近期在线教育网站Udemy根据学员课程数据制作《2020年职场学习趋势报告》发现，AI相关技能最受职场人青睐，Python、React、Angular、机器学习和Docker将是2020年最受关注的五大技术，软件工程师和市场部最爱Python，云计算方面人

如果您想创建一个图像分类器但不知道从哪里开始，请按照此快速指南了解这些概念，并能够训练卷积神经网络以识别您想要的任何图像！为了实现这一点，我们提供的代码是用Python（3.x）编写的，我们将主要使用Keras库。现在，我们将重点介绍卷积神经网络，它对列和

“人工智能”已经成为当下最热的词，它几乎覆盖到互联网、教育、家居、交通等等生活的各个领域。中国近年来人工智能技术创新日益活跃，产业规模逐步壮大，应用领域不断拓展，取得阶段性的成效。根据科技招聘网站100offer．com的数据，在中国，从事人工智能工作的优

机器学习目前有三大趋势：概率编程，深度学习和“大数据”。在PP内部，许多创新都在使用变分推理来进行规模扩展。在本文中，我将展示如何在PyMC3中使用变分推理来拟合简单的贝叶斯神经网络。我还将讨论如何在概率编程和深度学习之间架起桥梁，为将来的研究开辟非常有趣

其实大学的数学分数只是一个参考，真正对我们有影响的还是要看我们在大学里学过哪些数学思想，用在算法上和大数据、人工智能上会有什么创新。当然也有一些是真学不好数学或真没有兴趣学，那数学的这道坎要考虑好。

这种成功是由于改变了传统机器学习的几个出发点，使其在应用于非结构化数据时性能很好。如今深度学习模型可以玩游戏，检测癌症，和人类交谈，自动驾驶。深度学习变得强大的同时也需要很大的代价。进行深度学习需要大量的数据、昂贵的硬件、甚至更昂贵的精英工程人才。我们最新

高段位机器学习如何练成？到目前为止，我们都还不完全清楚开始机器学习需要什么样的数学水平，特别是那些没有在学校学习数学或统计学的人。在这篇文章中，我的目标是提出建立产品或进行机器学习学术研究所需的数学背景。这些建议源于与机器学习工程师、研究人员和教育工作者的

本文是一份帮助读者更好地理解深度学习基本过程的清单，便于初学者和部分起步者针对性地补充自己的知识体系。深度学习中的自然语言处理|NLP之前指出，斯坦福大学C224课程是学习NLP的一个非常好的起点，在学习完该课程之后，应该能够对所有的事情处理得很好。此外，

本文中，我想分享出最新的幻灯片并讨论最新趋势。本博文的主要内容与我在Confluent Blog中写的关于Apache Kafka生态系统和机器学习文章一样，但这里我更关注深度学习/神经网络。我还讨论了Apache Kafka生态系统中的一些创新以及机器学

本文旨在为那些获取关于重要机器学习概念知识的人们提供一些机器学习算法，同时免费提供相关的材料和资源。并且附上相关算法的程序实现。下面是使用Python和R代码实现并简要解释这些常见机器学习算法。#Assumed you have, X and Y fo

导语在笔者的上一篇文章中[1]，使用了 k-NN 算法来识别手写字数据集，它的缺点是浪费存储空间且执行效率低。本文将使用决策树算法来解决同样的问题。相对 k-NN 算法，它更节约存储空间且执行效率更高。更重要的是，实施决策树算法的过程将训练算法并得到知识

作为一名软件工程师，我们应该活到老学到老，时刻与不断发展的框架、标准和范式保持同步。同时，还要能活学活用，在工作中使用最合适的工具，以提高工作效率。随着机器学习在越来越多的应用程序中寻得了一席之地，它成为了广大工程师迫切希望掌握的一门课题。机器学习比一个新

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。机器学习是个跨领域的学科，而且在实际应用中有巨大作用，但是没有一本书能让你成为机器学习的专家。因此，无论你是新手还是领域专家，一定能找到适合你的。这本书长达900多页，但它仍然是无可争议学习人工

本文由北邮@爱可可-爱生活 老师推荐，阿里云云栖社区组织翻译。人类对于自动化和智能化的追求一直推动着技术的进步，而机器学习这类型的技术对各个领域都起到了巨大的作用。即使作为一个外行，你也不能忽视机器学习对你生活的影响。本次测试是面向对机器学习有一定了解的人

t-分布领域嵌入算法是目前一个非常流行的对高维度数据进行降维的算法, 由Laurens van der Maaten和 Geoffrey Hinton于2008年提出。这个算法已经在机器学习领域被广泛应用，因为它可以有效的将高维度数据转换成二维图像。虽然如

OpenAI提到，当有足够庞大的训练资料时，非监督式学习可以产生卓越的区别性特征。虽然在不少应用的结果仍不敌纯粹的监督式学习，但是不失为另一个研究方向。最后，尽管这个方法改进解决多领域任务的性能，但是目前深度学习NLP模型，仍然在很多时候会出现意料之外或是

问题在于，许多人仍然不理解AI技术涉及的技术概念和每个技术提供的独特优势之间的细微差别。机器学习，机器推理，人工智能，尽管存在差异和具体用例，但所有术语都广泛使用并且通常是同义词。最值得注意的是，人们经常误解机器学习和机器推理之间的重要区别。最终，机器学习

物流行业是被电子商务催生的产业之一。快件的配送和揽件的调度算法是物流行业一个非常重要的课题，直接关系到配送或揽件的时效，以及物流公司的运作成本。好的算法，可以提高时效，降低成本，甚至可以更好的调动社会资源，就像滴滴打车一样，也许能全民参与哦。本文将以物流行

导读］深度学习是近来数据科学中研究和讨论最多的话题。得益于深度学习的发展，数据科学在近期得到了重大突破，深度学习也因此得到了很多关注。据预测，在不久的将来，更多的深度学习应用程序会影响人们的生活。实际上，我认为这种影响已经开始了。本文较长，请大家耐心阅读，

第90届奥斯卡颁奖典礼即将开始，十分令人期待。不仅在好莱坞，而且在美国乃至全球各地都将关注哪部影片获得最佳影片。Thinkful决定利用机器学习、数据科学的力量来挑选胜利者。Thinkful使用监督式学习在过去的结果中建模，以预测未来的模式，即今年获奖的影