关注薪资待遇的同学应该知道，机器学习相关的岗位工资普遍偏高啊。同时随着各种通用机器学习框架的出现，机器学习的门槛也在逐渐降低，训练一个简单的机器学习模型变得不那么难。但是不得不承认对于一些数据相关的工作人员来说，依然存在着较大的门槛，对于他们来说 SQL

本文介绍了NLP在文本相似性、文本分类、序列标注和语言生成中的重要成果。按照经验分析，对于通常的词向量的方法，余弦相似性相当于Pearson（线性）相关系数。因为实际中的值通常在0均值左右分布。在词相似度下，违反正态性假设使得余弦相似度特别不适合于GloV

本文1600字，建议阅读8分钟。本文介绍了AutoML的发展历史及其在时间关系数据上的应用方案。现实世界中的机器学习系统需要数据科学家和领域专家来建立和维护，而这样的人才却总是供不应求。自动化机器学习由于在构建和维护机器学习工作流中的关键步骤中所展现出的广

本文约4000字，建议阅读14分钟。本文将介绍XGBoost的定义，并利用这一模型对人类指数官方数据集进行回归预测。一座漂亮的森林，是如此的随机！XGBoost是一种可以使用提升树进行多核并行训练的框架。举个例子，我们已知一个人的体重和年龄，想预测他的身高

在本文中，我们将讨论一些用于Web开发的主要机器学习框架，例如TensorFlow和Caffe。目前，机器学习是软件开发中最热门的趋势之一。许多分析师甚至认为，机器学习将彻底改变几个程序的Web开发过程，包括Web和移动应用程序。传统数据挖掘的良好替代品消

对于从事机器学习的小伙伴来说，机器学习必须以大量的数据为基础，否则构建再好的模型也不能达到你想要的效果。同时，不同质量的数据集也会影响到模型训练的效果。之前营长就为大家推荐过一款机器学习数据集集合项目，如今该项目的作者已经如他所言更新内容啦！该项目包含了计

本文约3400字，建议阅读10分钟。介绍该项目旨在使用监督式机器学习技术来预测美国爱荷华州艾姆斯市的房价。Ames的房屋数据集来自Kaggle，这是谷歌旗下的一个在线平台，它为数据科学家和机器学习科学家提供合作和竞争的机会。该数据集包含具有81个特征的测试

本文浅显易懂的方式讲解机器学习，力求让没有理科背景的读者都能看懂。把复杂的东西简单化，让非专业人士也能短时间内理解，并露出恍然大悟的表情，是一项非常厉害的技能。你正在应聘机器学习工程师，面对的是文科出身的HR，如果能在最短时间内让她了解你的专业能力，就能极

迁移学习到底有哪些优点，能够成为现在机器学习算法的新焦点？本文将通过与深度学习进行对比，让大家在应用层面了解迁移学习的原理及其优势。深度学习在许多很难用其它方法解决的问题上取得了长足的进步。深度学习的成功归功于它与传统的机器学习的几个关键不同点，这使得它在

本文约4000字，建议阅读10分钟。目前，强化学习是深度学习领域中的热点问题之一。目前来说，此类研究只在零风险、可观测并且易模拟的领域展开。此外，强化学习中的“风险管理”部分给研究带来了很大压力。该智能体的目标是要实现长期累计的奖励最大化，在每一个动作执行

Google 在 AI 芯片上有新动作了。据 CNBC 报道，近日，Google 母公司 Alphabet 旗下一家名为 GV 的风险投资部门已向智能硬件公司 SambaNova Systems 投资 5600 万美元。AI科技大本营了解到，SambaNo

一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章：《2018年2月机器学习10大热文精选》 ，这10篇文章是Mybridge是对近期发布的1400篇文章进行了排名并挑选出来的。（此前营长发布过多篇收藏党喜欢的文章，也是来自Mybri

本文列举了十条开发者想要在它们的应用程序中融入机器学习中容易犯的错误十条注意点。对于开发人员而言，基于云的机器学习工具带来了使用机器学习创造和提供新的功能的可能性。在提供发现埋藏数据深层的模式的能力上，机器学习有着潜在的能力使得应用程序更加的强大并且更能响

本文约4000字，建议阅读8分钟。本文为你介绍了如何学习福利阅读文章并提供建议。如何才能够“自力更生”，独立地去了解相关领域中最新的研究进展？事先声明——我不是深度学习方面的专家。曾经有人在Quora上提问，如何才能鉴定一个人是否有资格从事机器学习工作。研

本文我们介绍了 TransmogrifAI 的工作流程并讨论其背后的设计决策。[ 导读 ]尽管机器学习在过去十年中取得了巨大进步，但构建生产就绪的机器学习系统仍然很难。为了解决我们遇到的问题，我们构建了 TransmogrifAI，一种自动化的端到端结构数

在计算机视觉领域有深厚的工业经验，带领团队开发的“花伴侣”植物识别App，上线数月即在0推广的情况下达到百万用户，并获得阿里巴巴2017云栖大会API Solution大赛一等奖，团队受邀成为腾讯微信公开课北京站九位演讲嘉宾之一。大量的技术人员需求，供不应

本课程将深入介绍用于在机器学习系统中设计训练和推理加速器的架构技术。课程涵盖经典的ML算法，用于ML模型推理和训练的加速器设计等，超多专业材料和PPT，是本领域不可多得的专业课程。我们将考虑这些模型的训练和推理，并讨论诸如batch size、精度、稀疏度

本文共1800字，建议阅读6分钟。让一系列免费的机器学习与数据科学书籍开启你的夏日学习之旅吧！这本书介绍了在Python中处理数据所需要的基本而重要的库，包括IPython、NumPy、Pandas、Matplotlib、Scikit-Learn和其他相关

视频加载中...

一般来说，神经网络层数越深、参数越多，所得出的结果就越精细。但与此同时，问题也来了：越精细，意味着所消耗的计算资源也就越多。这就要靠剪枝技术了。言下之意，把那些对输出结果贡献不大的参数剪掉。这项技术可追溯至深度学习大神Yan LeCun在1990年的研究。