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机器学习
DeepMind推出新算法,利用机器学习诊断三种常见眼疾
DeepMind正在积极推进人工智能在医疗领域里的应用。继利用机器学习算法诊断乳腺癌后,当地时间2月5日,DeepMind称,通过处理数以千计的视网膜扫描图像,公司训练出了一种人工智能算法,可以比人类医生更加高效准确地检查出眼底疾病。这套算法的研发始于2年前,DeepMind公司与英国国家医疗服务体系(NHS)、伦敦Moorfields眼科医院进行了合作。Moorfields眼科医院向DeepMind...
日期:02/08/2018 18:17:23 作者:
吴恩达Quora最新问答:任何人都能成为机器学习专家
吴恩达刚刚在Quora做了一次最新session,重点回答了如何学习机器学习/深度学习,以及如何从事机器学习方向工作的问题。吴恩达认为,复现他人发表的结果是一个掌握机器学习非常有效但却被低估的方式;任何人都能成为机器学习专家,要做的只是不断学习,让自己越来越够格。
日期:02/08/2018 18:12:54 作者:
机器学习时代的体验设计(上):对创造人类行为学习系统的设计师和数据学
许多数字服务的设计不仅依赖于数据操作和信息设计,还依赖于用户学习系统。
日期:02/08/2018 18:08:23 作者:
利用机器学习预测人工授精成功率,Univfy获600万美元融资
【猎云网(微信号:ilieyun)】2月7日报道(编译:田小雪)
日期:02/08/2018 18:05:15 作者:
2018年企业看好AR和机器学习
根据德勤《2018年科技、媒体与电信》预测报告,企业将在2018年实现飞跃并将增强现实(AR)和机器学习融入其业务实践中。
日期:02/08/2018 18:01:55 作者:
机器学习:从源数据清洗到特征工程建立谈金融反欺诈模型训练
本文旨在通过一个完整的实战例子,演示从源数据清洗到特征工程建立,再到模型训练,以及模型验证和评估的一个机器学习的完整流程。由于初识机器学习,会比较多的困惑,希望通过借助这个实战的例子,可以帮助大家对机器学习了一个初步的认识。
日期:02/08/2018 17:58:57 作者:
十问李佳,机器学习开发者会因谷歌AutoML失业吗?

【新智元导读】正式发布Cloud AutoML后的半个月,谷歌AI中国中心总裁、谷歌云AI研发主管李佳亮相谷歌在北京举办的Think With Google创想大会。接受采访时李佳分享了谷歌云AI团队的工作、 AutoML研发过程中最大难点、如何将研究与产品结合起来形成良性循环等数十个最为关注的话题。
2月6日,谷歌Think With Google大会在北京举办,旨在向广告客户及...
日期:02/07/2018 18:38:48 作者:
从 TensorFlow 入门机器学习
写在前面:紧跟时代步伐,开始学习机器学习,抱着争取在毕业之前多看看各个方向是什么样子的心态,发现这是一个很有潜力也很有趣的领域(keng)。// 然后就开始补数学了…… 0 TensorFlow 介绍
日期:02/05/2018 12:25:05 作者:
玩转大数据可视化的几个必会工具
俗话说的好,逆水行舟,不进则退,在快速发展的今天,紧跟时代的步伐,抓住时代的脉搏,才能助力企业激流勇进,抢占先机。作为助力企业经营决策的大数据可视化应用,对于的企业发展起着至关重要的作用,但是如何利用大数据可视化,如何做好大数据可视化,今天小编就给大家介绍几款实用的工具,帮助大家在大数据的海洋里开发出一片宝藏。
日期:02/05/2018 11:36:55 作者:
一图简看智能聊天机器人的设计
早前的一个智能聊天机器人设计,实际使用中已经改了很多了。
日期:02/03/2018 11:57:20 作者:
Google 去年运用机器学习移除了超过 70 万款恶意应用
应用商店的出现,改变了我们使用手机的方式。不过你知道吗,实际上每年都有大量恶意 App 在应用商店里出现,而 Google 就在去年“处决”了超过 70 万款“不良”App。
日期:02/01/2018 12:02:10 作者:
高级数据科学家阿萨姆:如何应对机器学习过程中的多项选择问题?
雷锋网AI研习社按:随着硬件算力的上升、数据量的加大以及各种新算法的浮现,机器学习也变得一天比一天火热。不夸张的说,这是机器学习的时代。然而,机器学习虽然能够给出惊艳的结果,但其有限的解释性也常被人戏称为“黑箱”。而实践者在使用机器学习的过程中往往也会面临各种各样的选择。本文的目的就是帮助实践者在使用机器学习过程中做出正确的选择和判断。...
日期:02/01/2018 11:59:53 作者:
基于Hadoop生态SparkStreaming的大数据实时流处理平台的搭建
随着公司业务发展,对大数据的获取和实时处理的要求就会越来越高,日志处理、用户行为分析、场景业务分析等等,传统的写日志方式根本满足不了业务的实时处理需求,所以本人准备开始着手改造原系统中的数据处理方式,重新搭建一个实时流处理平台,主要是基于hadoop生态,利用Kafka作为中转,SparkStreaming框架实时获取数据并清洗,将结果多维度的存储进HBase数据库。
日期:01/31/2018 19:20:24 作者:
《Science》杂志:机器学习究竟将如何影响人类未来的工作?
雷锋网 AI 科技评论按:人工智能、机器学习相关技术已经多次刷新了人们对于「计算机能做什么」的认知,那么紧接着的一个问题就是「计算机会不会替代人类的工作」。李开复就曾经多次在公开场合表示人工智能会取代许多人类工作,而这也已经引起了一定的忧虑和讨论。近日,《Science》杂志也发表了一篇长文,从几个不同角度详细阐述了机器学习对于未来人类工作的影响。雷锋网(...
日期:01/30/2018 12:25:58 作者:
MIT教授Poggio:过去23年,机器学习取得了哪些进步
凤凰网科技讯(作者/王玄璇)1月28日消息,《麻省理工科技评论》新兴科技峰会EmTech China今日于北京正式召开。麻省理工大学计算机科学&人工智能实验室教授Tomaso Poggio出席并做主题演讲。
日期:01/30/2018 12:25:13 作者:
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