您可能听说过瑞士军刀。如果没有，请看下面的图片。它包含许多刀片和工具。每个人都专门从事一项特定的任务。在某些情况下，不同的刀片可以完成相同的任务，但性能不同。我将机器学习算法视为瑞士军刀。性能可能会根据任务和数据的特征而变化。例如，对数损失是与所有分类算法

谷歌公司拥有行业规模最大的机器学习堆栈之一，目前以其Google Cloud AI和机器学习平台为中心。谷歌公司在数年前就开源了TensorFlow，但TensorFlow仍然是一个最成熟的、并且广泛引用的深度学习框架。同样，谷歌公司几年前将Kubern

机器学习怎么入门最简单？今年刚刚从哈佛大学统计专业毕业的 Danny Friedman 写了一本「转专业学生专用教材」，无基础也可轻松入门，资源现已全部开放。说起机器学习入门书，大概有成百上千种选择。这些书籍大多是由具备丰富研究经验的学者撰写的，涵盖各种主

自动机器学习是一个新兴的领域，在这个领域中，通过建立机器学习模型来对数据进行建模的过程是自动化的。AutoML能让建模变得更容易，也能让每个人更容易访问。如果你对AutoML感兴趣，下面这四个Python库是最好的选择!auto-sklearn 是一个自动

招聘岗位正在被冻结。一些猜测认为投资者终将对人工智能失去希望。谷歌已经冻结机器学习研究人员的招聘，Uber已经裁掉了他们一半的人工智能研究团队……在未来拥有机器学习技能的人将比机器学习所需岗位多得多。此外，机器学习赋能的产品的普及与大量开展研究并没有必然的

最近，我们讨论了一个新兴的智能农业概念，即借助高精度算法，使农业更加高效和有效。驱动它的机制是机器学习，这是一个科学领域，它使机器能够在不经过严格编程的情况下学习。它与大数据技术和高性能计算一起出现，为解决、量化和理解农业运营环境中的数据密集型流程创造了新

本系列的目的是帮助初学者逐步建立他们对神经网络内部机制的认知，并分享一些关于我对数学的基本理解。在此过程中我们还将讨论一些历史方面的问题。最后要注意的是，由于你可能没有时间阅读本系列中的所有文章，因此每篇文章都是尽可能独立的。现在，让我们一起来讨论吧！神经

当我听说机器学习时，我无法抑制心中的惊奇。我无法理解这一事实，这与我已经习惯的普通软件程序不同，我甚至不需要提前教计算机“如何“详细了解所有未来场景。工程学使我们能够突破人类能力的极限。而机器学习的实际应用是，甚至不可能为这个问题阐明一个明确的数学解决方案

几年前，当我还是一名初级软件工程师时，我与一位算法开发人员一起解决了一个问题。我认为我发现了一个突破点：有一种算法做错了，当我询问开发人员为什么是这样时，得到的答案是：。在今天这样的时代，我们清楚，机器学习的确是最好的领域。我总结说机器学习可能不适合所有人

得到一份工作并不容易，你需要让自己与众不同。仅仅证明你知道如何使用像scikit-learn或ggplot2这样的工具是不够的。所以问题是，你能做什么？我最喜欢的策略之一是展示商业影响力。"商业影响是什么意思？这可能会降低成本，增加收入，改善客户

数据科学家最重要的技能之一应该是为其问题选择正确的建模技术和算法。几个月前，我试图解决文本分类问题，即对与我的客户相关的新闻文章进行分类。我只有几千个标记的例子，所以我开始使用简单的经典机器学习建模方法，如TF-IDF上的逻辑回归。正则化方法是在机器学习模

优化是机器学习算法最重要的组成部分。它首先定义某种损失函数/成本函数，然后使用一个或另一个优化例程使其最小化。优化算法的选择可以在几小时或几天内获得的良好精度之间产生差异。在本文中，我们将介绍在深度学习领域中使用的几种优化算法。随机梯度下降是用于查找最小化

近段时间人工智能一直都很火但是，许多人想要入驻这个领域仍然无从下手，本文将为大家解决这一问题，如何准备机器学习工程师以及它面临什么样的问题。机器学习工程师能够与维护生产系统的工程师合作。应用程序监控有很多资源，但机器学习的要求更进一步。如果你还没有一些问题

虽然围绕人工智能经常有很多炒作，但一旦我们剥除营销的外壳，他会为我们揭示一种正在迅速发展的技术，它已经改变了我们的生活。但要充分了解它的潜力，我们需要先了解它是什么，它不是什么！定义“智能”是棘手的，但关键属性包括逻辑、推理、概念化、自我意识、学习、情感知

麻省理工学院MIC旨在对整个社区进行进行关于机器学习的教育，使得大家能够更快的进入机器学习这个领域。深度神经网络在越来越广泛的工业应用中提供无与伦比的精度和性能，例如图像识别、自然语言处理和其他复杂问题，如自动驾驶车辆的控制。尽管与旧机器学习算法相比有了巨

如果你有技巧，也可以分享在评论区！首先，为何选择Tweak模型？改进模型的最佳方法之一是建立在您所在领域深入研究的专家的设计和架构上，这些专家通常使用强大的硬件。他们经常慷慨地开源所得的建模架构和基本原理。或者，我们可以将该层的学习率设置为零，或者使用像A

你可能熟悉电视节目《硅谷》中"热狗"这一集，在这一集中演员们创建了一个应用程序来简单地确定对象是不是"热狗"。现在这个应用程序不再是科幻小说般的存在的了。越来越多像Google Lens这样的应用已经扩展到到大多数现

机器学习在过去几年中变得非常流行。因为它在很多的方面已经取得有效的成果，最新的研究也取得了创纪录的成绩，甚至在某些任务上还超越了人类的表现。当然，很多人都急于进入这个领域，资金充足的情况下，对于技术人来说这是一件令人兴奋和有趣的事情，说不定还会有很大的发展

在机器学习中，有一种叫做“没有免费的午餐”的定理。简而言之，它指出没有任何一种算法能够适用每一个问题，而且它对于监督式学习尤其重要。例如，你不能说神经网络总是比决策树好，反之亦然。有很多因素在起作用，比如数据集的大小和结构。当然，你尝试的算法必须适合你的问

每年的4月23日被定为“世界读书日”，想想，在2019已经过去了三分之一的时候，自己读了几本书？今天小编给大家推荐几本书籍，希望从读书日开始，小伙伴们能每天抽出1-2小时静下心来读读书。。AI圣经，deeplearning中文版，2018年图灵奖获奖者作品