人工智能主题相关文章,人工智能解决方案

最开始调研的时候，只是想看看业内最先进的方式是什么。但是看下来发现，每一种都只能覆盖一个类目的视频的需求，比如第一种，更适合电视剧或者综艺，如果碰到动漫，就几乎没有作用了。......

机器学习正在改变越来越多的行业，为了更好的应用机器学习，我们盘点了一些可以被机器学习改造的行业，以及这些行业对应的具体指标。......

机器学习数据分析的基础，是它从大数据中识别出的规律模式。它能提供高效的沉浸式用户体验，也可以用人类式的情绪作出回应。通过从数据中学习而不是明确编程，电脑现在能应付以前只有人类才能应......

垃圾信息越来越多，导致用户获取有价值信息的成本大大增加。为了解决这个问题，我个人就采取了比较极端的做法：直接忽略所有推送消息的入口。但在很多时候，有效信息的获取速度极其重要。......

你是否准备去了解一些获得机器学习工作必备的技术了呢?一个优秀的求职者应该对以下各方面知识都有很深的理解:算法和数学应用,问题解决能力和分析技巧,概率统计和诸如Python/C++/R/Java等编程语......

深度学习发展日新月异，地图中标记出来的概念还有很多的衍生，这次尚未没有收录。此外，图中已有概念之间的关系也没有全部标出，例如，卷积神经网络（CNN）可以用于值迭代（ValueIteration）......

机器学习正在进步，我们似乎正在不断接近我们心中的人工智能目标。语音识别、图像检测、机器翻译、风格迁移等技术已经在我们的实际生活中开始得到了应用，但机器学习的发展仍还在继续，甚至被认......

现在学习机器学习和人工智能比以往任何时候都更好。近年来，这一领域飞速发展并硕果累累。专家们开源了各种高质量的软件工具和库，新的线上资源和博文也层出不穷。......

现在机器学习逐渐成为行业热门，经过二十几年的发展，机器学习目前也有了十分广泛的应用，如：数据挖掘、计算机视觉、自然语言处理、生物特征识别、搜索引擎、医学诊断、DNA序列测序、语音和手......

机器学习，并不能理解成机器学习算法。机器学习，就是为了让机器可以去模拟人类。在应用实践上，可以狭义理解为机器学习算法，但聚焦在具体算法实现和编程上，往往实践中不尽人意。机器学习是一......

机器学习算法可以分为三大类：监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集（训练集）具有某一属性（标签），但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。......

2015年11月9日谷歌开源了人工智能平台TensorFlow，同时成为2015年最受关注的开源项目之一。经历了从v0.1到v0.12的12个版本迭代后，谷歌于2017年2月15日发布了TensorFlow1.0版本......

机器学习中哪些数学知识是必备的：线性代数、概率论和统计学、多元微积分、算法和优化理论、复变函数和信息论中的相关知识和概念都是必需的。......

本文借助MichaelCopeland的讲解，让我们撩开人工智能、机器学习和深度学习的概念，深入理解它们的关系和区别。......

美团点评这两年在深度学习方面也进行了一些探索，其中在自然语言处理领域，我们将深度学习技术应用于文本分析、语义匹配、搜索引擎的排序模型等......

TensorFlow基于数据流图，用于大规模分布式数值计算的开源框架。节点表示某种抽象的计算，边表示节点之间相互联系的张量。......

刚刚过去的2016年，回顾这一年，深度学习无疑是2016年最热的词。包括Google、Amazon、Facebook、Microsoft等各大巨头都在不遗余力地推进深度学习的研发和应用。......

近年来，人工智能的强势崛起，特别是刚刚过去的AlphaGo和韩国九段棋手李世石的人机大战，让我们领略到了人工智能技术的巨大潜力。数据是载体，智能是目标，而机器学习是从数据通往智能的技术途......