PeopleLens是一个平台，使用计算机视觉算法帮助盲人融入社会环境。 微软在其年度Ignited大会上推出了一系列新的AI技术，其中最值得关注的是名为“PeopleLens”的AI系统。 PeopleLens是一个平台，使用计算机视觉算法帮助盲人融入社会环境。该系统旨在识别和解释用户环境中的人或物体，以用户易于理解的方式将这些细节传回给用户。这为盲人打开了前景无限的世界，之前盲人基本上一直与社会隔绝。 借助PeopleLens，盲人现在可以参与对话、熟悉适应周围环境，并以之前不可能实现的方式体验这个世界
【编者按】目前机器学习领域诞生的多种算法并不见得都有很好的实战效果。本文作者认为，集成学习是一种立竿见影、从不过时的方法，堪称机器学习兵器谱上排名第一的“屠龙刀”。作者在文章中介绍了集成学习的概念和发展，它有RF和GBDT两大杀器，着重讲解了嫁接法、集成半监督学习等最新进展，以及集成学习成功的关键。以下为正文内容： 机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖能用的不多，真正无敌的更是屈指可数，或许只有屠龙刀倚天剑
机器学习是一个大武林，这里面江湖人士颇多，“发明”出来的算法兵器也是五花八门，浩瀚如海，足够你数上三天两夜了。然而，这些兵器行走江湖能用的不多，真正无敌的更是屈指可数，或许只有屠龙刀倚天剑了。正如江湖传言：武林至尊，宝刀屠龙，号令天下，莫敢不从，倚天不出，谁与争锋 机器学习中还真有这么一把屠龙刀、一把倚天剑。用上了这两样兵器，保你平平安安创四方，潇潇洒洒走江湖。今天，就先絮叨絮叨这把屠龙刀。 在下以为，集成学习就是这把屠龙刀。为什么集成学习能称为“屠龙刀”？因为它立竿见影，好像“刀过竹解”；因为它从不
根据德勤去年的预测，截至2016年底，按收入划分全球100家最大的企业软件公司中有80多家将认知技术融入其产品中。“Gartner还预测，新投资的40％企业将在2020年前进行预测分析。人工智能正迅速进入企业，人工智能的发展可以创造价值。
近日微软研究的 John Langford 讨论了顶会到底应不应该提交代码，因为不同研究主题与领域对代码的需求不同，他表明代码提交应该鼓励，但并不能强制。作为 ICML 2019 的程序主席，Russ Salakhutdinov 表示他赞成 John Langford 的观点，他们在 ICML 2019 的评审中也引入了代码提交的选项。目前 ICML 2019 的评审结果已经出来了，那么你们提交代码了吗？
引言 如果你曾经参加过数据科学竞赛，你一定意识到集成模型（Ensemble Modeling）举足轻重的作用。事实上，集成模型提供了最有说服力的方式之一，来建立高度精确的预测模型。Bagging和Boosting算法进一步加强了这一方法的精确性。 所以，你下次构建预测模型的时候，考虑使用这种算法吧。你肯定会赞同我的这个建议。如果你已经掌握了这种方法，那么太棒了。我很想听听你在集成模型上的经验，请把你的经验分享在下面的评论区。 对于其他人，我将会分享一些集成模型中常见的问题。如果你想评估一个人对集成模型方面的
【编者按】并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我
并非所有的开发者都有机器学习算法的基础知识，那么开发者如何从零入门来学习好机器学习算法呢？本文总结推荐了一些从零开始学习机器学习算法的办法，包括推荐了一些合适的书籍，如何克服所面临的各种障碍，以及快速获得更多知识的窍门。 从零开始实现机器学习算法似乎是开发者理解机器学习的一个出色方式。或许真的是这样，但这种做法也有一些缺点。 在这篇文章中，你会发现一些很好的资源，可以用来从零开始实现机器学习算法。你也会发现一些看似完美的方法的局限性。你已经从零开始实现机器学习算法并努力学习留下的每一条评论了么？我很乐意听到
从零开始实现机器学习算法的好处 我推广了从零开始实现机器学习算法的观念。 我认为你可以学到很多关于算法是如何工作的。我也认为，作为一名开发者，它提供了一个学习用于机器学习的数学符号、描述以及直觉的桥梁。 在“从零开始实现机器学习算法的好处”这篇文章里，我已经讨论了从零实现机器学习算法的好处。 在那篇文章，我列出的好处如下： 你获取了知识； 它提供了一个起点； 拥有算法和代码的所属权。 在这篇文章中，我对如何利用现有的教程和书籍来缩短这个学习过程表达了一些个人看法。有一些用于初学的丰富资源，但也要堤防一些绊脚
工具是机器学习的重要组成部分，选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中，你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要，以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快，更简单，更有趣。 更快：好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着，从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能，这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单：你可以花时间来选择合适的工具，而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现，你必须
学VC并不是传说的那么难，可不下些功夫是学不成的。学编程急不得，没有编程的基础知识上来就学VC肯定碰一头灰，说VC难就难在这点上了。如果硬上，意志坚强的话还能挺过来，但最后还得回头来补习基础知识。意志不坚强的话，很有可能就此放弃，并留下一个VC难得不得了的印象。
本文为腾讯互动娱乐高级研究员苏博览在 4 月 14 日 CODING 技术小馆·南京站的演讲内容整理。 CODING 现已推出一站式云端工作站 Cloud Studio，点击阅读原文立即试用！ CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（上） CODING 技术小馆 | 数据挖掘中的特征提取（中） 前面说了要做两件事，归一化和平滑，还有就是要做特征的离散化。什么是离散化？比如说我们有年龄是 0 到 100，身高是 1 米 8 到 2 米的实数值，用的时候可能会变成离散的，分成高、矮、平均，或者说年龄
比如说下面这些深度学习小抄，由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来：
机器学习领域的知识太多了，学习的工具包，命令、操作和公式都是数不胜数，让“新军”们理解记住太难了！所以，学生时代的一件利器派上用场了，那就是人见人爱的“小抄”，这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
目前机器学习可以说是百花齐放阶段，不过如果要学习或者研究机器学习，进而用到生产环境，对平台，开发语言，机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议，仅供参考。
本笔记主要问题来自以下两个问题，以及我自己面试过程中遇到的问题。 深度学习相关的职位面试时一般会问什么？会问一些传统的机器学习算法吗？（http://t.cn/RMrVwoU） 如果你是面试官，你怎么去判断一个面试者的深度学习水平？（http://t.cn/RIQnMZv） 以下问题来自@Naiyan Wang（http://t.cn/RjVwbgQ） 1.CNN最成功的应用是在CV，那为什么NLP和Speech的很多问题也可以用CNN解出来？为什么AlphaGo里也用了CNN？这几个不相关的问题的相
如果我们有一个低方差的模型，增加数据集的规模可以帮助你获得更好的结果。但是大数据集意味着计算量的加大，以线性回归模型为例，每一次梯度下降迭代，我们都需要计算训练集的误差的平方和，当数据集达到上百万甚至上亿的规模时，就很难一次性使用全部的数据集进行训练了，因为内存中放不下那么多的数据，并且计算性能也达不到要求。
OpenAI在官方博客上丢出了7个研究过程中发现的未解决问题。 OpenAI希望这些问题能够成为新手入坑AI的一种有趣而有意义的方式，也帮助从业者提升技能。 OpenAI版AI界七大未解之谜，现在正式
在代码中实现一个机器学习算法可以教你很多关于算法和它的工作原理。
在代码中实现一个机器学习的算法能够使你更加了解该算法以及其工作机理。
本周主要介绍了梯度下降算法运用到大数据时的优化方法。 一、内容概要 Gradient Descent with Large Datasets Stochastic Gradient Descent Mini-Batch Gradient Descent Stochastic Gradient Descent Convergence Advanced Topics Online Learning Map Reduce and Data Parallelism（映射化简和数据并行） 二、重点&难点 Grad
对于大部分程序员而言，算法在工作中不是必须的，但是你要找工作，特别是刚毕业参加校招的学生，想进入一些比较大的公司，是必须要学好算法的。
相信不少 CS 学生都有关于项目到底要怎么准备的问题，可能大家认为要做个非常强的项目才有机会面试。
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 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 特征值与特征向量 首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： Ax=λx 其中A是
最近由于项目的需要，基于.Net 4.0框架和WPF开发window的客户端（开发环境为win7 旗舰版；Visual Studio 2013），在功能实现上需要将遗传优化MATLAB的仿真程序移植到C#中，在这儿分享一下学习历程。该程序可以正常运行，稍加修改可以优化其他问题，本文的所有程序和相关文献(其中也有TSP问题的优化)可以下载:http://pan.baidu.com/s/1dFNYbXB (Genetic文件为本例程)。 主要记录一下利用C#开发基于遗传算法的智能组卷系统的学习过程，大家或许对智
林鳞 编译自 OpenAI官方博客 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 今天，OpenAI在官方博客上丢出了7个研究过程中发现的未解决问题。 OpenAI希望这些问题能够成为新手入坑AI的一种有趣
下图是知识星球的一位小伙伴的非常用心的提问，简单分享一下，希望这位读者的经历以及我的回答能够对你有启发。
深度学习难以在大数据领域发挥最大效果的一个原因是，在巨大的数据集基础上进行训练速度很慢。而优化算法能够帮助我们快速训练模型，提高计算效率。接下来我么就去看有哪些方法能够解决我们刚才遇到的问题或者类似的问题
Adam Optimizer是对SGD的扩展，可以代替经典的随机梯度下降法来更有效地更新网络权重。
上次讲了中心对齐PWM，不知大家是否还记得，有没有搞清楚原理，只有搞清楚原理，在设计软件时候才会得心应手，今天我们来学习边沿对齐PWM，另外留一个相移PWM给大家自行分析学习。 边沿对齐PWM 当指定
作为一个对算法没有任何认知，非科班出身的前端程序员，如果想提高自己的能力，不再只写业务代码当一个应用工程师，算法是必须掌握的一门本领。算法也是一种思想，当你去读一些优秀框架的源码，如果对算法和数据结构一无所知，读起来很困难，你无法理解人家为什么要那样写，那样写的好处是什么，接下来就跟大家分享下作为一个前端程序员，如何学习数据结构与算法。 后续将持续更新与算法相关的文章，分享自己所学以及踩的各种坑。
奇异值分解(Singular Value Decompostion, SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石。本篇文章对SVD原理做主要讲解，在学习之前，确保你已经熟悉线性代数中的基本知识，包括特征值、特征向量、相似矩阵相关知识点。如果不太熟悉的话，推荐阅读如下两篇文章，如何理解矩阵特征值？知乎马同学的回答和如何理解相似矩阵？马同学高等数学，读完之后再看本篇文章会有很大帮助。 1. 回顾特征值和特征向量
小编邀请您，先思考： 1 如何对矩阵做SVD？ 2 SVD算法与PCA算法有什么关联？ 3 SVD算法有什么应用？ 4 SVD算法如何优化？ 前言 奇异值分解(Singular Value Decomposition，简称SVD)是在机器学习领域广泛应用的算法，它不光可以用于降维算法中的特征分解，还可以用于推荐系统，以及自然语言处理等领域，是很多机器学习算法的基石。本文就对SVD的原理做一个总结，并讨论在在PCA降维算法中是如何运用运用SVD的。 特征值与特征向量 首先回顾下特征值和特征向量的定义如下： A
近年来，算法行业非常火爆，越来越多的人在学习算法。计算机的终极是人工智能，而人工智能的核心是算法，算法已渗透到互联网、商业、金融业、航空、军事等各个领域，改变着这个世界。
本文介绍的将会是推荐系统最古老的算法：基于内容的推荐算法（Content-Based Recommendations CB）。
最近看到晨曦在掘金的那篇爆文，脑海中也突然有了想写一篇关于 LeetCode 相关的文章。
在您真正了解语言之前，您必须学习许多不同的编程语言。出于本文的目的，我将把它们分成两个不同的类别：
据物理组织网（https://phys.org/）报道，物理学家发现特定类型的量子学习算法结构与对应的经典算法十分类似。这一发现能够帮助科学家进一步开发学习算法的量子版本。经典机器学习算法目前用于执行复杂的计算任务，例如对大量数据进行模式识别或分类。这类算法也是许多现代技术的关键构成部分。量子学习算法旨在让这些功能可以应用于信息以全量子形式展现的场景中。 这一研究成果的论文发表在最近一期的《物理评论快报》（Physical Review Letters）上。 “我们的工作在非常基本的层面揭示了一大类量子学
金融世界处理统计数据和定量数字，使其成为机器学习（ML）的完美领域。 这种工程科学已经应用于医疗，旅游，媒体和零售等不同领域。
离线强化学习算法 (Offline RL) 是当前强化学习最火的子方向之一。离线强化学习不与环境交互，旨在从以往记录的数据中学习目标策略。在面临数据收集昂贵或危险等问题，但是可能存在大量数据领域（例如，机器人、工业控制、自动驾驶），离线强化学习对比到在线强化学习（Online RL）尤其具有吸引力。
在大部分机器学习课程中，回归算法都是介绍的第一个算法。原因有两个：一回归算法比较简单，介绍它可以让人平滑地从统计学迁移到机器学习中。二回归算法是后面若干强大算法的基石，如果不理解回归算法，无法学习那些强大的算法。回归算法有两个重要的子类：即线性回归和逻辑回归。
【编者按】将机器学习算法用于金融领域的一个很好的突破口是反欺诈，在这篇博文中，WePay介绍了支付行业构建机器学习模型应对很难发现的shell selling欺诈的实践心得。WePay采用了流行的Python、scikit-learn开源学习机器学习工具以及随机森林算法。以下是文章内容： 什么是shell selling？ 虽然欺诈几乎涉及各种领域，但相对于传统的买方或卖方仅仅担心对方是否是骗子，支付平台需要担心的是交易双方。如果其中任何一方存在信用诈骗，真正的持卡人发现和撤销费用，平台自身就要进
我们生活在信息爆炸的时代，每时每刻都在产生海量的数椐。我们在微博、微信、社交网站、门户网站、移动终端等众多的设备商产生的海量数据，面临着无法处理数据的困境。例如电商行业，每天客户的注册、建议、投诉、订单以及喜好等行为都会被记录下来，几乎每一个大公司都拥有自己庞大的客户数据信息。如何从海量的数据中提取有用的知识或者模式来改善企业的管理或提高团队运行效率，已成为如今亟待解决的问题，数据挖掘技术正是解决这一难题的有效方法。
如今，随着企业持续的用混合云和容器，一些云计算供应商需要改变他们的态度。由于从集成到管理的原因，企业和云服务并不总是能很好地混合。 总部位于美国波士顿的云计算咨询公司云技术合作伙伴高级副总裁戴维·林西克姆在最近的播客中说，“只有一些糟糕的事情发生，才能使企业使用云计算。” 为了帮助企业应对这些挑战，公共云供应商需要将更多的重点放在混合云。在在这个播客中，林西克姆与容器管理公司ClusterHQ的工程和运营高级副总裁，谷歌公司前数据主管萨德潘·巴勒杰讨论了这个主题以及新的云计算技术，如容器和机器学习。 公共云
第一部分：什么是基本功 先说说我所理解的基本功是什么:在讨论，计划，工作，策略以及其他一切相关于这个事物的活动时候，可以不用拿出来讨论的“技能”，但是却又是必须一定拥有的“技能”，而这个“技能”的好坏也直接影响到你所进行活动的质量高低。这个“技能”就是基本功,而且基本功也是随着水平的提高而变化，原来在水平低下时候所谓的技巧会在水平高的时候编程基本功。就比如说写小说，一般来说，用词造句，如何开头如何结尾可能都是小说技巧。但是这个前提是你必须会写字，或者会打字，这个写字和打字的技术就是基本功。当你小说水平升级
本文为大家介绍了一项最新的研究进展，它有助于理解人工智能的可解释性实际上如何影响用户对人工智能的信任。
有监督学习：这如同旅行者拿着一本旅行指南书，其中明确标注了各个景点、餐厅和交通方式。在这里，数据来源就好比这本书，提供了清晰的问题和答案对。
垃圾的回收Garbage Collection的Garbage，也就是“垃圾”，具体指的是什么呢？
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