现在制药公司阿斯利康透露了其内部工程师团队如何利用PyTorch，同样重要的是简化和加快药物发现。阿斯利康的技术将PyTorch与微软Azure机器学习相结合，可以梳理大量数据，对于药物、疾病、基因、蛋白质或分子之间的复杂关系有一番新的了解。这番了解可用于

在讨论人工智能的威胁时，首先想到的是天网，黑客帝国和机器人启示录的图像。排名第二的是技术失业，这是在可预见的未来的愿景，在该愿景中，人工智能算法将接管所有工作，并促使人们在不再需要人工劳动的世界中为无意义的生存而斗争。这些威胁中的任何一个还是两个都是真实存

众所周知，网络安全的最常见风险来自入侵，其中包括：蛮力破解、拒绝服务、网络渗透等方面。而现如今，随着网络行为模式的改变，业界普遍认为单凭静态数据集的策略，是无法捕获流量的具体组成、并予以拦截的。因此我们有必要采用一种动态的方式，来检测和防御各种入侵。另外，

机器学习在今天变得越来越重要，因为公司的数字化变革导致了大量不同形式、不同类型数据的产生，并且以越来越快的速度增长。因此在这里，有5个最适合初学者的机器学习算法：。它通过把因变量的观测值和预测值之间的平方之和最小化来预估自变量与因变量的关系，该变量多被配置

AI 前线导读：2018 年 5 月 25 日，号称史上针对隐私保护最为严苛的欧洲 GDPR正式开始实施。我国于去年正式出台了网络安全法，而关于数据隐私安全保护的相关的条例也正在征求意见中。这些都说明了，在无法阻挡的数字化转型浪潮下，企业在享受大数据带来的

在统计学和机器学习领域，线性回归可能是最广为人知也最易理解的算法之一。预测建模主要关注的是在牺牲可解释性的情况下，尽可能最小化模型误差或做出最准确的预测。线性回归模型被表示为一个方程式，它为输入变量找到特定的权重，进而描述一条最佳拟合了输入变量和输出变量之

本文的目的，是务实、简洁地盘点一番当前机器学习算法。文中内容结合了个人在查阅资料过程中收集到的前人总结，同时添加了部分自身总结，在这里，依据实际使用中的经验，将对此类模型优缺点及选择详加讨论。主要回顾下几个常用算法的适应场景及其优缺点！机器学习算法太多了，

在本文中，作者提出了使用k-means算法来对图像进行色彩还原，介绍算法的步骤，同时应用在图像上，通过对比还原前后的图像，来证明k-means算法的有效性。k-means是机器学习中最著名、最广泛使用的算法之一。在这篇文章中，将使用k-means算法来减少

哈佛商业评论网站发表麦克·施拉格的文章，称机器学习和AI算法的进展正在改变我们熟悉的80/20规则。现在，机器学习和AI算法创新正在改变帕累托分析的方式，我认为，下一代算法将为帕累托范式提供巨大的推动力。AI和机器学习将从以下三个重要方面来改变公司使用帕累