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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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窺探機(jī)器學(xué)習(xí)學(xué)術(shù)圈的不良趨勢
對新領(lǐng)域進(jìn)行探索通常需要基于直覺，但這些直覺并沒有經(jīng)科學(xué)驗證形成正式定義。根據(jù)我們的發(fā)現(xiàn)，盡管這些直覺并沒有經(jīng)過科學(xué)審查，但一些研究人員還是會直接把它當(dāng)...
2018-07-14 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2.9k 0
DeepMind提出了一種讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行抽象推理的新方法
我們還沒有辦法讓機(jī)器學(xué)習(xí)智能體接觸到類似的“日常體驗”，這意味著我們無法輕易地衡量它們將知識從現(xiàn)實世界遷移到視覺推理測試的能力。盡管如此，我們?nèi)匀豢梢詣?chuàng)...
2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)DeepMind 4.2k 0
深度學(xué)習(xí)應(yīng)用在超分辨率領(lǐng)域的9個模型
我們曾分享過的實時圖像識別只是其中一種應(yīng)用。我們還可以利用深度學(xué)習(xí)來做超分辨率。我們這次就分享一下用于超分辨率的深度學(xué)習(xí)基本框架，以及衍生出的各種網(wǎng)絡(luò)模...
2018-07-13 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.6萬 0
和分類、回歸方法相比，無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的主要特性是輸入數(shù)據(jù)是未標(biāo)注過的（即沒有給定的標(biāo)簽或分類），算法在沒有任何鋪助的條件下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)的結(jié)構(gòu)。這帶來了兩點主...
2018-07-13 標(biāo)簽：聚類降維機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6萬 0
人工智能如何處理數(shù)據(jù)？長期共存的方式大概有兩種
換個不嚴(yán)謹(jǐn)?shù)陌自捳f法，深度學(xué)習(xí)的層層網(wǎng)絡(luò)可以從數(shù)據(jù)中自動學(xué)習(xí)到有用的、高度抽象的特征，而最終目的是為了幫助分類層做出良好的預(yù)測。而深度學(xué)習(xí)為什么效果好？...
2018-07-12 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4.6k 0
虛線表示的是那些決策函數(shù)等于 1 或 -1 的點：它們平行，且到?jīng)Q策邊界的距離相等，形成一個間隔。訓(xùn)練線性 SVM 分類器意味著找到w值和b值使得這一個...
2018-07-12 標(biāo)簽：分類器機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.8k 0
深入淺出的介紹了深度學(xué)習(xí)的理論——用理論的力量橫掃深度學(xué)習(xí)！
很多機(jī)器學(xué)習(xí)問題是深度為2的子案例，例如，輸入層和輸出層之間的一個隱含層。通常假設(shè)網(wǎng)絡(luò)的結(jié)構(gòu)、數(shù)據(jù)分布，等等。比起GD/SGD，可以使用不同算法，例如張...
2018-07-12 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 8.9k 0
基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)一再被誤用。這多半都可以輕松解決，當(dāng)然，基于云的機(jī)器學(xué)已得到了廣泛的使用。但你要用得巧妙，用得恰當(dāng)。
2018-07-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.9k 0
解決實際應(yīng)用中此類問題的主要思想就是限制模型的使用場景，這樣對目標(biāo)物體的預(yù)測假設(shè)就會匹配訓(xùn)練數(shù)據(jù)。一種直接的方法是進(jìn)行產(chǎn)品設(shè)計，你可以在用戶界面設(shè)計一個...
2018-07-11 標(biāo)簽：分類器圖像分類機(jī)器學(xué)習(xí) 5.2k 0
“第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”開幕：講述第四范式先知3.0的定位
“第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”在浙江烏鎮(zhèn)開幕。領(lǐng)先的人工智能技術(shù)與服務(wù)提供商第四范式受邀參加大會，并發(fā)布了全新升級的“第四范式先知”3.0產(chǎn)品。 “第四范式先...
2018-07-11 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6k 0
如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)識別三種常見的圖像處理
圖像處理檢測與傳統(tǒng)的語義對象檢測不同，前者更多關(guān)注的是篡改痕跡而不是圖像內(nèi)容，這意味著圖像處理檢測需要學(xué)習(xí)豐富的特征。我們用四個標(biāo)準(zhǔn)圖像處理數(shù)據(jù)集進(jìn)行了...
2018-07-10 標(biāo)簽：圖像處理機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1萬 0
對常用的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法進(jìn)行總結(jié)
確定這個函數(shù)的依據(jù)是函數(shù)能夠很好的解釋訓(xùn)練樣本，讓函數(shù)輸出值f(x)與樣本真實標(biāo)簽值y之間的誤差最小化，或者讓訓(xùn)練樣本集的對數(shù)似然函數(shù)最大化。這里的訓(xùn)練...
2018-07-10 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)建計算機(jī)生成的X射線影像以增強(qiáng)AI的訓(xùn)練集
MIMLab 將用增強(qiáng)數(shù)據(jù)集獲得的識別準(zhǔn)確率和原始數(shù)據(jù)集獲得的準(zhǔn)確率進(jìn)行對比，發(fā)現(xiàn)對于常見疾病，其識別準(zhǔn)確率提高了 20%。對于某些罕見疾病，準(zhǔn)確率提高...
2018-07-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 3k 0
GDPR與機(jī)器學(xué)習(xí)之間三個最常見的問題
一般數(shù)據(jù)保護(hù)條例(GDPR)對數(shù)據(jù)科學(xué)產(chǎn)生了很大的影響?，F(xiàn)在GDPR有99條正文條款和173篇聲明(Recital)，長而復(fù)雜，但是隨著時間的推移以及條...
2018-07-09 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 2.4k 0
2018年AI的技術(shù)發(fā)展的五大趨勢是什么？它給我們帶來了哪些益處
我們需要理解的是：AI是幾個相互關(guān)聯(lián)的技術(shù)的總稱術(shù)語。它包括：自然語言處理、機(jī)器學(xué)習(xí)、認(rèn)知計算、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、計算機(jī)視覺、機(jī)器人科學(xué)及其相關(guān)技術(shù)。在本文中，...
2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 5.9k 0
通過使用新的學(xué)習(xí)技術(shù)，將腦部掃描和其他三維圖像的配準(zhǔn)速度提高1000倍以上
MRI掃描結(jié)果基本上是數(shù)百個堆疊的二維圖像，形成龐大的三維圖像，稱為“體積”（volume），它包含了一百萬個或更多的三維像素，稱為“體素”(voxel...
2018-07-09 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)MIT機(jī)器學(xué)習(xí) 5.8k 0
可以看到蒙特卡洛法其實就是按一定的概率分布中獲取大量樣本，用于計算函數(shù)在樣本的概率分布上的期望。其中最關(guān)鍵的一個步驟就是如何按照指定的概率分布 p 進(jìn)行...
2018-07-09 標(biāo)簽：函數(shù)采樣機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬 1
如何才能高效地進(jìn)行深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練？
分布式深度學(xué)習(xí)框架中，包括數(shù)據(jù)/模型切分、本地單機(jī)優(yōu)化算法訓(xùn)練、通信機(jī)制、和數(shù)據(jù)/模型聚合等模塊?，F(xiàn)有的算法一般采用隨機(jī)置亂切分的數(shù)據(jù)分配方式，隨機(jī)優(yōu)化...
2018-07-09 標(biāo)簽：加速器機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.5萬 0
理解這些數(shù)據(jù)類型有助于對數(shù)據(jù)集進(jìn)行恰當(dāng)?shù)奶剿餍詳?shù)據(jù)分析
等距值的問題在于，它們沒有“真正的零”。拿上面的例子來說，0度不是絕對零度。另外，我們可以加減等距值，而不能乘除等距值或計算比率。由于沒有“真正的零”，...
2018-07-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析數(shù)據(jù)集 3.8k 0
一文解讀機(jī)器學(xué)習(xí)的作用及優(yōu)勢
當(dāng)你打開互聯(lián)網(wǎng)搜索引擎，輸入關(guān)鍵詞尋找并得到想要的鏈接時，“機(jī)器學(xué)習(xí)”已經(jīng)貫穿整個過程：搜索到的內(nèi)容是機(jī)器根據(jù)無數(shù)人搜索關(guān)鍵詞的統(tǒng)計結(jié)果，返回的最可能被...
2018-07-07 標(biāo)簽：互聯(lián)網(wǎng)計算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4萬 0
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