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解讀決策樹(shù)與隨機(jī)森林模型的概念
決策樹(shù)，是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種非常常見(jiàn)的分類方法，也可以說(shuō)是所有算法中最直觀也最好理解的算法。 有人找我借錢（當(dāng)然不太可能。。。），借還是不借？我會(huì)結(jié)合根據(jù)我自己有沒(méi)有錢
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再不轉(zhuǎn)型人工智能,你就要被甩了
早期證據(jù)已表明“大規(guī)模采用人工智能技術(shù)將為企業(yè)帶來(lái)豐厚回報(bào)”，這意味著人工智能的顛覆性力量將逐漸顯現(xiàn)。政府、企業(yè)以及開(kāi)發(fā)者都應(yīng)對(duì)此有清晰認(rèn)識(shí)。人工智能技術(shù)近年來(lái)飛速發(fā)
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思科收購(gòu)AI初創(chuàng)公司Perspica,大力推動(dòng)機(jī)器學(xué)習(xí)分析企業(yè)數(shù)據(jù)
思科是 IT 和網(wǎng)絡(luò)行業(yè)的全球領(lǐng)導(dǎo)者。思科有其自己的技術(shù)和對(duì)網(wǎng)絡(luò)經(jīng)濟(jì)模式的獨(dú)特研究使其成為了網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用的成功實(shí)踐者之一。據(jù)報(bào)道，思科最近收購(gòu)人工智能初創(chuàng)公司Perspica，將致力于機(jī)器學(xué)習(xí)研
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淺談區(qū)塊鏈區(qū)域的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)
現(xiàn)實(shí)世界的問(wèn)題不能通過(guò)應(yīng)用簡(jiǎn)單的、傳統(tǒng)的算法和方式來(lái)解決，所以軟件創(chuàng)造者們必須使用新的技術(shù)。機(jī)器學(xué)習(xí)就是這些解決方案中的一種。 雖然在傳統(tǒng)意義上的機(jī)器學(xué)習(xí)的基礎(chǔ)可以回溯到20世紀(jì)
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機(jī)器學(xué)習(xí)如何打擊AI犯罪
現(xiàn)如今互聯(lián)網(wǎng)發(fā)展迅速，而網(wǎng)絡(luò)安全問(wèn)題卻成了大問(wèn)題，網(wǎng)絡(luò)安全已經(jīng)給不同領(lǐng)域帶來(lái)了一系列巨大的問(wèn)題和不同程度的挑戰(zhàn)。有人預(yù)計(jì)到2017年底，網(wǎng)絡(luò)安全的全球市場(chǎng)價(jià)值會(huì)飆升到1200億。這組數(shù)據(jù)不得
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十大案例分析,機(jī)器學(xué)習(xí)的十種網(wǎng)絡(luò)攻擊
人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）是眾多辯論的主題，特別是在網(wǎng)絡(luò)安全社區(qū)內(nèi)更是如此。那么，機(jī)器學(xué)習(xí)會(huì)是下一個(gè)大的安全趨勢(shì)嗎？人工智能準(zhǔn)備好了接受機(jī)器學(xué)習(xí)推動(dòng)的攻擊嗎？總的來(lái)說(shuō)，人工智能是否做
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AI又一次秒殺人類,全球首只AI分析ETF將解雇傳統(tǒng)交易員
人工智能的發(fā)展可令人震驚也可以讓人恐慌，震驚的是它的技術(shù)，恐慌的是它將秒殺人類，取代人類。 人工智能又贏了人類，這次是“人工智能ETF”。 華
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盤點(diǎn)2017年有價(jià)值的機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)或技能
在2017年人工智能的爆發(fā)年，對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的有價(jià)值，含金量搞得知識(shí)和技能有哪些呢？一起來(lái)看看吧！ 一、來(lái)自Vladimir Novakovski的回答： 對(duì)機(jī)器學(xué)
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三大特征選擇策略對(duì)比,提升機(jī)器學(xué)習(xí)格調(diào)不是問(wèn)題
什么是特征選擇？在解決問(wèn)題時(shí)，總會(huì)有許多不相關(guān)的東西摻雜其中，那我們就需要找尋他們的關(guān)鍵特征進(jìn)行清晰建模。伴隨這一問(wèn)題的還有大量數(shù)據(jù)問(wèn)題，它們有時(shí)是多余的，或者不甚相關(guān)。特征選擇是這樣一個(gè)
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用Python進(jìn)行系統(tǒng)聚類分析
在進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)，我們往往要對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，聚類，說(shuō)白了就是把相似的樣品點(diǎn)/數(shù)據(jù)點(diǎn)進(jìn)行歸類，相似度高的樣品點(diǎn)會(huì)放在一起，這樣一個(gè)樣本就會(huì)被分成幾類。而聚類分析也有很多種方法，比如分解法、加入法、
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企業(yè)如何深挖護(hù)城河,是算法還是數(shù)據(jù)？
現(xiàn)在，AI浪潮引起人們關(guān)注的是，它帶來(lái)了一種新型網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)，有人將其稱為“數(shù)據(jù)網(wǎng)絡(luò)效應(yīng)”。機(jī)器學(xué)習(xí)的算法需要數(shù)據(jù)來(lái)支撐。 投資無(wú)非就是要找到“護(hù)
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人工智能潛力爆發(fā),重慶發(fā)力AI技術(shù)創(chuàng)新
人工智能的強(qiáng)大滲透力已進(jìn)入了各個(gè)行業(yè)，垂直領(lǐng)域AI商業(yè)化進(jìn)程加速，將掀起一場(chǎng)智能革命，通過(guò)學(xué)習(xí)，優(yōu)化算法，人工智能變得越來(lái)越聰明了。為跟隨時(shí)代的腳步，重慶市大力扶持AI技術(shù)創(chuàng)新。
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如何區(qū)分深度學(xué)習(xí)與機(jī)器學(xué)習(xí)
看著人工智能技術(shù)如此火爆，在這方面的船業(yè)者也是層出不窮。然而，在學(xué)習(xí)的過(guò)程中就遇到了一對(duì)雙胞胎機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)，是不是還在傻傻的分不清啊，其實(shí)他們區(qū)別大著呢。 為了展示他們的火
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不可不知的機(jī)器學(xué)習(xí)之線性模型
本系列文章中，我想先介紹成功實(shí)施LTR背后的關(guān)鍵算法，從線性回歸開(kāi)始，逐步到梯度 boosTIng（不同種類的boosTIng算法一起）、RankSVM和隨機(jī)森林等算法。 LT
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AI產(chǎn)業(yè)被催熟,AI終于能落地創(chuàng)造價(jià)值了嗎？
近兩個(gè)月，不斷有人工智能技術(shù)被成功應(yīng)用于生活場(chǎng)景中。有人說(shuō)理想和情懷狠狠地催熟了AI產(chǎn)業(yè)，那么人工智能距離掙錢還有多遠(yuǎn)？政府的號(hào)召，市場(chǎng)的驅(qū)動(dòng)，不斷在加快人工智能的進(jìn)程，人類需要多久才可以真
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雞肋還是翻譯神器？日本發(fā)明的智能口罩能“說(shuō)話”
口罩要來(lái)?yè)尫g機(jī)的活了。 最近，日本一家初創(chuàng)公司發(fā)明了一款智能口罩，試圖解決戴著口罩不能順暢交流的問(wèn)題。據(jù)FastCompany報(bào)道，日本一家名叫“Donut Labs”的公司研發(fā)出了一種智能口罩，可
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TensorFlow中超大的30個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集
導(dǎo)讀 包括圖像，視頻，音頻，文本，非常的全。 largest tensorflow datasets for machine learning 由谷歌Brain的研究人員創(chuàng)建的TensorFlow
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訓(xùn)練提速60%！只需5行代碼，PyTorch 1.6即將原生支持自動(dòng)混合精度訓(xùn)練
PyTorch 1.6 nightly增加了一個(gè)子模塊 amp，支持自動(dòng)混合精度訓(xùn)練。值得期待。來(lái)看看性能如何，相比Nvidia Apex 有哪些優(yōu)勢(shì)？ 即將在 PyTorch 1.6上發(fā)布的 to
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人工智能面臨專家短缺難題,谷歌試圖促進(jìn)人工智能自我升級(jí)
在中國(guó)人工智能技術(shù)發(fā)展大好的情況下其實(shí)也面臨著巨大的挑戰(zhàn)，比如說(shuō)人工智能專家短缺問(wèn)題，這是很嚴(yán)峻的事件，人員需求量大，中國(guó)目前的情況來(lái)看根本供應(yīng)不上。所以谷歌等巨頭加大投入試圖想要讓人工智能
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如何保障數(shù)據(jù)中心的安全與控制
如今，軟件定義的數(shù)據(jù)中心（SDDC）和混合基礎(chǔ)架構(gòu)為數(shù)字業(yè)務(wù)創(chuàng)造了機(jī)會(huì)，同時(shí)也為IT部門對(duì)數(shù)據(jù)中心安全和控制帶來(lái)了挑戰(zhàn)，特別是在嘗試集成和部署傳統(tǒng)安全解決方案時(shí)。分散式IT基礎(chǔ)
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