机器学习已经强大到可以独立成为人工智能的一个子领域。 可以通过对机器编程实现比如执行网络搜索、理解人类语言、通过x光诊断疾病，或制造自动驾驶汽车。
李林 编译整理 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 用Airbnb找房，是不是经常觉得“这个房子正合朕意”？ 除了照骗拍得好之外，机器学习也功不可没。 Airbnb的工程副总裁Mike Curti
编译 | 量子位 若朴 赌徒往往依赖直觉，庄家偏爱铁一般的事实。他们的最终结局，殊途同归于预测。对于在线赌博和游戏公司而言，他们可以藉由用户鼠标的每次点击获得大量数据，而把这些数据变成有价值预测的关键，就是复杂的机器学习。 有何帮助？ 机器学习的意思是，不需要细致入微的编程，就能让机器从数据中学到关系和模式。这种方式需要大型数据集和规划。不同的公司在开发机器学习算法是，有不同的优先级和目标。比方，有公司想利用玩家数据来改进游戏设计；而另一公司可能更希望最大化收入，并识别出最可能花钱的玩家。 让我们举个实
经过5次视频讲解的铺垫，终于进入正轨。这次视频讲解机器学习问题的建模表示，主要包括2个方面的内容：
最近在Coursera 上学习斯坦福大学的机器学习。根据费曼学习法的理论，教是最好最快最有效果的学习方法。因此，我将会开一系列机器学习相关的文章，同步我的学习进度，并用我自己的理解和语言将我学到的内容写出来。
AI科技评论按：本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了，那么机器学习系统如何呢？ 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准，但凡有公司要自己搭建 OpenStack，先要
本文主要介绍了机器学习中的线性回归模型，以及其在实际问题中的应用。作者通过举例说明线性回归模型在解决二分类问题、学习问题、更多特征问题和不局限于线性问题等方面的应用。同时，还介绍了线性回归模型的一些拓展，如岭回归和Lasso回归等。
在移动银行，熟练的聊天机器人或搜索引擎出现之前，机器学习在金融领域就有广泛应用。由于交易量比较大，交易历史数据精确完备，以及金融领域的量化分析特点，金融领域是比较适合人工智能技术应用的领域。现在，金融领域出现了很多机器学习的应用场景，这主要是由计算能力的提高以及机器学习技术方法的普及推动的（比如谷歌的Tensorflow）。 今天，机器学习已经成为金融生态中不可或缺的组成部分，从贷款审批到资产管理，到风险评估。但是，很少有专业人士能够准确地知道机器学习在每天的日常金融应用中有多少应用模式。 TechEme
这背后所利用的技术就是人工智能中很重要的神经网络与机器学习，神经网络模拟电信号在人脑神经元之间的传递过程，对输入数据进行处理。利用分层的神经元，从大量样本数据中总结出共同特征，由此生成高还原度的合成声音。
最近，这本名为《可解释性的机器学习》书在推特火了起来，两天内2千多人点赞，将近700人转发。
而在网友的回复中，曝出了世界各地这一大热专业的待遇情况，有的国家一年能开出50万美元（350万人民币），有的却不如普通公务员。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算，租卡训练一次谷歌PaLM模型的话，光计算成本就达上千万美元了，还不包括数据、测试的开销等，并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世，接连打破多项自然语言处理任务的sota，这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址：https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
目前有各种不同类型的机器学习算法，最主要的两类是监督学习和无监督学习，简单的说，监督学习就是我们教会计算机学习某些东西，而在无监督学习中我们让计算机自己学习。
团队需要分析一个来自在线零售商的数据。该数据集包含了78周的购买历史。该数据文件中的每条记录包括四个字段。 客户的ID（从1到2357不等），交易日期，购买的书籍数量，以及价值。 我们被要求建立一个模型来预测消费者每周的购买频率、书籍的购买单位和购买价值。
有爬虫经验的各位小伙伴都知道，正常我们需要登录才能获取信息的网站，是比较难爬的。原因就是在于，现在各大网站为了反爬，与爬虫机制斗智斗勇，一般的都加入了图片验证码、滑动验证码之类的干扰，让我们的爬虫半途折返。
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 1、数据处理特点不同 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？ 比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取
经常看到有很多人把机器学习和数据分析混为一谈，因此我想分析一下机器学习和数据分析这两个职位之间有什么不同，他们干的事情有什么不同，并且借此来分析下两者的技术背景有什么不同。 首先呢这两者的第一个区别就是他们处理的数据特点不一样。那么怎么可以简单地理解呢？ 首先从我们的传统上。数据分析他们所处理的是交易数据，而我们机器学习处理的则是行为数据。那么，什么是交易数据，什么是行为数据呢？比如说对于一个电商来说，他的用户交易数据就是下单，比如说对于银行这样的系统来说，他的交易数据就是用户的存取款账单，再比如对于电信
白宫本周四将召集34家大公司的高管，聊聊怎样加强机器人和算法的部署，还要更广泛地聊聊AI。
1 一觉醒来，发现InfoQ的大数据杂谈公众号改名叫AI前线了。相关的微信群也变成了AI前线群。大数据已死，AI当立，大概是这样一个节奏。 我依稀记得编辑拉我进群时候的盛况。于是我过去问编辑大数据是不是不做了，编辑和我说大数据内容不变，加量不加价。 也许编辑没有说谎，但是顶着AI名声的公众号里，即便有大数据的内容，估计也不再是头条二条了。大数据终究还是被抛弃了。 对于这个2008年开始碰Hadoop，2009年开始在Cosmos上班的人，有种说不出来的悲凉。不到10年，大数据这一茬被收割的差不多了。我们
你应该收多少钱才会让一个人住在你家里？或者说，你愿意花多少钱住在别人的房子里？对于计划好的假期和突然决定的行程，你是否愿意或多或少地花点钱？
开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有七种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1. 微软Azure机器学习 基于微软Azure云平台的Azure机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验：从只用一个网页浏览器设置，到使用拖放手势和简单的数据流图来设置实验。Machine Learning Studio提供了
随着人工智能的兴起，数据的质量和数量，已经成为影响机器学习模型效果最重要的因素之一，因此通过数据共享的模式来「扩展」数据量、从而提升模型效果的诉求也变得越发强烈。
这次大猫想聊一下“公有云”这个话题，特别的，是使用微软的Azure公有云服务后的一点感受。
📷 上海交通大学计算机系邓小铁教授 文/CSDN焦燕 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，邓小铁教授发表了题为《金融博弈下的价值学习》的分享。 邓小铁现任上海交通大学计算机系致远讲席教授，曾获得清华大学工学学士学位、中国科学院硕士学位以及斯坦福大学博士，曾在英国利
总有人在后台问我，如今 TensorFlow 和 PyTorch 两个深度学习框架，哪个更流行？ 就这么说吧，今年面试的实习生，问到常用的深度学习框架时，他们清一色的选择了「PyTorch」。 这并不难理解，这两年，PyTorch 框架凭借着对初学者的友好性、灵活性，发展迅猛，几乎占据了深度学习领域的半壁江山。比起 TF 的框架环境配置不兼容，和 Keras 由于高度封装造成的不灵活，PyTorch 无论是在学术圈还是工业界，都相当占优势。不夸张地说，掌握了 PyTorch ，就相当于走上了深度学习、机器学
序言 标题来自一个很著名的梗，起因是知乎上一个问题：《锅炉设计转行 AI，可行吗？》，后来就延展出了很多类似的问句，什么“快递转行AI可行吗？”、“xxx转行AI在线等挺急的”诸如此类。 其实知乎原文是个很严肃的问题，很多回答都详尽、切题的给出了可行的方案。AI的门槛没有很多人想象的那么高，关键在于你是满足于只是看几个概念就惊呼“人工智能将颠覆xxxx行业，xxxx人将失去工作”、“人工智能将会毁灭人类”，还是你真的打算沉下心来学一些人工智能的知识，学习用另外一种方法和视角了解这个世界。 所以本文其实也
上海交通大学计算机系邓小铁教授 文/CSDN焦燕 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 在大会的智能金融论坛上，邓小铁教授发表了题为《金融博弈下的价值学习》的分享。 邓小铁现任上海交通大学计算机系致远讲席教授，曾获得清华大学工学学士学位、中国科学院硕士学位以及斯坦福大学博士，曾在英国利物浦大学、香港城市大学
使用自然语言处理的人工智能聊天机器人几乎应用到了所有行业中。一个实际的应用是提供动态的客户支持，使用户能够提出问题并获得高度相关的响应。例如，在医疗保健方面，一位顾客可能会问“我今年体检费是多少？”，另一位顾客可能会问“医生看病要多少钱？”一个训练有素的聊天智能会明白这两个问题都有类似的含义并根据可用数据提供相关的答案。
7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2
路透社发文称华尔街机构正在利用人工智能监控股市欺诈行为。 两家交易机构的运营者已经宣布计划在未来的几个月内推出用于市场监控的人工智能工具。而华尔街监管部门的官员告诉路透社，他们也不会落后太久。很多高管希望具有人性化智慧的计算机可以帮助普通人更快地找出不正当行为。例如，软件可以监测聊天室消息，检测大宗交易前后的可疑吹嘘或相互吹捧。它还可以更快地解决复杂的问题，如“分层下单”，即订单被快速发送到交易所随后取消，人为造成股票价格变动。 美国金融业监管局（Financial Industry Regulatory
相信大家在开始学习机器学习的入门时，首先接触的概念就是监督学习、无监督学习以及半监督学习。在我们开始讲解之前，我们先回顾一下什么是机器学习（ML）？
现在是机器学习 ( ML ) 和人工智能 ( AI ) 的黄金时代，人工智能模型的新方法和用例持续增加。而 PyTorch 作为最流行的深度学习框架，与 AI 密切相关。 PyTorch 框架发展迅猛，现在可以说几乎占据深度学习框架的半壁江山： 它被广泛用于构建和训练神经网络，包括图像分类、语音识别、自然语言处理等应用； 它提供了简单易用的 API，可以帮助研究人员和开发人员快速构建和测试新的深度学习模型，从而 推动 AI 技术的发展； PyTorch 还支持自动微分，可以大大简化训练过程，并使神经网络的调
原作 Josh Constine Root 编译自 TechCrunch 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 大多数科技公司满怀理想，一腔热血地希望能搞出万能的个人智能助理，编写出能回答所有问题的代码。但往往最后都会归于失败。 “错就错在，现在看到机器学习（的发展），就以为我们离通用智能已经很近了，”Fin创始人Sam Lessin说。只用AI的话能解决的问题范围相当地窄。相信用过Siri和其他语音助理产品的人都有深切体会。 Fin的思路，和这个概念完全相反。 Fin是什么 Fin，一款个人AI助理软件
随着企业加速迁移到云，他们获得的不仅仅是效率的提升和一个新的协作工具。在这个云应用的新时代，人们可以为企业云添加各种强大的功能，比如人工智能、区块链、高级分析和物联网管理。
下棋程序：E ：无数次下棋获得的经验；T :下棋；P ：与新对手下棋时的胜率有所提升。
📷 美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合
刚开始学习机器学习的时候就接触了均方误差（MSE，Mean Squared Error），当时就有疑惑，这个式子是怎么推导的，但是因为懒没有深究。今天看到了唐宇迪老师的机器学习课程，终于理解他是怎么推导的了。一定要一步一步看下去，别看他公式这么多，随便认真看一下就能理解的！
新能源汽车是未来汽车工业发展的主流，也是目前汽车工业的热门所在。新能源汽车有多种类型，像甲醇汽车、乙醇汽车、天然气汽车、混合动力、纯电动，燃料电池汽车等等。那么，新能源汽车为什么不开发出太阳能充电的呢？
现在机器学习已经变得越来越主流，一些设计模式渐渐浮现。作为CrowdFlowe的CEO，我与许多构建机器学习算法的公司合作过。我发现了在几乎任何一个成功将机器学习应用于复杂商业问题的案例中，都有“人在环中”的运算。它是这样的： 首先，一个机器学习模型先对数据，或者每一个需要标记的视频、图片和文件，做处理。这个模型也给出了一个置信分数（confidencescore），表示这个算法有多大可能做出了正确的判断。 如果置信分数低于了某个值，它会把数据发送给人类，让人类做判断。人类做出的这个新判断既会被应用于处理过
最近两天终于闲来写写之前的Python代码，好久没做，手有点生，编程这个活就是这样，得需要经常写，不然认生。今天的主题比较随意，任务就是爬取拉勾网的数据并且做简要的数据分析，本文直接给出我的个人分析结论，存在比较片面的情况。感谢@某某给的提供的初始代码，我给忘了谁了，加我的人太多，发的消息我可能没看见，可以在给我发一次，两次我没回复，那就是这个问题我回答不了，或者说百度很轻松能回答你。废话少说，直奔主题。
机器学习的方法改变了计算机的工作方式，它使得计算机不再依赖于硬编程，而是可以从实例和经验中进行学习。你把数据喂给它，它根据特定的算法和数据建立逻辑，输出结果，期间并不需要写任何代码。
7 月 10 日，Google AI 负责人、「程序员大神」Jeff Dean，以及谷歌几位研究人员在日本东京与人们分享了如何运用 AI 解决当下众多社会问题，包括医疗、环境保护和灾难预防等领域问题的方法。
6月24日下午，钛媒体和杉数科技主办的2017 AI 大师论坛在京举行，论坛邀请了五位算法优化、机器学习领域的顶尖教授、学者出席并发表学术演讲。论坛上，五位科学家围绕算法、数据、应用，结合各自的研究领域，畅谈了现状和未来的发展。纽约大学商学院助理教授陈溪参加此次论坛并发表题为“从机器学习到智能决策“的演讲。 AI 科技评论了解到，陈溪博士目前是纽约大学商学院助理教授，Carnegie Mellon 大学机器学习系博士，也曾跟随机器学习泰斗Berkeley教授Michael I Jordan 做了为期一年多的
java大行其道的今天我们来谈谈c++，现在学c++的人越来越少了。问题在哪？互联网盛行的年代，能吸引眼球的就是能赚钱的。所以一看招聘，发现做java开发是抢手货，起步价比c++高。 再则学习c++难度都比其它语言较高。而它的学习难度，太复杂性。现在c++的使用范围比以前已经少了很多，java、C#、python等语言在很多方面已经可以代替c++。但是也有很多地方是其他语言完全无法替代的，主要集中在需要运行效率比较高的行业，比如游戏、高效的服务器，网络等。 一、游戏开发 游戏开发都有哪些，引擎开发（
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，具体总结了微软雷德蒙研
美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇 文/CSDN贾维娣 7 月 22 - 23 日，在中国科学技术协会、中国科学院的指导下，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的 2017 中国人工智能大会（CCAI 2017）在杭州国际会议中心盛大召开。 大会第二天上午，美国微软雷德蒙研究院首席研究员周登勇（Denny Zhou）发表了《众包中的统计推断与激励机制》主题报告，从“为什么众包”、“众包的挑战”、“统计推断”、“激励机制”着手，结合多个生动形象的案例，
公众号推送了很多技术类的文章，今天为大家带来一篇软文，直指交易实战。所有策略、算法等，可能都需要经过实践的检验和不断的改进才有可能为你带来一定的财富，但也不是永远的。
数据分析是指用适当的统计分析方法对收集来的大量数据进行分析，将它们加以汇总和理解并消化，以求最大化地开发数据的功能，发挥数据的作用。数据分析是为了提取有用信息和形成结论而对数据加以详细研究和概括总结的过程。
李杉 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 苹果推出Siri已经7年，杰夫·贝索斯（Jeff Bezos）受到《星际迷航》的启发推出Alexa也已经3年。 其实，以人工智能为基础的互动界面
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