网络正朝着自动化和智能化的趋势发展，企业对人工智能和机器学习的需求日益增长，因为它们能够以程序化的方式识别网络问题，并对复杂的问题进行即时诊断。将AI和ML应用到网络管理中，可以实现对多个管理平台的输入进行整合，以进行集中分析。与其让IT人员手动梳理来自不

许多自然语言处理都涉及机器学习，所以理解机器学习的一些基本工具和技术是有益处的。有些工具已经在前几章中讨论过，有些还没有，但这里我们会讨论所有这些工具。数据选择和特征工程会带来偏见的风险。类似的种族、宗教甚至地理区域偏见在原始的Word2vec模型中普遍存

本文转载自公众号“读芯术”。纸上得来终觉浅，绝知此事要躬行。光看教程是不够的，你需要通过实践来掌握更多更真实的内容。以下有8个创意十足的机器学习实操项目供你选择，赶紧行动起来吧!世界上有超过2.64亿人患有抑郁症。但与之相对的是，针对抑郁症的治疗却经常不到

有许多指标可用来衡量模型的性能，具体取决于您要进行的机器学习的类型。在本文中，我们将研究分类和回归模型的性能指标，并讨论哪种指标可以进行更好的优化。有时要看的指标会根据最初要解决的问题而有所不同。AUC也称为" ROC曲线下的面积"。简

假设您已经建立了一个面部识别模型，并且现在使用验证集来调整测试集上的实验参数。可悲的是，您的实验得出的测试结果令人失望。首先了解假设提升问题，然后看看是否可以从衍生自该算法的AdaBoost算法的结果中提取实用原理，从而解决该问题。线性回归建模解释变量或自

外头有许多类型的python库可用，本文介绍了一些流行的机器学习库。NumPy是一种通用的数组处理软件包。它是用于科学计算的基本Python软件包。NumPy针对Python的CPython参考实现，这是一种非优化的字节码解释器。NumPy的核心功能是“n

机器学习是一个伟大的工具，它正在改变我们的世界。在许多优秀的应用中，机器学习比传统方法优越得多。从用于图像分类的Alex-Net到用于图像分割的U-Net，人们看到了计算机视觉和医学图像处理领域的巨大成功。近日，机器学习专家Andreas Maier在一篇

据Crunchbase的数据显示，如今有8705家初创公司和组织依赖AI和机器学习用于其必不可少的应用、产品和服务。实际上Crunchbase跟踪的83%的AI和机器学习初创公司只进行了三轮或更少的融资，最著名的是种子轮、天使轮和早期轮。不妨看看2020年

机器学习和深度学习算法的起源，是连接大脑中神经元的突触强度的学习机制，它越来越多地影响着当代生活的几乎所有方面。但是，从那时起，实验神经科学并未直接推动机器学习领域的发展，两个学科一直在相互独立并行发展。在今天发表在《科学报告》的一篇文章中，研究人员称，他

TensorFlow Quantum的核心概念是将量子算法和机器学习程序交织在TensorFlow编程模型中。谷歌称这种方法为量子机器学习，能够利用其最近的一些量子计算框架来实现它。说到量子计算和AI，我们要回答的第一个问题是，后者如何得益于新兴的量子架构

早在去年的这个时候，红色石头就发文给大家推荐过一本非常棒的机器学习实用指南书籍《Hands-On Machine Learning with Scikit-Learn & TensorFlow》，中文译为《Scikit-Learn 与 Tensor

几年前《哈佛商业评论》发表过一篇题为《数据科学家：21世纪最性感的工作》的文章。文章发表后，数据科学系或统计系备受大学生追捧，沉闷的数据科学家头回被认为很性感。据吴恩达称，监督学习算法为业界贡献了大部分价值。银行用它来检测信用卡欺诈，交易员根据模型做出购买

自从1956年计算机专家约翰·麦卡锡提出“人工智能”一词后，短短几十年时间，便取得了令人惊讶的进展，从纸上蓝图迅速进入应用落地阶段。2019年，在人工智能中占主导地位的技术都有哪些？今天就来盘点一下。人们预计，未来10年内，语音识别、语义识别和语音合成技术

自动化、硬件、模型开发等方面的新发展将在2020年塑造人工智能。实际上在2019年调查中，超过一半的受访者表示，人工智能将成为其未来项目和产品的一部分，大多数公司已开始采用机器学习。随着人工智能工具变得更容易使用，人工智能用例激增，人工智能项目被部署，跨职

Google Colab是帮你快速了解Python代码的利器，你可以直接在上面运行一些好玩好用的Jupyter Notebook项目。对于初学机器学习的人，即使你没有很好的硬件，也可以利用谷歌的免费资源来跑程序。如果有人能把Colab资源全部汇总起来就好了

几十年来，机器学习领域一直饱受“坦克问题”的折磨。许多机器学习的论文未能完成足够多的实验，审查标准不够一致，并且行业内激烈的竞争也鼓励一些研究人员，一旦得到了他们想要的答案就偷工减料跳过检查。不可否认的是机器学习正在推动着整个科学界的发展，尤其是它发现及预

人工智能和机器学习曾经被认为是企业的“空头支票“之类的项目，如今已经成为应用主流。在调研机构Gartner公司的调查中，106名IT和业务专业人士中，59%的受访者表示迄今为止已部署了人工智能技术，并且平均拥有4个人工智能/机器学习项目。这些受访者还表示，

什么是机器学习呢?本文将用最简单的词汇来尝试解释这一话题，包括每个人都应该知道的最主要也是最重要的部分。机器学习是一个旨在让计算机在没有被明确编程的前提下掌握学习能力的研究领域。这是一个正在迅速成长的领域，可以让计算机进一步模仿人类。机器学习不同于传统计算

十年前，MSRA的夏天，刚开始尝试机器学习研究的我面对科研巨大的不确定性，感到最多的是困惑和迷茫。十年之后，即将跨出下一步的时候，未来依然是如此不确定，但是期待又更多了一些。这其中的变化也带着这十年经历的影子。李航老师来到我们实验室给了关于机器学习和信息检

Janet Williams 给我们分享了他认为 2019 年即将出现的机器学习十大应用，让我们一睹为快吧!在过去几十年来，电子计算机已经改变了几乎所有行业的工作。由于机器学习的发展加快了自动化步伐，我们现在就处在一个更大、转变更迅速的开始阶段。在 201