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DL笔记

这个课程啥也没讲,就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数,全称是rectified linear unit,后面还会出现一个其他的激活函数。

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机器学习笔记

(1)Field of study that gives computers the ability to learn without being explic...

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    《云安全最佳实践-创作者计划》火热征稿中

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    被diss了

    团队可能没想到突然被diss。 他们最近发布了全球最大的医学影像数据集MURA,还用这个数据集训练了一个169层的深度卷积神经网络模型。 生物学家、医生、以及的半个机器学习同行们对这条Twitter的不满,很大程度上也是因为老师的学术地位和影响力。 ? 与当年的洋洋洒洒、雷霆万钧相比,他这次对的批评,应该算是“三和一少”的态度了。 而说马库斯,马库斯就到。 刚刚马库斯也出手参与了一下这件事,他又在Twitter上开炮: “过度炒作可能已经成了的习惯,在影像诊断上,在汽车上,更普遍地说在AI上都是这样。” 关于未来 其实,放狠话的不仅仅是。 值得注意的是,前不久的老师Michael I.Jordan发表了一篇博客,题为《人工智能:革命远未到来》。 ?

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    :告别,大数据

    编译丨维克多、王晔 人工智能(AI)和机器学习领域国际最权威的学者之一,最近一年里,他一直在提“以数据为中心的AI”,希望将大家的目光从以模型为中心转向以数据为中心。 :使用50张图片训练什么样的模型?是微调大模型,还是全新的模型? :让我讲一下Landing AI的工作。 :很有可能。有很多研究人员已经指出,有偏差的数据是导致系统出现偏差的众多因素之一。其实,在设计数据方面也已经有了很多努力。 :在人工智能领域,数据清洗很重要,但数据清洗的方式往往需要人工手动解决。在计算机视觉中,有人可能会通过Jupyter notebook将图像可视化,来发现并修复问题。 :过去十年,人工智能最大的转变是深度学习,而接下来的十年,我认为会转向以数据为中心。随着神经网络架构的成熟,对于许多实际应用来说,瓶颈将会存在于“如何获取、开发所需要的数据”。

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    ,新冠阳性

    金磊 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 就在刚刚,AI大牛发布推文: 我的新冠病毒检测呈阳性。 AI大牛 (Andrew Ng)是斯坦福大学计算机科学系和电子工程系教授。 也是谷歌大脑的联合创始人和主管,曾担任过百度首席科学家。 人工智能和深度学习方面的成就,可谓是极具国际影响力。 他在谷歌期间与顶级工程师合作打造了全球最大的“神经网络”。 这个神经网络能以与人类大脑学习新事物相同的方式来学习现实生活。 而最“家喻户晓”的工作,是通过他开发的神经网络,仅是看了一周的油管视频,便自主学会识别哪些是关于猫的视频。 这个案例可以说是为人工智能领域翻开崭新一页。 …… 最后,也正如许多网友在推文下的留言,希望能够早日康复。

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    专访:我的人工智能科研之路

    编译 | 蒋宝尚 编辑 | 贾伟 作为斯坦福大学计算机科学系和电气工程系的客座教授,一直致力于深度学习的研究。 近日,MIT的 AI 科学家 Lex Fridman 对进行了专访,在接受采访的时候,从在线教育平台Coursera谈到了初学者如何进入AI领域,并讲解了他认为的最高效的“学习姿势”是什么样的。 专访视频如下,由于视频过长,AI科技评论在不改变教授逻辑的情况下,进行了有删改的编译。 当我还在百度领导人工智能小组时,我的工作分为两个部分。其一是建立一个AI引擎支持现有的商业模式。第二个工作是尝试启动公司新的业务线,即把公司的人工智能使用上。所以自动驾驶业务并入了我的小组。 软件互联网领域之外行业,例如制造业,农业,医疗保健,物流,运输,有非常多的机会,但很少的人在使用人工智能。所以我认为人工智能的下一步是改变所有其他行业。

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    笔记8-KMeans

    机器学习-8-聚类和降维 本周的主要知识点是无监督学习中的两个重点:聚类和降维。 K-means算法过程 视频的中的伪代码为 repeat { for i= to m # 计算每个样例属于的类 c(i) := index (from 1 to K) of cluster

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    机器学习笔记-4

    偏斜类(skewed classes)问题,表现为训练集中有非常多的同一种类的实例,只有很少或没有其他类的实例。

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    机器学习笔记-2

    逻辑回归 (Logistic Regression)是分类问题的一个代表算法,这是目前最流行使用最广泛的一种学习算法。

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    机器学习笔记-5

    假设我们未知两个的特征: ?1 :长度, 用厘米表示; ?2:是用英寸表示同一物体的长度。

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    机器学习笔记-1

    这个系列教程大名鼎鼎,之前我都是用到啥就瞎试一通;最近花了两个周,认认真真把这些基础知识重新学了一遍;做个笔记; 苏老泉二十七始发愤,我这比他还落后;不过求知的...

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    :如何用人工智能为商业赋能?

    在本次演讲中,着重通过讲述AI如何渗透进传统企业管理体系,详细探讨了AI技术与场景融合的逻辑。 其中,Landing.ai创始人、CEO,斯坦福大学计算机系客座教授,原百度首席科学家发表了《如何用人工智能为商业赋能》的主题演讲。 ? 深度参与过百度和谷歌的人工智能转型,对于AI如何切实得帮助传统企业转型,从而带来真真实实的赋能效应,有很多话想说。 在本次演讲中,着重通过讲述AI如何渗透进传统企业管理体系,详细探讨了AI技术与场景融合的逻辑。 而在AI产业未来的发展上,强调政府、企业与学校共同的协作。 以下,是的演讲实录: 大家可能听说过这样一句话:人工智能是新电力。其实,在很多年前,这一观点就被提出了,因为电力转变了很多行业,使得这些行业更新换代,比如说交通制造、农业等。

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    笔记9_PCA

    机器学习-9-降维PCA 在本文中主要介绍的是数据降维相关的内容,重点讲解了PCA算法 为什么要实施降维 数据压缩 数据可视化 PCA算法 PCA和线性回归算法的区别 PCA算法特点 Python

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    机器学习笔记-3

    神经元和大脑 大脑是个通用处理机,同样的一部分大脑区域,可以处理声音、视觉、味觉等多种信号; 从某种意义上来说,如果我们能找出大脑的学习算法,然后在计算机上执 行大脑学习算法或与之相似的算法,也许这将是我们向人工智能迈进做出的最好的尝试 人工智能的梦想就是:有一天能制造出真正的智能机器。 模型表示 ?

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    谈当前人工智能的能力与不足

    全球顶尖人工智能专家、百度首席科学家在《哈佛商业评论》撰文讨论了当前人工智能的能力与不足。 谈到: 许多企业高管问我人工智能够做些什么,他们想要知道人工智能会如何颠覆其所在的行业以及他们可以如何利用人工智能来重塑自己的公司。 但最近的一些媒体报道对人工智能能力的描绘有点不切实际,如人工智能会统治整个世界。人工智能现在已经改变了网络搜索、广告、电子商务、金融、物流、媒体等领域。 ,我有幸培养了许多全球领先的人工智能团队,并创造了许多拥有亿万用户的人工智能产品。 我已经看到了人工智能的影响,人工智能会改变许多行业,但它并不是魔法。为了弄清人工智能对具体业务的影响,让我们抛开那些天花乱坠的言论,看看人工智能现在究竟能够做些什么。

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    ,新冠7天痊愈!

    新智元报道 编辑:桃子 拉燕 【新智元导读】刚刚,AI大牛发文表示,自己的新冠结果已由阳性转为阴性。祝贺大佬身体恢复健康! 新冠痊愈了! AI大牛 2月7日,称,自己的新冠病毒检测呈阳性。 此前确诊后,他称自己的症状类似于轻微流感,庆幸的是已接种过疫苗,所以自愈也是情理之中。 提到这名字,可以用家喻户晓来形容。 其中,开发人工神经网络最经典的一个案例是,让AI观看一周YouTube视频后,自主识别关于猫的视频。这个案例为人工智能领域翻开崭新一页。 在接受IEEE Spectrum的一个采访中,探讨了人工智能领域下一个十年的风向,并提出了是时候从大数据转向小数据、优质数据的观点。 最后总结道, 在过去十年中,人工智能的最大转变是向深度学习的转变,未来十年,我认为会转向以数据为中心。

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    算-EM算法笔记

    最近感觉对EM算法有一点遗忘,在表述的时候,还是有一点说不清,于是重新去看了这篇<CS229 Lecture notes>笔记. 于是有了这篇小札.

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    笔记11_推荐系统

    机器学习-11-推荐系统Recommender Systems 本周中主要讲解了推荐系统的相关知识。 推荐系统应该是目前机器学习领域或者说人工智能领域最热门的方向之一,还有NLP、CV等,主要内容包含: 推荐系统简介 基于内容的推荐系统 协同过滤 推荐系统 推荐系统概述 常见的推荐系统有三种主要的应用常景

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    笔记10_异常检测

    机器学习-10-异常检测 “黑中有白,白中有黑,没有绝对的白,也没有绝对的黑,黑可衬白,白可映黑。 八种无监督异常检测技术 基于统计的异常检测技术 MA滑动平均法 3—Sigma(拉依准则) 基于密度的异常检测 基于聚类的异常检测 基于``K-Means`聚类的异常检测 One Class SVM

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    教你应用机器学习技巧

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