决策树是当今最强大的监督学习方法的组成部分。决策树基本上是一个二叉树的流程图，其中每个节点根据某个特征变量将一组观测值拆分。决策树的目标是将数据分成多个组，这样一个组中的每个元素都属于同一个类别。在这种情况下，树将进行拆分，使每个组的均方误差最小。决策树的

新冠疫情的出现，让许多AI医疗技术浮出水面。但是AI一直黑箱问题存在，如果AI对过程都不能做到可解释，又怎么能放心让它来诊断病患呢。而关于机器学习可解释问题的书籍少之又少。最近，一位来自复旦大学的研究生朱明超，将一本少有的书《Interpretable M

曾经，数据标注员总是被称为“***一批被AI替代的人”。开发机器学习应用程序的***瓶颈之一，是对培训现代机器学习模型的大型标记数据集的海量需求。即使是头部的AI创业公司，最关键的一环依然是从数据标注员开始的。目前手工标记的培训集即昂贵又耗时，而数据的组装

相比之下制定一份有效可行的路线图，还不如广告宣传更容易植入人心，然而这片热浪过后，接下来就不得不重新思考，技术革新不能停留于表面，也不能止于“原型”。毕竟原型很容易创建，而且价格低廉。短期内获得的显著成果固然令人兴奋，然而在原型阶段之后，项目就停滞不前了。

首先我们要知道，机器学习理论是一个涵盖统计、概率、计算机科学和算法方面的领域，该理论的初衷是以迭代方式从数据中学习，找到可用于构建智能应用程序的隐藏洞察。线性代数但房间价格不仅仅依赖每平方英尺价格这个因素，还包括很多其他特征，比如卧室数量，浴室数量，以及一

今年，随着AI软件、硬件和有关新能源技术的突飞猛进，这道坎估计也要跨过去了。基于AI的产品和服务将进一步摆脱对云计算服务的依赖，并迅速融入我们生活的每一个部分。未来几年人工智能服务无处不在，这将撼动整个社会。市场研究机构Gartner Inc.的数据显示，

Python 是机器学习领域内的首选编程语言，它易于使用，也有很多出色的库来帮助你更快处理数据。但当我们面临大量数据时，一些问题就会显现……在设计机器学习系统时，数据预处理非常重要——在这里，我们必须对所有数据点使用某种操作。在默认情况下，Python 程

为了更有效地优化众多服务，可以灵活地适应不断变化、相互联系的内部服务，我们开发了Spiral。Spiral这种系统充分利用实时机器学习的技术，在Facebook这等规模的环境下自动调节高性能的基础设施服务。由于用Spiral取代了手工调节的启发法，我们可以

近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。有关此次问卷更具体的情况如何?笔者将kdnuggets上发表

7 月22 - 23 日，由中国人工智能学会、阿里巴巴集团 & 蚂蚁金服主办，CSDN、中国科学院自动化研究所承办的第三届中国人工智能大会在杭州国际会议中心盛大开幕。Hans Uszkoreit介绍了如何分析各种来源的数据，用于执行众多的商

腾讯科技讯 《福布斯》撰稿人Steve Wilkes近日发文称， 2018年是商用科技快速发展的一年，现代数据管理成为了很多企业的重要目标，云服务的采用率也大幅增加，一些战略并购案例以及人工智能和其他新技术的兴起已经证明了这一点。那么2019年又会有怎样的

各大公司竞相将各种芯片架构作为将AI推向边缘的首选武器。随着机器学习应用开始出现在终端设备和物联网网络边缘，实现AI的加速器可能看起来更像FPGA和SoC模组，而不是英特尔和英伟达目前的数据中心绑定芯片。其中很大一部分处理将发生在边缘，即网络的边缘或传感器

安全人员需要担心被人工智能取代工作吗?特别是在异常行为检测，信息分类等场景中。一个是去年CGC决赛后的人机安全对抗结果。另一个事实是顶尖安全人员的身价最近还在持续飙升。从技术的角度讲，hacking这个动作具有以下几个难度。第一是寻找程序和系统的各种非设计

写作此文需要6小时，包含4个带图实例，目的是从宏观上剖析和理解这三个术语，适合不同阶段人工智能、数据科学、机器学习爱好者。完整阅读可能需要20分钟。不必惊慌，老牌资本主义国家德国同样如此。本文旨在从宏观的视角剖析人数机，具体到某个学科或问题，请参见文中给出