AI网红老师、号称拥有100万学生的Siraj Raval，这两天被大举声讨，一夜跌落神坛。Siraj开设 “用机器学习赚钱” 的课程，被爆出课程质量跟宣传大相径庭，而学员要求退款都被拒绝甚至拉黑。更多爆料指出，他根本没有资格开课，教学的内容低端，而他自己

推荐正文前面分享了matplotlib画图，而seaborn是在matplotlib基础之上进行画图的，它将matplotlib进行了封装，是的画图更加的简单。%matplotlib inline是jupyter notebook里的命令, 意思是将那些用

LinkedIn是迄今为止市面上极受欢迎的招聘平台之一。来自世界各地的招聘者每天会从LinkedIn上网罗挑选适合他们招人岗位的候选人。像LinkedIn Recruiter这款产品，就可以帮助招聘者创建并管理一个人才库，最大限度地提高招人成功率。招聘产品

近日，Reddit一位网友根据近期OpenAI Five、AlphaStar的表现，提出“深度强化学习是否已经到达尽头”的问题。此问题一出便引起了众网友的热烈讨论，观点向一边倒：根本没到尽头！前几日，OpenAI Five摆擂三天，以99%的胜率秒杀人类玩

潮鞋交易正成为一门潜力巨大的生意，而这门生意的关键，是识别真伪。一家名为GOAT的潮鞋交易平台正尝试用机器学习，从七张照片中识别出一双鞋子是否是真的。GOAT将基于这些图片使用机器学习验证它们是否真实，并将它们与真实和假冒版本的图像数据库进行比较。“这是图

题图上这张在社交媒体上疯狂传播的恶搞漫画博得了不少转发，这似乎暗示着，对机器学习的炒作热度开始消退。然而，机器学习真的只是被美化的统计学吗？哈佛大学数据科学硕士、机器学习从业者Joe Davison认为，远不止如此。他从统计学和机器学习分别出发，对比了两者

万众期待的CVPR 2018开幕。新智元献上本届大会导览，包括接收论文最热关键词及体现的技术趋势，以及中国高校和企业的表现。这届CVPR，“深度学习”已经走下神坛，更多论文关注分析图像里的人类，而阿里、腾讯、商汤、旷视等中国企业，加起来发了超过100篇论文

近年来，数据科学和机器学习在应对金融领域诸多任务的处理能力已经成为大家关注的焦点。公司希望知道新技术能够为公司带来什么改进以及它们如何重塑公司的经营策略。我们准备了一份数据科学案例清单，这几个案例已经在金融领域内产生了巨大影响。企业使用机器学习算法来分析特

今天，Google AI再次放出大招，推出一个专注于机器学习实践的“交互式课程”，第一门是图像分类机器学习实践，已有超过10000名谷歌员工使用这个教程构建了自己的图像分类器。内容简明易上手，不妨来试。几个月前，Google AI教育项目放出大福利，将内部

本文为你介绍吴恩达新书中的7个使用建议，致力于讲明白机器学习算法是怎样工作的，以及如何构建一个机器学习项目。人工智能、机器学习和深度学习这些概念在飞速发展同时促使着工业界发生转变。吴恩达是这个领域的领军人物之一，他是Coursera联合创始人，百度人工智能

机器学习方向的面试可以说是非常恐怖了。你觉得自己什么都知道，但面试的时候却很容易陷入窘境。其实很多问题可以事先准备，本文搜集了一些机器学习方向面试时常见的题目，希望能在求职路上助你一臂之力。过去的几个月中，我参加了一些公司数据科学、机器学习等方向初级岗位的

深度学习或者人工神经网络模拟了生物神经元？ANN充其量模仿了一个1957年面世的低配版神经元。任何宣称深度学习的灵感来源于生物的人都是出于种种营销目的，或者他压根就没读过生物学文献。两篇最近发表于Cell上的神经元基因Arc的新发现，揭示了生物神经元更大的

在刚过去的ICLR会议中，谷歌人工智能研究员Ali Rahimi批评了整个机器学习行业对经验法则、试错法和迷信的过分依赖。去年12月，谷歌公司的人工智能研究员Ali Rahimi在NIPS大会的演讲中批判了自己的研究领域，他说，计算机通过尝试和错误进行学习

一只南美洲的蝴蝶，偶尔扇动几下翅膀，两周后可以引起美国德克萨斯州的一场飓风……极小的扰动，将会引起结果的巨大差异。不可重复、不可预测，这就是混沌现象。半个世纪前，混沌理论的先驱们发现由于存在“蝴蝶效应”，长期预测是不可能的。最近，美国马里兰大学的研究表明，

机器学习工程师、数据科学家在美国前十的“最佳”工作排名中占据前两位，年薪分别高达13.62万美元和13.29美元，说明计算机依旧是美国社会的高薪工作。日前，美国Indeed网站发布了2018年最佳工作，其中，机器学习工程师以136241美元占据榜单首位，数

根据近1200份投票的统计结果显示，KDnuggets的读者认为对数据科学家/机器学习专家的需求将在未来4至10年内开始减少。最常见的一种回答是4-6年，中值是8-9年。问卷也调查了受访者在数据科学和机器学习方面的相关经验，以及他们所属的社会群体。如果这个

统计机器学习是关于计算机基于数据构建概率统计模型并运用模型对数据进行预测与分析的一门学科。统计机器学习的总目标就是考虑学什么样的模型和如何学习模型，以使得模型能够对未知数据进行准确的预测和分析。统计机器学习方法的三要素就是：模型、策略和算法。在监督学习过程

人工智能和自然语言理解近年来，人工智能算法被应用到了自然语言处理领域，获得了比传统模型更优秀的成果。如Bengio等学者基于深度学习的思想构建了神经概率语言模型，并进一步利用各种深层神经网络在大规模英文语料上进行语言模型的训练，完成了句法分析和情感分类等常

在大约6个月的时间里，学习、跟踪和参与到深度学习state-of-the-art的工作中是完全可能的。实现这一目标只需5个步骤，本文带来详细介绍。你已经有一些编程技能。已经接受过一些数学教育。学习深度学习时，我们将遵循同样的自上而下的方法。作为入门，学习f

RICHARD Feynma去世那天，他的教室黑板上写着：“我不能创造的，便是我不明白的”。当Ian Goodfellow解释他在谷歌大脑所做的研究时，他引用了原子物理学家、加州理工学院教授兼畅销书作家的这句格言。但是，Goodfellow不是指自己，也不