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对大多数从事机器学习工作的人来说，设计一个神经网络无异于制作一项艺术作品。神经网络通常始于一个常见的架构，然后我们需要对参数不断地进行调整和优化，直到找到一个好的组合层、激活函数、......

在一些更具体的任务中，使用数据来适应函数的想法获得了巨大的成功，这也构成了机器学习的基础。在模仿方面，人工智能在图像识别、语音识别和自然语言处理方面有着广泛的应用。......

随着深度学习技术的快速发展，安静环境下的语音识别已基本达到实用的要求；但是面对真实环境下噪声、混响、回声的干扰，面对着更自然随意的口语表达，语音识别的性能明显下降；尤其是远讲环境下......

由于大数据是目前科技行业最热门的趋势，因此，机器学习令人难以置信的强大。它可以基于大量数据进行预测或计算而给出建议。......

开发者可以总结出基于每个应用程序基础的实例，或者根据增加用户的下载量来进行自动总结。这个计算的复杂程度和需要计算的活跃用户数的大幅提升，给开发者增加了非常多需要整理和追踪的数据。......

本文主要的目标读者是机器学习爱好者或数据科学的初学者，以及对学习和应用机器学习算法解决实际问题抱有浓厚兴趣的读者。面对大量的机器学习算法，初学者通常会问自己一个典型的问题：「我该使......

训练深度学习网络的方式主要有四种：监督、无监督、半监督和强化学习。在接下来的文章中，计算机视觉战队将逐个解释这些方法背后所蕴含的理论知识。......

人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏，近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮。IBM官网发表了一篇概述文章，对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理，同时还图文并茂地......

一个弹性的数据科学平台（DataSciencePlatform）对于大型企业内的每个集中化数据科学团队都是不可或缺的。它能帮助团队在PB级尺度上对模型进行集中化、再利用和产品化。......

对于初学者来讲，入门机器学习和深度学习非常困难；同时深度学习库也难以理解。......

人工智能，深度学习，机器学习……不管你在从事什么工作，都需要了解这些概念。否则的话，三年之内你就会变成一只恐龙。——马克·库班......

为了使大家对机器学习有一个基本的认识，在这篇文章中，我们将对以下四个主题做简要的介绍：什么是机器学习？机器学习模型的训练。模型参数的优化。神经网络。......

好的（数据）科学对能够理解、信任模型以及结果是一个一般性要求的话，那么在诸如银行、保险以及其他受监管的垂直行业中，模型的可解释性则是重要的法律规范。商业分析师、医生以及行业研究员必......

本文假设大家对CNN、softmax原理已经比较熟悉，着重点在于使用Tensorflow对CNN的简单实践上。所以不会对算法进行详细介绍，主要针对代码中所使用的一些函数定义与用法进行解释，并给出最终运行......

如果使用了个性化推荐系统，结果就大大不同。从用户的层面来说，如果他能在短时间内获得自己想看的内容，他就不会取消订阅。从公司的层面来说，个性化推荐能够让已有的视频变得更有价值。......

面对某一领域的具体问题时，通常可能无法得到构建模型所需规模的数据。然而在一个模型训练任务中针对某种类型数据获得的关系也可以轻松地应用于同一领域的不同问题，这就是所谓的迁移学习。......

机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。......

对于机器学习来说，公司要自己搭建机器学习系统，也可以先问一个问题：需要多长时间和多少钱，才能达到行业领先的性能？......