣线性规划、整数规划、多元规划、二次规划等规划类问题🥀 4️⃣图论算法🌺 5️⃣动态规划、回溯搜索、分治算法、分支定界🌹 6️⃣最优化理论的三大非经典算法🍧 7️⃣网格算法和穷举法🍓 8️⃣一些连续离散化方法🌷 9️⃣数值分析算法🥤 🔟图象处理算法🍬 ---- 前言 提示：文章为个人学习笔记备忘录 ---- 一、三大模型 1️⃣预测模
12月25日，网络正能量传播论坛在京举行。人民网舆情数据中心联合腾讯安全管理部、信息安全部发布《网络正能量传播蓝皮书》，公布十大社会心态热词。“人工智能”高居创新中国热词榜第一。 📷 创新中国十大热词（数据来源：人民在线、腾讯指数；时间段：2017年1月1日至12月1日） 据今年国际数据公司（IDC）的预测，全球人工智能支出估摸到2020年将达到2758亿人民币，仅中国的部分就将达到325亿，占全球整体支出的12%。图灵奖获得者约翰•霍普克洛夫特在今年的世界互联网大会上也提到了人工智能竞争的关键在于中国和美
2018年十大科技发展趋势：人工智能将“无所不在”
「华为 AI 智博之夜」的三大重磅奖项包括本届智博会特别开设的「中国人工智能年度十大创新企业」、「中国人工智能年度十大风云人物」、「2019 全球智博会金奖」。这三大奖项以鼓励产业创新、活跃产业氛围为宗旨，历时三个多月的征集和评选，由大众投票及专家评审从 217 项申报中层层筛选出 115 项候选奖项进行参评，最终选出 30 项为中国人工智能产业创新发展做出杰出贡献的企业、产品和个人获奖者。
之前一直在看聚类算法，由此也就对数据挖掘这个领域颇感兴趣，刚好考完试有了时间能够好好琢磨琢磨。对于初学者而言，首先呢，对数据挖掘的一些点做如下总结：
在2006年12月召开的 IEEE 数据挖掘国际会议上（ICDM， International Conference on Data Mining），与会的各位专家选出了当时的十大数据挖掘算法（ top 10 data mining algorithms ），可以参见文献【1】。本博客已经介绍过的位列十大算法之中的算法包括：
12月28日，阿里巴巴达摩院发布2022十大科技趋势，这是达摩院连续第四年发布前沿科技趋势预测。
去年，机器之心启动了首届「Synced Machine Intelligence Awards」年度奖项评选活动，通过四大奖项记录了 2017 年人工智能产业的蓬勃发展。
作者|杜圣东 “数据科学家走在通往无所不知的路上，走到尽头才发现，自己一无所知。”-Will Cukierski，Head of Competitions & Data Scientist at Kaggle 最近不少网友向我咨询如何学习大数据技术？大数据怎么入门？怎么做大数据分析？数据科学需要学习那些技术？大数据的应用前景等等问题。由于大数据技术涉及内容太庞杂，大数据应用领域广泛，而且各领域和方向采用的关键技术差异性也会较大，难以三言两语说清楚，本文从数据科学和大数据关键技术体系角度，来说说大数据的核
Nanalyze近日公布了世界上十大人工智能初创公司的名单，排名依据是结合Crunchbase和CB Insights AI Top 100列表中的数据。
机器之心发布 机器之心编辑部 腾讯优图实验室联合厦门大学人工智能研究院发布《2021 十大人工智能趋势》报告，对 3D 视觉技术、深度学习算法、人工智能内核芯片等众多领域的发展趋势进行了预测。 6 月 5 日，2021 全球人工智能技术大会（GAITC 2021）在杭州举办，汇集人工智能产学研各界领军者，以国际化、前瞻化、产业化视角，解析并洞察了新一代人工智能发展路径。 在大会上，腾讯优图实验室联合厦门大学人工智能研究院正式发布《2021 十大人工智能趋势》（以下简称“趋势报告”），基于双方长期对人工智能尤
📷 ---- 新智元编译 来源：Nanalyze 编辑：克雷格 【新智元导读】Nanalyze结合Crunchbase和CB Insights AI Top 100的数据，列出了世界上十大AI创业公司，其中今日头条（字节跳动）、商汤、优必选、旷视、云从五家公司上榜。 Nanalyze昨天公布了世界上十大人工智能初创公司的名单，排名依据是结合Crunchbase和CB Insights AI Top 100列表中的数据。 以下是世界上最大的人工智能初创公司排名
智慧诊疗、自动驾驶、礼嘉智慧公园、大牛智慧公共法律服务平台……人工智能在重庆有哪些应用场景？这些人工智能将如何改变我们的生活？ 6月23日，重庆市科技局召开重庆国家新一代人工智能创新发展试验区“十大应用场景”新闻发布会，发布了重庆十大人工智能应用场景项目。 其中，由重庆市武隆区人民政府与腾讯公司联合打造的全国首个区域级全域智慧旅游平台“一部手机游武隆”入选重庆人工智能“十大应用场景”，构建高品质、可信赖、独特性、更便利的武隆全域旅游服务体系，实现“一部手机游武隆，玩出大不同”。 早在2018年8月
【磐创AI导读】：本文主介绍多项世界机器人大会认定的潜力AI最新技术top10，值得一读。想要了解更多AI咨询、学习更多的机器学习知识，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。
导语：本文列出了数据科学家使用的十大机器学习算法，并且介绍了这十大算法的特点，供各位机器学习的新人们更好地理解和应用。
机器之心报道 编辑：小舟、蛋酱 创造力和科研能力，AI都已具备。 刚刚，《Science》评选出 2022 年度十大科学突破。 今年为人工智能赢得一席之地的是 AI 生成内容（AIGC）和 AI 加速科学发现两个热门的研究方向。 艺术创作和科学发现曾被认为是人工智能难以涉足的两个领域，因为它们需要人类的智慧和创造力。但现在，AI 已经在这两个方向上做得很好。 2022 年 AIGC 领域研究最多的当属文本到图像生成模型。这类模型使用机器学习在线分析文本和图像的配对，找到根据新文本创建新图像的模式。 从 2
点击标题下「大数据文摘」可快捷关注 版权方授权转载，如需再次转载，请征求版权方同意 作者:George Dvorsky 译者:Justin Wu 摘自:程序员那些事(微信ID: iProgrammer) 此时此刻，如果你已经学过算法的话，那么在你阅读那篇文章时，你脑海中所浮现的第一件事也许是“作者是否明白算法是什么？”或是“Facebook的新闻提要是一种算法？”，因为如果Facebook的新闻提要也算是一种算法的话，那么最终你可以把几乎所有的东西都归类为算法。因此，在本文中我会试着去解释什么是算法，以及哪
《机器学习实战》一书是机器学习的经典书籍，出版的很早。数据的代码都是使用的是Python2写的，接下来一系列的文章将会介绍书中的每个算法，并从Python3来进行改写。
来源：图灵人工智能、凹凸数据本文约3600字，建议阅读7分钟本文利用图解的方式介绍了10大常见的机器学习算法。 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。因此，你应该根据你的问题尝试许多不同的算法，同时使用数据测试集来评估性能并选出最优项。 当然，你尝试的算法必须和你的问题相切合，其中的门道便
近日，IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势，并表示到2022年，中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
这些底层技术的快速发展和技术融合趋势的增强意味着，2020 年，我们即将开始进入 AI 的「工业化」大规模生产时代。
一个世纪以来，数字科技的演进推动了人类的技术进步与产业发展。我们当前正在经历数字科技最快发展的阶段，数字化、网络化、智能化让数字世界与物理世界的融合与协同更加紧密。
应部分朋友要求，特奉上“机器学习与数据挖掘的学习路线图”，供有兴趣的读者研究。 说起机器学习和数据挖掘，当然两者并不完全等同。如果想简单的理清二者的关系，不妨这样来理解，机器学习应用在数据分析领域=数据挖掘。同理，如果将机器学习应用在图像处理领域=机器视觉。当然这只是一种比较直白的理解，并不能见得绝对准确或者全面。我们权且这样处理。而且在本文后面若提到这两个名词，我们所表示的意思是一致的。 但无论是机器学习，还是数据挖掘，你一定听说过很多很多，名字叼炸天的传说中的，“算法”，比如：SVM，神经网络，Logi
整理 | 刘燕 1 月 11 日，InfoQ获悉，达摩院 2023 十大科技趋势发布，生成式 AI、Chiplet 模块化设计封装、全新云计算体系架构等技术入选。 达摩院发布十大科技趋势 达摩院认为，全球科技日趋显现出交叉融合发展的新态势，尤其在信息与通信技术（ICT）领域酝酿的新裂变，将为科技产业革新注入动力。 颠覆性的科技突破也许百年才得一遇，持续性的迭代创新则以日进一寸的累积改变着日常生活。进入 2023 年，达摩院预测，基于技术迭代与产业应用的融合创新，将驱动 AI、云计算、芯片等领域实现阶段跃迁
Planning: Learn from Imagined Experience
来源：大数据与机器学习文摘 本文约3500字，建议阅读10分钟 这儿有份数据科学家使用的十大机器学习算法，为你介绍这十大算法的特性。 作者：james_aka_yale 链接：https://medium.com/ 在机器学习领域，有种说法叫做“世上没有免费的午餐”，简而言之，它是指没有任何一种算法能在每个问题上都能有最好的效果，这个理论在监督学习方面体现得尤为重要。 举个例子来说，你不能说神经网络永远比决策树好，反之亦然。模型运行被许多因素左右，例如数据集的大小和结构。 因此，你应该根据你的问题尝试许多
算法与数据结构 《Data structures》 介绍：高级数据结构大全,基本算法：二叉树等 《基于用户投票的排名算法（一）：Delicious和Hacker News》 介绍：此外还有《基于用户投票的排名算法（二）：Reddit》、《基于用户投票的排名算法（三）：Stack Overflow》、《基于用户投票的排名算法（四）：牛顿冷却定律》、《基于用户投票的排名算法（五）：威尔逊区间》 《Paxos算法》 介绍：这是目前的一种基于消息传递且具有高度容错特性的一致性算法，google在分布式文件系统中与分
“科学研究有两大基本目的：一是寻求基本规律，二是解决实际问题。在量子力学建立之时，狄拉克就预言说寻求基本规律的任务已大体完成，但因为其数学问题太复杂，用基本原理来解决实际问题非常困难。直到上世纪 50 年代电子计算机开始投入使用，以及微分方程数值方法的出现，人类才第一次大规模实现了从基本原理出发解决实际问题的能力，并由此构建起了现代工业和技术赖以生存的基础。”
大数据文摘转载自HyperAI超神经 作者：缓缓 审校：三羊 3 月 27 日，据新华社报道，为贯彻落实国家《新一代人工智能发展规划》，科技部会同自然科学基金委近期启动「人工智能驱动的科学研究」( AI for Science )专项部署工作。 「AI for Science 有可能推动我们在下一轮科技革命中走在前沿。」中科院院士、北京科学智能研究院院长、自然科学基金委「下一代人工智能」重大研究计划专家组组长鄂维南对此作出预判。 新一轮科学革命如何弯道超车？ 北京科学智能研究院副院长、深势科技创始人兼
导读：本文来自于KDnuggets所做的十大算法调查，对于数据工程师常用的算法进行排名，并对其在2011-2016年间的变化进行介绍。 基于调查，KDnuggets总结出了数据科学家最常使用的十大算法，它们分别是： 1. Regression 回归算法 2. Clustering 聚类算法 3. Decision Trees/Rules 决策树 4. Visualization 可视化 5. k-Nearest Neighbor 邻近算法 6. PCA (Principal Component Analys
近日Gartner公司着重介绍了在2017年对多个组织具备战略意义的重大科技发展趋势。分析师在座无虚席的Gartner ITxpo座谈会介绍了他们的发现。这次发布的十大技术趋势报告，可以总结概括为：以智能为中心，通过数字化实现万物互联。 Gartner将战略科技发展趋势定义为具有颠覆性潜力、脱离初级阶段且影响范围和用途不断扩大的战略科技发展趋势，这些趋势在未来五年内迅速增长、高度波动、预计达到临界点。 “2017年十大战略科技发展趋势为Gartner智能数字网(Intelligent Dgital Mes
AI科技评论按：21日，《麻省理工科技评论》发布全球十大突破性技术榜单，百度以人脸识别技术获得提名。百度深度学习实验室主任林元庆会后举行了一场媒体沟通会，详细阐述了百度在人工智能，特别是人脸识别方面的技术突破和应用落地，并透露了百度国家级人工智能实验室的部分计划。雷锋网对沟通会内容进行了整理。 百度人脸识别获评MIT科技评论十大突破性科技，林元庆面对媒体的开场演讲： 其实人脸识别在2016年还是非常突破性的，中国有很多公司，包括百度，也花了非常大的研发的力量和市场推广在人脸识别上面。2016年我们看到技术报
人工智能的飞速发展，让“黑科技”一词深入人心。目不暇接的各种前沿技术，一再刷新人们的认知世界。所谓“黑科技”，不仅仅要够炫酷，更要有足够的“生活温度”，实现真正的人性化。让我们一起来感受这些“黑科技”的魅力吧。
作者：林嘉文 世界经济论坛27日上午在天津夏季达沃斯年会上发布2016年度十大新兴技术。这份榜单由论坛的新兴技术跨界理事会编译，与《科学美国人》杂志合作出版，理事会在遴选榜单时非常看重的一个标准是：某
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