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關于猿輔導機器學習項目ytk-learn和ytk-mp4j分布式機器學習庫
本文描述了猿輔導開源分布式機器學習庫ytk-learn及分布式通信庫ytk-mp4j的相關內容，可實現(xiàn)在多應用場景中使用。ytk-learn 是基于Java的高效分布式機器學習庫， 簡單易用，文
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談Kaggle機器學習之模型融合
本文以Kaggle的TItanic入門比賽來講解stacking的應用（兩層?。?。 數(shù)據(jù)的行數(shù)：train.csv有890行，也就是890個人，test.csv有418行（418個人）。
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彭博社：海外華人工程師選擇歸國 推動中國企業(yè)全球擴張
彭博社今日發(fā)表文章稱，現(xiàn)在，有很多在美國工作的華人科技人才傾向于抓住回中國工作的機會，因為在當今中國，風險資本充足，政府愿意為尖端研究提供財政獎勵。美國培養(yǎng)的中國人才正在成為推動中國企業(yè)全球擴張
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Google對YouTube 視頻進行嚴格審查 動用人工智能和機器學習進行識別
據(jù)報道，Google計劃將加大對內含贊助的YouTube視頻的審查力度，嚴禁不符合規(guī)定的視頻上傳，據(jù)悉，這次將利用人工和機器學習進行識別。 報道，Google 將開始對參與 Prefer
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改善無人機影像追蹤痛點 臺大CES團隊推無線電波追隨功能
在無人機的領域中，必定聽過大疆（DJI）的AcTIve track智能追隨功能，其透過影像識別和機器學習技術，以達到目標物追蹤的目的；但是影像判別的做法，往往會因為天候、環(huán)境昏暗度，甚至連光
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人工智能和機器學習正在醫(yī)療領域扎根
在眾多創(chuàng)新中，醫(yī)療領域出現(xiàn)不少實際的人工智能（AI）應用。幾乎所有醫(yī)院已在使用某種形式的AI，更有不少醫(yī)療機構已在進行大型AI專案。機器學習技術則已廣泛應用于醫(yī)療險理賠、臨床決策支持和判斷放
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Verint已完成對Next IT所有流通股權的收購，加快云及自動化能力發(fā)展
北京，2018年1月9日 — 慧銳系統(tǒng)Verint® Systems Inc.（納斯達克股票代碼：VRNT）近日宣布，該公司已完成對Next IT公司及其子公司Next IT
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谷歌 AI 錯把黑人當“大猩猩”，如今應用識別都心瘆
2015年，一名黑人軟件開發(fā)人員在Twitter上說，谷歌的照片服務（Google Photos）把他和一個黑人朋友的照片打上了“大猩猩”的標簽，這讓谷歌感到非常尷尬。谷
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2017AI回顧：“狂野西部”般的人工智能更智能
“人工智能就像現(xiàn)在的‘狂野西部’，”高通的圖形主管TIm Leland在本月早些時候告訴我，該公司推出了最新的高端移動芯片。Snapdragon
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未來AI可能會更替180萬個崗位，你該如何應對？
根據(jù)科研公司Gartner的一項新研究，到2020年，人工智能（AI）和機器學習可能會淘汰180萬個工作崗位，但同時創(chuàng)造230萬個新崗位。在這種情況下，消失和創(chuàng)造這兩大不同結果在很大程度上取決于
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TensorFlow的框架結構解析
TensorFlow是谷歌的第二代開源的人工智能學習系統(tǒng)，是用來實現(xiàn)神經網絡的內置框架學習軟件庫。目前，TensorFlow機器學習已經成為了一個研究熱點。由基本的機器學習算法入手，簡析機器學習
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數(shù)據(jù)科學、機器學習和AI的區(qū)別？如何一起使用？
當我進行以數(shù)據(jù)科學家進行自我介紹時，經常會被問道：“數(shù)據(jù)科學和機器學習有什么區(qū)別？”或者“這是不是意味著你在研究人工智能？”所以我將通過本文進行回
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人工智能之機器學習與深度學習介紹
我們周圍的事物正變得越來越智能。 從汽車到智能手機，到數(shù)字助理，甚至包括機器人。我們不只是在講每天層出不窮的、突破性的新功能。更重要的是，設備、計算機和機器都在聰明地執(zhí)行任務。它們是如何
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機器學習將改變商業(yè)智能分析應用
隨著人工智能(AI)與機器學習(machine learning)技術取得進展后，將會讓數(shù)據(jù)預備、發(fā)現(xiàn)、分析、預測與以數(shù)據(jù)為主的決策更加簡易，進而幫助業(yè)者使其營運流程更加智能化。 據(jù)報導
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IoT并不安全？IoT的五大困惑
近幾年物聯(lián)網（IoT）無論在消費者或是企業(yè)領域的成長皆快速，但許多人也對IoT能帶來的益處產生迷思，一旦有著錯誤認知，則有可能將企業(yè)的IoT方針帶往錯誤方向，錯過IoT帶來的真正變革力量，或
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機器學習中算法與模型的區(qū)別
機器學習中的“算法”是什么？ 機器學習中的“算法”是在數(shù)據(jù)上運行以創(chuàng)建機器學習“模型”的過程。 機器學習算法執(zhí)行“模式識別”。算法從數(shù)據(jù)中“學習”，或者對數(shù)據(jù)集進行“擬合”。 機器學習算法有很多。比如
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機器學習的突飛猛進，這些進步很可疑
站在2018年，圖像分類準確率在95%以上的模型，已經遍地都是。 回想2012年，Hinton帶著學生們以ImageNet上16.4%的錯誤率震驚計算機視覺研究界，似乎已經是遠古時期的歷
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用高德納曲線探討人工智能的發(fā)展情況
首先，介紹一個新科技預測工具—技術成熟度曲線（The Hype Cycle）。技術成熟度曲線是美國高德納公司提出并使用的預測工具。從1995年開始，高德納公司就開始用技術成熟度曲 線
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PyTorch如何加速數(shù)據(jù)并行訓練？分布式秘籍大揭秘
在芯片性能提升有限的今天，分布式訓練成為了應對超大規(guī)模數(shù)據(jù)集和模型的主要方法。本文將向你介紹流行深度學習框架 PyTorch 最新版本（ v1.5）的分布式數(shù)據(jù)并行包的設計、實現(xiàn)和評估。 論文地
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微型控制器會成為機器學習的關鍵命門
Azeem請我在CogX上做一次演講，并且希望我集中討論我希望觀眾領悟的一個點。幾年前我的工作的重點就是讓人們相信深度學習是一次真正的革命，而不是一時的熱潮，但是不斷涌現(xiàn)的諸多產品足以回答這個問
