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关键词

学,对意味着什么

在机器学习模型中,如果把所要处理的样本据看作随机变或随机向,就可以利用概率论的观点,对问题构建概率统计模型,继而展对问题的各种研究,如今概率问题已经深入、社会科学、生物信息科学等方方面面 (2) 通过理论知识学习中引入计算机编程实践,让初学更深入掌握学定理的含义,提升学兴趣,利用中的经典算法解决现实世界的问题,激们对的兴趣和自信,避免学学习中的枯燥乏味,从而更快提升自我 分别为Python提供了快速组处理、值运算及绘图功,Python语言及其众多的扩展库所构成的环境十分适合程技术员、科研员处理实验据、制作图表,甚至科学计算应用程序。 时代,程序在运行各类算法时,常用的处理方法是调参或调包,但是当现该算法效果不好时,如果不理解算法背后的学模型,就很难对该算法进行优化,要理解算法的内在逻辑,没有学基础是不行的。 当今时代机遇与挑战并存,技术目前有着较好的就业环境,各行各业都对有着巨大的才需求和较高的要求,相对其他行业,也拥有较高的薪资收入,一旦掌握算法原理就会在技术上得到质的提升

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的 10 个源项目

关于的项目,相信大家都看过或用过不少了,但它们的大多看上去都十分“高大上”,让感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。 事实上,有很多关于的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功独特的项目。? Snake-AI:贪吃蛇游戏的 项目地址:https:www.oschina.netpsnake-ai推荐理由:一个用 CC++ 语言编写的贪吃蛇游戏的。 使用了最短路径、最长路径、算法。AI 的目的是让蛇尽可的吃更多的食物,直到吃满整个地图。Demo:? 也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性计算,譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。

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    (python) —— py

    Pythonpython 的应用领域:       系统运维、网络编程、科学计算、,机器、web 、大据及据库编程、云计算、教育、游戏,图像等其它 python 的优缺点        优点:面向对象(Java, C++, Python)、免费、可移植、可混合编程(CC++Java.net)、简单易学易用、应用领域广泛、效率高、源。        获取地址:https:www.python.orggetit python的运行:         python的解释执行器:                CPython        (C语言)                 Jython           (Java语言)                IronPython    (C#语言)                PyPy ,直到行尾       作用:让注释内容不参加解释执行 附录: (python)—— 目录汇总

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    不可错过的源项目 ——

    推荐 10 个饱受好评且功独特的项目关于的项目,相信大家都看过或用过不少了,但它们的大多看上去都十分“高大上”,让感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。 事实上,有很多关于的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功独特的项目。? 请输入标题 abcdefgSnake-AI:贪吃蛇游戏的 https:www.oschina.netpsnake-ai请输入标题 bcdef推荐理由:一个用 CC++ 语言编写的贪吃蛇游戏的 也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性计算,譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。 相信还有其他优秀的项目尚未在本文出现,欢迎各位在评论中留下你们的推荐~

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    2018年,73%的都计划学习

    ■ 46% 的表示他们很可会在 2018 年寻找一份新作。——DigitalOcean 报道? 随着(AI)始几乎渗透到每一个行业,越来越多的员正在制定计划学习这项技术以增加自身的商业竞争力。 据 ZDNet 报道包括微软公司在内的一些公司已经在他们的产品中增加了,让员更容易地整合据,这也使得员更熟悉这些技术。 员也希望 AI 在未来一年够解决一些问题:当他们被问及预计 2018 年会面临什么样的重大挑战时,63% 的觉得是自动化作流程,32% 的觉得是用 AI 和机器学习解决业务需求。? AI 员是目前最亟需的专业员之一,面临着高条件和高薪水。接受调查的中约有 46% 的表示,他们很可会在 2018 年利用市场的热门寻找新的作。-END-译 钟国敬

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    不可错过的 10 个源项目

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    爱好的67大博客

    的视频和链接到伟大的资源。频率约为每月1个帖子。 https:www.inbenta.comenblog30.Clarifai博客 - 行动关于博客 Clarifai是一家公司,擅长视觉识别,为企业和员解决现实问题。 AI系统可信推理的学理论。 https:www.enkode.coblog51.DatumBox - 机器学习,统计和软件博客关于博客 Datumbox博客侧重于机器学习,统计,及其在软件和在线营销方面的应用。 http:brighterion.comblog58.Quertle - 生物医学和大据分析关于Blog Quertle是生物医学大据的领导

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    【给 iOS 在 iOS 上的应用和机会

    【新元导读】这篇文章是一名 iOS 总结他在硅谷和西雅图的所见所闻,对和机器学习的思考,以及给 iOS 带来的机会和挑战。前言近几年来的话题那是炙手可热。 笔作为一名 iOS ,对于如火如荼的和机器学习,也保持了密切的追踪和了解。这篇文章就是总结我在硅谷和西雅图的所见所闻,抛砖引玉的与大家分享一下我对于的思考。 是什么? 其实在 iOS 上由来已久,且可会深入我们的日常中,所以我们有必要对此高度敏感。这里笔来分享一下在 iOS 上的应用。 时代更多是移动时代的升级和补充,而不是取代。所以 iOS 仍有市场,我们无需担心会让我们失业。但是,iOS 需要拥抱。这届的 try! Google 更是把融入到了绝大多的 iOS 的应用中。如果 iOS 拒绝,我们可再也无法出让用户满意的应用。

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    谷歌提出帮助的方法

    澳洲科学媒体Sciencealert刊登了David Nield的一篇文章,称谷歌的研究们正在利用更强大的。 机器学习的目标是使计算机根据样本据做出自己的决策。它是的一种方法,包含了两个主要步骤:训练和推理。 根据谷歌所得到的结果,在寻找解决问题的最佳方法方面,AutoML甚至可类专家更聪明。这可为构建未来的系统节省了大作,因为它们够部分自建了。 在大会的演示中,谷歌展示了它的机器学习技术如何调亮灰暗的图片或消除图像中的障碍物,这些行为都是基于系统根据百万个其他照片进行的训练。 有了AutoML的帮助,我们的平台应该够更快地变得更,虽然可还需要等待一段时间才看到安卓相机应用程序的优点。在此之前,应用程序员和科研够利用AutoML。

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    一张图搞懂-的入门指南

    虽然对的理解几十年来一直在变化,但我们也有理由相信时代最终会到来。那么想要成为一名,怎样才踏入这一领域呢? 首先要搞清楚,到底是什么? ? 今天的达到了什么程度?当下,是一个总称,可以表示任何一种感知、推理、行动、自我调试(adapt)的程序。可以通过机器学习和深度学习两种方式来实现机器的上述行为。? 在监督学习中,算法学习通过处理和分类大经过标签的据来识别据。在无监督学习中,算法识别的是模式并对大无标签的据进行分类,往往比脑要快得多。 的机遇最令激动的地方就是具备变革我们生活触及的每个产业的潜力,不仅仅是计算和软件产业。它会像业革命、技术革命、字革命那样改造社会颠覆我们的日常生活。 对于来说,领域的扩张意味着你可以将的专业知识应用到你感兴趣的领域中。??

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    OpenAI号召警察

    因此,OpenAI呼吁其他顶级研究员加入其行动,一同新技术来检测领域取得的突破。 他们认为,我们不应该对一到两个大公司付出所有信任,而是让所有获得必需的力,来阻止被用于不当用途。 虽然这种理念存在局限——我们不分享一切,而又唯恐有什么落入坏手中——但很多认为OpenAI可以作为谷歌和Facebook等大公司的监督,因为按照哲学家Nick Bostrom的话来说,OpenAI 对警察的呼吁代表着这种理念落实到实践的端。OpenAI不仅仅希望新的并与世界分享,还希望积极跟踪不法分子。 他承认,检测恶意行为很困难,但这也正是为什么OpenAI会呼吁研究始探索可性。OpenAI还希望可以自行处理网络安全的,以及可以赢得在线编程竞赛的系统。

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    (python) —— 字符串(str)

    DEFprint(x)y = 123z = x + y      += 复合赋值x += y 等同于 x = x + y        * 运算符生成重复的字符串x = ABC * 2print(x)注: 字符串只和整相乘 ,第二个索引为1,最后一个索引为len(s)-1                python 序列的反向索引从-1始,-1代表最后一个,-2代表倒第二个,以此类推,第一个是-len(s)9、切片 slice 步长是切片每次获取完当前索引后移动的方向和偏移                     a、 没有步长,相当于取值完成后向后移动一个索引的位置(默认为1)                     b、 当步长为正整时,取正向切片:                           步长默认值为1, 始索引默认值为0, 结束索引的默认值为len(s)                      c、 %10s % abc #        abc    %05d % 123 # 00123    %-+5d % 123  # +123 15、附录        (python)—— 目录汇总

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    必知:展史

    1.2展史的研究不仅与对的思维研究直接相关,而且和许多其它学科领域关系密切。 以往该试验几乎是衡机器的唯一标准,但是从九十年代始,现代领域的科学家始对此试验提出异议:反对封闭式的,机器完全自主的;提出与外界交流的,机交互的。 从某种意义上可以说近代展,首先是从神经网络研究始的。但是由于某种原因,神经网络的研究一度进入低潮。 详细内容参见第六章《神经元网络》◆美国学家Shannon(香农),1948年表了《通讯的学理论》,标志着信息论的诞生。◆美国学家、计算机科学家McCarthy,的早期研究。 1956年,他和其他一些学联合起召了世界上第一次学术大会,在他的提议下,会上正式决定使用这个词来概括这个研究方向。

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    不可错过,10个简单的源项目——

    AIUNION产业技术创新战略联盟这里是联盟,汇聚了最新的AI新闻资讯,还有最前沿的国内外AI源技术,最具价值的AI创新企业,最具权威的行业导师,和最具实力的创投机构! 推荐 10 个饱受好评且功独特的项目关于的项目,相信大家都看过或用过不少了,但它们的大多看上去都十分“高大上”,让感觉要掌握他们犹如习屠龙之术一样。 事实上,有很多关于的项目还是十分实用的,而且用途还十分有趣,下面就简单为大家盘点 10 个功独特的项目。? 也可以使用 TensorFire 提供的底层接口来进行其他的高性计算,譬如 PageRank、元胞自动机仿真、图片转化与过滤等等。 相信还有其他优秀的项目尚未在本文出现,欢迎各位在评论中留下你们的推荐~产业技术创新战略联盟

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    展史

    我一直很好奇是如何提出来的,它背后有什么样的故事,在展的这60年的时间中,又经历了什么?为什么现在才是的爆点,未来又将走向何处? 的诞生:1943 - 1956在20世纪40年代和50年代,来自不同领域(学,心理学,程学,经济学和政治学)的一批科学家始探讨制造大脑的可性。1956年,被确立为一门学科。 当时大多几乎无法相信机器够如此“”。研究们在私下的交流和公表的论文中表达出相当乐观的情绪,认为具有完全的机器将在二十年内出现。 因此深蓝团队其实把一个机器问题变成了一个大据和大计算的问题。? IBM“深蓝”战胜国际象棋世界冠军越来越多的AI研究和使用复杂的具。 如今在很多与“”有关的研究领域,比如图像识别和自然语言理解,如果所采用的方法无法利用的优势,会被认为是落伍的。据驱动方法从20世纪70年代始起步,在八九十年代得到缓慢但稳步的展。

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    什么是 展现状

    image.png一、什么是计算机科学的产物,一个小小的分支,尽模拟类的脑子,通过对本质的了解,生产可以与类做出相似反应的机器。 这项新技术学科主要是为了研究、用于的延伸、的技术应用,也算是集结了很多方面的专家的研究和慧,研出来的产品。每天很多和专家都在关注着的情况。 二、展现状这项技术从刚始研时的稚嫩,与类只有一点相似,到现在的跟类做出的反应可以一致,而且是多种反应的。 该技术的不断展,完善了部分功与系统,但总的来说,目前的仍然处于弱的时期,想要完全展到成熟的程度,还需要不断的研究与。 但这确实也为各行业做出了贡献,例如制造业,因为制造业需要大的生产产品,在之前制造业用的就是廉价劳动力,使用的机器够减少成本的支出。

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    让劳动更好受益于

    由于具有替代类劳动的作用,不少担心这会导致部分劳动失去作。现实中,在某些领域也确实已经出现了取代劳动力的现象。那么,的进一步展会不会引大规模的失业? 协调并需大运用创造力、抽象力、情感力,通常缺乏标准化、程序化的规则,被替代的难度较大。 随着展,面临失业风险的不仅仅是体力劳动,诸如文秘、行政助理、普通会计等作规则性较强的脑力劳动,也有较大可被取代。 另外,由于规则性较强的劳动被替代,再加上完成超过类体力或脑力负荷的任务,所以对很多劳动而言,将辅助或支持其更好地作,或是减轻劳动强度和作压力,或是提高劳动效率与作水平 由直接创造的新就业岗位,涉及的研、使用、监管和培训,它们对劳动的技和素质自然提出了全新的要求;而未被完全取代的原有作岗位,因其作性质与任务结构将生重大改变,也会要求劳动具备更高层次的

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    2018年,从业不得不面对的AI负

    今天我们来预测几个,很可在2018年进入我们眼帘的“”。毕竟做好准备,是解决问题的前提条件。 一、伦理问题始出现个案2017年1月,在加利福尼亚州阿西洛马举行的Beneficial Al会议上,近千名相关领域的专家,联合签署了著名的《阿西洛马23条原则》。 《23条原则》的主要内容,就是呼吁损害类的利益和安全,同时必须可以被类控制,同时类要尽尊重和机器的安全。 听起来颇有点科幻的味道,但是在各行各业始部署AI,尤其始利用AI进行自动化决策的时候,的伦理与道德问题或许真的会浮出水面。比如说,自动驾驶车辆在马上要生事故时,是优先保护路还是乘客? 引了媒体对于AI价值观的大讨论。在各个产业场景始使用AI技术时,随之而来的边界问题、责权问题、道德选择问题这些在实验室中不会出现的矛盾将很可被引类还从未真正讨论过这些。

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    与大的12个注意点

    是近年来科技展的重要方向,在大据时代,对据采集、挖掘、应用的技术越来越受到瞩目。 在和大据的过程中,有哪些特别需要注意的要点领域的算法大师、华盛顿大学教授Pedro Domingos对此进行了深入思考。 有些是离散化的据(例如房间里的),另一些则是连续化的(例如气温或气压等据)注意点2:计算难以瞬间完成完成任何一个解决方案的计算,都需要一定的时间,方案的响应速度,对商业应用的成功与否起到十分关键的作用 在用于实际应用时,从业普遍都认为,未来的算法一定时会通过模型组合的方法来获得更好精度,但是这也会抬高非专业员理解系统机制的门槛。 在与大据应用系统时,把握好以上十二个注意点,够有效避免实战中的各种“坑”,帮助技术在走出实验室,走向落地应用时,挥更加健壮、强大的作用。END.

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    必须知道的十种深度学习方法!

    源| AI 科技评论文| Camel不管是AI也好,其他学科也好,学习、研究的过程中不断反思学科的历史,总结学科的展现状,找出最重要的理念,总“吾道一以贯之”。 如果让来走,可就不一样了,你可会先随便选一个方向,然后沿着这个方向的梯度向下走;过一会儿再随机换一个方向向下走;最后你现自己差不多也到了谷底了。 任何一条输入都够采取所有这三个决定。这种设计其实是受到了我们大脑如何作的启,并且可以基于输入来处理突然的上下文切换。 所以当你没有足够的据或训练的资源时,迁移学习是非常有用的一个具。这篇文章只是展示了这些方法的一般概述。 加入社群天学网学院培养符合企业需求的实战型AI

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