商务统计学是一门研究商务领域中的数据分析和决策科学的学科。它主要关注商业领域中的统计学原理和方法，并利用这些原理和方法来解决商业领域中的问题。商务统计学基础包括从不确定性到人工智能的各个方面，下面我们将逐一进行介绍。
到底什么是机器学习？机器学习在商业领域如何应用？和大数据、统计学又有什么关系？DT君邀请到美国著名大数据教育机构、全美最佳大数据训练营“纽约数据科学学院”首席数据科学家张尚轩（Vivian Zhang），她通过丰富的案例，深入浅出地为我们介绍了机器学习的基础背景、算法和应用。
人工智能是当前社会的显学之一，但如果没有了机器学习和算法的支撑，人工智能就无从谈起。到底什么是机器学习？机器学习跟统计学又有何关系？在1月11日的数据侠线上实验室中，DT君邀请到美国知名大数据教育机构“纽约数据科学学院”首席数据科学家张尚轩（Vivian Zhang），她通过丰富的案例，深入浅出地为我们介绍了机器学习的基础背景、算法和应用。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 监督部分 第二章 感知机： 博客：统计学习方法|感知机原理剖析及实现 实现：perceptron/perceptron_dichotomy.py 第三章 K近邻： 博客：统计学习方法|K近邻原理剖析及实现 实现：KNN/KNN.py 第四章 朴素贝叶斯： 博客：统计学习方法|朴素贝叶斯原理剖析及实现 实现：NaiveBayes/NaiveBayes.py 第五章 决策树： 博客：统计学习方法|决策树原理剖析及实现 实现：
作为近几年的一大热词，人工智能一直是科技圈不可忽视的一大风口。随着智能硬件的迭代，智能家居产品逐步走进千家万户，语音识别、图像识别等AI相关技术也经历了阶梯式发展。如何看待人工智能的本质？人工智能的飞速发展又经历了哪些历程？本文就从技术角度为大家介绍人工智能领域经常提到的几大概念与AI发展简史。 一、人工智能相关概念 1、人工智能（Artifical Intelligence, AI)：就是让机器像人一样的智能、会思考, 是机器学习、深度学习在实践中的应用。人工智能更适合理解为一个产业，泛指生产更加智能的
问题导读 1.什么是程序？ 2.什么是算法？ 3.什么是机器学习算法？ 4.机器学习的主要任务是什么？ 5.机器学习+数据库=？ 6.什么是自然语言处理？ 什么是程序（Program） 计算机程序，是指为了得到某种结果而可以由计算机（等具有信息处理能力的装置）执行的代码化指令序列（或者可以被自动转换成代码化指令序列的符号化指令序列或者符号化语句序列）。 通俗讲，计算机给人干活，但它不是人，甚至不如狗懂人的需要（《小羊肖恩》里的狗是多么聪明可爱又忠诚于主人）。那怎么让它干活呢，那就需要程序员用某种编程
“在未来30年， 人工智能将取代目前世界上50%的工作。” ——莱斯大学 计算机科学教授 Moshe Vardi 不管未来怎么样，我觉得提高设计师的效率是眼前最容易做到的事情。 设计师打交道最多是图像
不愿意看那一堆公式符号，却想知道卷积神经网络（Convolutional Neural Network）如何做图像分辨？分享一段我给自己研究生的讲解答疑视频，希望对你有帮助。
【新智元导读】作者Geethika Bhavya Peddibhotla列出了49个人工智能领域常用的API，包括机器学习和预测、人脸和图像识别、文本和情感分析以及翻译。下文只是列举式陈述，有其他推荐
2022年9月22日，中国AI药物研发大会 (CAPR) 在上海召开。中山大学药物分子设计研究中心徐峻主任以《人工智能辅助药物发现——从颠覆性思维到底层逻辑的重构》为题演讲，从底层逻辑的角度解读了AI在制药行业的价值、挑战和未来的机会。
NO.1 人工智能科普类：人工智能科普、人工智能哲学 《智能的本质》斯坦福、伯克利客座教授 30 年 AI 研究巅峰之作 《科学 + 遇见人工智能》李开复、张亚勤、张首晟等 20 余位科学家与投资人共
随着人工智能不再是一个模棱两可的营销术语，而是一个更精确的意识形态，很多人被人工智能相关的各种术语所困扰。因此，我们为您介绍了人工智能世界中一些最重要的术语。
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在当前技术环境下，AI大模型学习不仅要求研究者具备深厚的数学基础和编程能力，还需要对特定领域的业务场景有深入的了解。通过不断优化模型结构和算法，AI大模型学习能够不断提升模型的准确性和效率，为人类生活和工作带来更多便利。
现在全社会，恨不得每个犄角旮旯都在讨论一个高大上的名词：人工智能（Artificial Intelligence, AI）。如果你不随大流，瞎掰扯几句，人都会用看待手握保温杯的中年大叔的眼光，鄙视死你！ Hold on，这种感觉似曾相识啊！N年前的商业智能（Business Intelligence, BI），然后的机器学习，到最近的大数据。好像都是这个感觉啊。就在过去的一两年里，你要是不跟人瞎扯几句大（嘴巴长大）——数据，会被鄙视死！你要再加一句：我是统计学教授，顿时会把人笑得人仰马翻：“统计学，就是
允中 编译 Google博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI Google AI入驻计划，是一项为期12个月的研究培训项目，希望帮助不同领域的科学家和研究员，掌握机器学习和AI的方法。 最
在很多人眼中，人工智能（AI）似乎是一个高高在上的领域，需要深厚的数学知识和高级学位才能涉足。然而，这种看法存在一定的误区。事实上，人工智能是一个非常广阔的领域，涵盖了从基础应用到前沿研究的多个层次。正如编程不仅包括开发编程语言，还包括熟练使用编程语言进行实际项目的开发，人工智能的入门也不需要高不可攀的门槛。本文将探讨如何从基础开始进入人工智能领域，并在这个过程中找到适合自己的定位。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 在进入正题前，我想大家心中可能会有一个疑惑：机器学习有什么重要性，以至于要阅
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 所有论文 包括已经录制完成和之后将要介绍的论文。选取的原则是10年内深度学习里有影响力文章（必读文章），或者近期比较有意思的文章。当然这十年里重要的工作太多了，不可能一一过一遍。在选取的时候我会偏向一些之前 直播课 中没讲到过的。 总论文数 67，录制完成数 32 全部 代码 ,预训练模型 获取方式： 关注微信公众号 datayx 然后回复 论文 即可获取。 机器学习算法AI大数据技术 搜索公众号添加： d
最近公司里有一些关于算法方面的工作，想到能学点有趣的新技术，于是毫不犹豫地参加了学习，机器学习，深度学习，离我们Java工程师到底远不远，说近不近，说远也不远，我们甚至可以在没有太多机器学习理论的基础时，去学习一些深度学习的简单应用，至少拿到demo过来跑一下还是没什么问题的。
随着科技的快速发展，人工智能(Artificial Intelligence,AI)正逐渐渗透到各个领域。
图像处理一般指数字图像处理，大多数依赖于软件实现。 其目的是去除干扰、噪声，将原始图像编程为适合计算机进行特征提取的形式。 图像处理主要包括图像采集、图像增强、图像复原、图像编码与压缩和图像分割。
数据挖掘就是对存在的数据集进行分析和总结而产出有价值信息的过程。有时数据挖掘也用来泛指一种方法，即数据挖掘是对数据进行处理，并从数据中分析、提炼、总结出有价值的信息的方法。
学习栗 编译自 GitHub 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 你的暑假可能还没到，但机器学习的假期书单已经提前出炉了。 想到假期还可以好好学习，是不是一下子就有动力复习了呢？ 必备解暑神器
感觉自己什么也不会，导师放养，又想要拿一个offer，但时间有限，只有一年半。我想，很多同学在硕士阶段可能都有这样的困惑。本来这是一个很好的问题，但让我遗憾的是，高票回答聊的都是项目经验、竞赛、简历、LeetCode这些。感觉没有一个达到点上的，所以今天和大家聊聊这个问题，希望可以对迷茫当中的同学们有点帮助。
【新智元导读】我们将机器学习中最突出、最常用的算法分为三类：线性模型、基于树的模型、神经网络，用一张图表简明地指出了每一类的优势和劣势。 在机器学习中，我们的目标要么是预测（prediction），要么是聚类（clustering）。本文重点关注的是预测。预测是从一组输入变量来预估输出变量的值的过程。例如，得到有关房子的一组特征，我们可以预测它的销售价格。预测问题可以分为两大类： 回归问题：其中要预测的变量是数字的（例如房屋的价格）； 分类问题：其中要预测的变量是“是/否”的答案（例如，预测某个设备是否会故
人工智能（Artificial Intelligence，AI）是一门涵盖计算机科学、数学和统计学等多个领域的交叉学科，它旨在构建可以表现出人类智能水平的机器智能，用以完成人类日常生活和工作中的各种任务。人工智能技术的应用范围越来越广泛，其进阶应用不仅仅是提高效率和准确度，而是超越了人类思维的范畴，颠覆了传统的思考方式，开启了全新的智能时代。
脑源(Brainsourcing)技术：利用一组参与者的大脑响应，每个人来执行一个识别任务，从而确定刺激的类别。研究人员调查了从参与者的脑电图（EEG）收集的数据中推断可靠类别标签的可能性。在该项实验中（N =30）测量了EEG对面部视觉特征（性别，头发颜色，年龄，微笑）的反应。结果显示，12名参与者的F1分数为0.94，而单人参与者的F1分数为0.67。随机概率为0.50。该项研究结果证明了脑源(Brainsourcing)技术在标记任务中的方法和实用可行性，并为在众包环境中使用脑-机接口的更一般应用开辟了道路。
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2012年，「GPU+深度学习」真正引爆革命火花 由于多层神经网络的计算量庞大、训练时间过长，常常跑一次模型就喷掉数周、甚至数月的时间，2006年该时也仅是让学界知道：「深度神经网络这项技术是有可能实现的」而已，并没有真正火红起来。 真正的转折点，还是要到2012年——那年10月，机器学习界发生了一件大事。 还记得我们在【（图解）人工智能的黄金年代：机器学习】一文中提过的ImageNet吗？美国普林斯顿大学李飞飞与李凯教授在2007年合作开启了一个名为「ImageNet」的项目，他们下载了数以百万计的照片
题图上这张在社交媒体上疯狂传播的恶搞漫画博得了不少转发，这似乎暗示着，对机器学习的炒作热度开始消退。然而，机器学习真的只是被美化的统计学吗？
来源：专知本文约800字，建议阅读5分钟可解释性AI是打开AI黑盒的解释性技术的实践指南。 可解释性AI是打开AI黑盒的解释性技术的实践指南。本实用指南将前沿研究简化为透明和可解释的AI，提供实用的方法，您可以轻松地用Python和开源库实现。从所有主要的机器学习方法的例子，这本书演示了为什么AI的一些方法是如此的不透明，教你识别你的模型已经学习的模式，并提出了建立公平和公正的模型的最佳实践。当你完成这一任务时，你将能够提高你的AI在训练中的表现，并构建鲁棒系统来抵消偏差、数据泄漏和概念漂移带来的错误。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx nerpy实现了BertSoftmax、BertCrf、BertSpan等多种命名实体识别模型，并在标准数据集上比较了各模型的效果。 https://github.com/shibing624/nerpy Evaluation 说明： 结果值均使用F1 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据 shibing624/bert4ner-base-chinese模型达到同级别参数量SOT
大数据文摘作品，转载要求见文末 大数据文摘记者：钱天培 提到大数据， Doug Cutting可能是最应该被记住的角色。他十年前的作品Hadoop运用分布式存储、运算技术为大数据处理带来了巨大突破。 1985年毕业于斯坦福大学，Doug Cutting先后任职于Xerox、Architext、Yahoo和Cloudera，并开发了全球首个全文文本搜索的开源函数库Lucene、著名的开源搜索引擎Nutch，以及他最引人瞩目的作品Hadoop。 7月13日至15日，全球数据盛会Strata Data Con
在医院陪护老婆已经一周了，与医生、化验、护士相处一周以后，发现这不就是数据分析、数据挖掘、数据运营间的关系吗！特此mark，让新同学快速理解一下。
在数据科学领域里工作的人才需要具备两方面的素质：一是概念性的，主要是对模型的理解和运用；二是实践性的，主要是处理实际数据的能力。培养这样的人才，需要数学、统计和计算机科学等学科之间的密切合作，同时也需要和产业界或其他拥有数据的部门之间的合作。目前还没有任何一所高校具有这样的平台。 数据科学的教育体系应该包括如下几方面的内容： （1）数学的基础知识。除了微积分、线性代数和概率论这三大基础中的基础以外，还需要随机过程、函数逼近论、图论、拓扑学、几何、变分法、群论等方面的基础知识。目前，可能还不是
在日常生活中，统计学无处不在，每个人、每件事似乎都可以使用统计数据加以说明。随着人类迈入大数据时代，统计学在方方面面更是发挥了不可或缺的作用。统计学思想，就是在统计实际工作、统计学理论的应用研究中，必须遵循的基本理念和指导思想。它们对统计学的发展起到了指导作用。
有关人工智能的话题吵吵嚷嚷了很长一段时间。虽然在资本的加持、巨头的拥趸之下，人工智能俨然已经成为后互联网时代的全新热门领域，但是，在一片热闹之后，人们似乎并未特别明显地感受到所谓的人工智能给人们的生活带来的些许改变。
在整个流程中，实体识别和关系抽取是比较关键的工作，它们的准确性直接影响到信息抽取的结果。
车牌的检测和识别的应用非常广泛，比如交通违章车牌追踪，小区或地下车库门禁。在对车牌识别和检测的过程中，因为车牌往往是规整的矩形，长宽比相对固定，色调纹理相对固定，常用的方法有：基于形状、基于色调、基于纹理、基于文字特征等方法，近年来随着深度学习的发展也会使用目标检测的一些深度学习方法。该项目主要的流程如下图所示：
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相
概念 什么是机器学习？ 机器学习是英文名称Machine Learning(简称ML)的直译。机器学习涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域，它主要使用归纳、综合而不是演绎。 相对于传统的计算机工作，我们给它一串指令，然后它遵照这个指令一步步执行下去即可。机器学习根本不接受你输入的指令，相反，它只
对于数据科学领域来说，现在是一个令人振奋的时期。它是新兴的研究领域，但是却在飞速的发展。如今数据科学领域需要大量的数据科学家，而他们在硅谷年人均收入则超过10万美元。哪里有优厚的薪酬，哪里就会有相当多的人会尽可能的拿到这样的薪酬。而数据科学技能的不足意味着很多人都要学习或者尝试着学习数据科学。 学习数据科学的第一步通常都是问问自己：我要怎样学习数据科学？这个问题的回复是我们要上一系列的课程和阅读一些书籍，并且我们需要先从线性代数或统计学开始学习。一年前，在学习过程中我也有过类似的经历。当时我不懂编程，但
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 实现思路 📷 数据处理 原始数据来源于 https://data.vision.ee.ethz.ch/cvl/rrothe/imdb-wiki/static/wiki_crop.tar 原始数据集包含的图片数量很多，我从中筛选了大约10000张图片（筛选条件为：由OpenCV识别出的face数目为1、性别已知、男女各约5000张） 图片尺寸统一为 100x100，文件名格式统一为 编号-年龄-性别.png，其中性别1
📷 向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 基于Flask RESTful api的图像特征检索方案，api传入url/base64即可在毫秒内返回数据库匹配结果，主要用于图像去重，后续拓展使用范围。 1. 项目说明： 本项目基于开源框架PyRetri进行二次开发，同时结合facebook开源项目Facebook AI Similarity Search，设计出基于Flask的RESTful api接口，目的是为了解决以下几个场景问题： 1）本地已经存储大规模
星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。 在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹
星期二早上8:00。你已经醒了，扫了一眼手机上的标题，回复了一个在线帖子，为你妈妈订购了一件假日毛衣，锁上屋子开车上班，路上听一些好听的曲子。 在这个过程中，你已使用了人工智能（AI）十几次——被闹铃唤醒、得到当地天气报告、购买礼物、锁上你的房子、得知提醒即将到来的交通堵塞，甚至识别一首不熟悉的歌曲。 AI已经遍布我们的世界，它在日常生活中产生了巨大的变化。但这不是你在科幻电影中看到的AI，也没有神经紧绷的科学家猛击键盘，试图阻止机器摧毁世界。 您的智能手机、房子、银行和汽车已经每天都在使用AI。有时
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