2018年9月，微软亚洲研究院发布了第一版 NNI ，目前已在 GitHub 上获得 3.8K 星，成为最热门的自动机器学习开源项目之一。作为为研究人员和算法工程师量身定制的自动机器学习工具和框架，NNI 在过去一年中不断迭代更新，我们发布了稳定 API

本文3649字，建议阅读10分钟。本文带来图灵奖得主Yoshua Bengio关于深度学习未来的思考。2018 图灵奖获得者之一 Yoshua Bengio 在 IEEE 的访谈中表达了他对深度学习未来发展的看法。他认为，AI 系统应该具备推理、规划和想象

贡献者：飞龙版本：v1.0. 最近总是有人问我，把 ApacheCN 这些资料看完一遍要用多长时间，如果你一本书一本书看的话，的确要用很长时间。大家可以按照知识点依次学习，如果理解了一个知识点，就没必要看其余文章，直接跳到下一个就行了。AILearning

有些人认为 AI 和 ML 被过分夸大了，认为它们只不过是写一些 if 语句，或者仅仅是和编程有关的玩意儿，但我建议你对这些观点进行仔细的思考和分辨。软件工程师、软件开发人员、机器学习专家、数据科学家......有些人甚至用程序员或码农称呼他们，有些人甚至

关于机器学习的学习资料从经典书籍、免费公开课到开源项目应有尽有，可谓是太丰富啦，给学习者提供了极大的便利。但网上比比皆是的学习资料大部分都是英文材料，这可难倒了英语不好的学习者，单词不认识，理解不到位。其实也不尽然，中文还是有一些不错的学习资料的，像周志

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本文约5500字，建议阅读15分钟。本文首先介绍了TensorFlow.js的重要性及其组件，并介绍使用其在浏览器中构建机器学习模型的方法。然后，构建使用计算机的网络摄像头检测身体姿势的应用程序。概述TensorFlow.js 使我们能够在浏览器中构建机器

虽然python或r编程语言有一个相对容易的学习曲线，但是Web开发人员更喜欢在他们舒适的javascript区域内做事情。目前来看，node.js已经开始向每个领域应用javascript，在这一大趋势下我们需要理解并使用JS进行机器学习。由于可用的软件

本书深入浅岀地讲解了Spring与SpringBoot所涉及的重要知识点。更有特色的是,针对一个博客系统的开发过程,来描述所涉及的相关技术细节。读者不仅能全面学到软件开发技能,还能学到项目实战经验,在书中充分享受coding的乐趣。建置过程中可以了解到整个

机器学习导图系列教程旨在帮助引导开发者对机器学习知识网络有一个系统的概念，其中有些具体释义并未完善，需要开发者自己探索才能对具体知识有深入的掌握。本项目灵感来自Daniel Formoso的github开源项目。由于机器学习的知识网络很大，导致完整的导图过

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2019五个最棒的机器学习课程！！凭借强大的统计学基础，机器学习正在成为最有趣，节奏最快的计算机科学领域之一，目前已经有无穷无尽的行业和应用正在使用机器学习使它们更高效和智能。聊天机器人、垃圾邮件过滤、广告投放、搜索引擎和欺诈检测是机器学习模型正在实际应用

多项式回归原理介绍多项式回归python实现多项式回归sklearn实现使用sklearn框架实现多项式回归。使用框架更方便，可以少写很多代码。使用一个简单的数据集来模拟，只有几条数据。sklearn 使用 Pipeline 函数简化这部分预处理过程。这里

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本文约3500字，建议阅读13分钟。本文中，我们将研究从数据集中选择特征的不同方法;同时通过使用Python中Scikit-learn 库实现讨论了特征选择算法的类型。这本书组合强大的机器学习算法来建立优化模型，可以作为初学者的指南。然后我们将详细讨论在数

今天，营长要给大家推荐一本还未完成的深度学习书籍——《深度学习500问》。首先，这本书的作者是通过问答的形式，对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，清晰明了，方便检索，特别适合初学者。其次，该作者将这本书无偿发布在

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去年 3 月，谷歌联手 OpenAI 等推出了全新的开放式期刊平台 Distill，其指导委员会包括 Yoshua Bengio、Ian Goodfellow 等众多学界大牛。而Distill 的目标是以可视化、可交互的形式来展示机器学习研究成果，并让研究