人工智能、车用芯片的复杂程度逐步递增，边缘处理比重也在增加，存储的选择、设计、使用模式及配置将会面临更大的挑战。因此，为了满足AI和机器学习应用程序的需要，位置越来越多地应用于数据需要驻留的地方和存储数据的内存。从目前来看，内建SRAM和DRAM存储仍是当

几种流行的优化器的介绍以及优缺点分析，并给出了选择优化器的几点指南。此外，你会找到一个基于三个问题的指导方针，以帮助你的下一个机器学习项目选择正确的优化器。参考表1并将数据集的属性与不同优化器的优缺点进行比较。为你的机器学习项目选择一个好的优化器是非常困难

需要渗透测试服务出现了一个世纪以来时，在系统的攻击变得频繁。许多公司开始丢失其敏感数据，从而以最坏的方式影响了客户。该公司收集了比较优秀的技术人才，并要求他们提出解决方案，以阻止网络犯罪分子伤害组织和个人。网络罪犯不断提出新的病毒和网络攻击。为了避免人们落

做项目是学习机器学习的必经之路，而有趣又有价值的项目往往是可遇而不可求的。你是否还在为找不到合适的项目而发愁?别担心，我发现了在一些有用且有趣的开源机器学习项目，能帮助新手和专业人士保持乐趣，快乐学习。NeuralTalk2用于通过基于Python +nu

随着能源格局即将发生巨大变化，现在是结合机器学习和电网的优秀时机。毫无疑问，能源的未来在于可持续、可靠和“智能”的发电和配电系统，以及主动而不是被动的网络。机器学习有可能被用作经济的建模工具，通过成本效益分析评估与使用电网加固解决方案有关的战略发展和决策。

当从事机器学习项目时，所有数据科学家都必须面对的一个问题是：哪种机器学习模型架构比较适合我的数据呢?不幸的是，对于哪种模型比较好，还没有明确的答案。当面对这种不确定性的时候，常用的方法是:实验!在本文中，我将向您展示如何快速测试数据集上的多个模型，以找到可

在数据科学界，重点通常放在算法选择和模型训练上，这些确实很重要，但是AI/ML工作流程中最关键的部分不是我们如何选择或调整算法，而是把什么输入到AI/ML，即特征工程。无论使用哪种算法，特征工程都决定模型性能，并影响机器学习生成有意义的见解并最终解决业务问

我第一次听说 Shapley 值是在学习模型可解释性的时候。我知道了 SHAP，它是一个框架，可以更好地理解为什么机器学习模型会那样运行。事实证明，Shapley 值已经存在了一段时间，它们最早起源于 1953 年的博弈论领域，目的是解决以下情况：。在

如今，很多供应商通过提供自动化数据准备和算法选择的层次，可以使数据智能业务用户采用人工智能技术，从而消除了机器学习的神秘感。“机器学习”这个术语赋予了神奇的光环。机器学习的新工具基本上只是另一组策略和选项，用于将表格数据转换为有用的答案。

无所不能的 GAN 又攻占了一个山头。近年来，GAN 在图像合成领域取得了惊人的成果，例如先前 DeepMind 提出的 BigGAN。近日，DeepMind 提出全新的 BigBiGAN，引起了社区极大的关注。该论文提出的方法建立在 SOTA 模型 B

机器学习和数据科学是复杂而相互关联的概念。要想让自己在技术紧跟趋势，你必须消耗大量的时间进行知识的更新。日复一日的重复劳动不等于学习，这样仍有可能掉队。所以一方面我们需要学习新知识，一方面保持实操经验。这样完美技能的组合，才能帮助你在行业中取得成功。这里我

机器学习是当下的热门技术之一，许多业务和技术高管都在争相了解他们的组织可以如何参与其中。如果操作得当，机器学习可以帮助您创建更有效的销售和营销活动，改进财务模型，更轻松地检测欺诈，提高设备的预测性维护，好处不一而足。但是机器学习也可能会出严重的错误，让你悔

让我们先来看一个简短的童话故事…从前，有一个魔法师，他使用一种无人再使用的编程语言，在一种无人再使用的框架下训练模型。一天，一位老人找到他，让他为一个神秘的数据集训练一个模型。在回来之前，他无法抗拒将所有这些力量带走的诱惑，所以他把这个空间的所有智慧都赐予

5G商用时间越来越近，留给运营商建设5G承载网的时间已经不多了。根据预测，5G时代普通用户的每个月数据使用量将达到45GB左右。而视频、物联网、直播等行业日流量将达到PB级别。面对应用复杂，海量流量，机器学习具有洞察驱动自动化和实现流程自动化的功能，可以帮

这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。我这里指的“教程”，是指那些为了简洁地传授一个概念而写的介绍性内容。

机器学习使用数据中的模式来标记事物。听起来好像很神奇，实际上核心概念相当简单。比如说标记事物，把酒分为好喝或者不好喝就是一个例子。这种标记不必想得太复杂，记得享受好喝的美酒就行啦~当然，如果你不喜欢喝酒，那无酒精的饮品可以了解一下→_ →。没有数据就无法

机器通过损失函数进行学习。这是一种评估特定算法对给定数据建模程度的方法。如果预测值与实际结果偏离较远，损失函数会得到一个非常大的值。在一些优化函数的辅助下，损失函数逐渐学会减少预测值的误差。本文将介绍几种损失函数及其在机器学习和深度学习领域的应用。针对特定

数学在机器学习中非常重要，不论是在算法上理解模型代码，还是在工程上构建系统，数学都必不可少。本文的写作目的是介绍构建机器学习产品或进行相关学术研究所必需的数学背景，以及数学在工程和研究中的重要性。这些建议是根据我和机器学习工程师、研究者和教育者交流而得到的

最近的机器学习圈让人有些看不懂。一边是今年的NIPS迎来了创纪录的8000多篇投稿，一边是李飞飞、Keras框架的作者Franois Chollet等大佬摊手承认，机器学习发展已进入瓶颈期。他们毫不留情面地指出：机器学习圈内有太多搞“伪科学”的现象!机器

Stack Overflow 的数据科学家 Julia Silge 通过对数据进行深入研究，分析处理了 2018 年最受欢迎的机器学习技术及其趋势。本次调查报告整理了超过10万名受访者的回答记录，并发现，软件开发中的机器学习是一个很重要的趋势。但关键的工具