Alpha Go人工智能系统与世界围棋冠军李世石的“世纪对决”第一幕结束，李世石输了第一局。在这场比赛开始之前，我就在朋友圈说，机器胜出，毫无悬念。我坚信，Alpha Go将会胜出余下四局。 为什么我对Alpha Go如此乐观？ 一个简单却错误的逻辑是，如果Google对于这场比赛没有胜算，就不会煞费苦心来运作这个事情。如果机器输了，这个“世纪大战”就没有什么标志性意义。相反，如果机器赢了，不禁会奠定Google在人工智能领域老大的地位，还有望掀起新一轮人工智能投资研发热潮——用AI来赢得棋局并不是目的，
作为一个标准的程序员对于算法需要有一个基础的掌握，而且算法几乎渗透到编程的各个方面，具备良好的算法基础对成为一名优秀的程序员有着非常大的好处，很多做了多年的程序员对于算法还没有一个很好的概念，觉得自己算法基础很一般还不是照样做的很不错，编程是一个种类极多，技巧非常多的，解决同样一个问题不同的人会给出不同的解决方案，而且效果差别也会非常大。随着人工智能的拓展算法又重新被很多企业重视起来，现在很多还没毕业的硕士只要是算法相关专业的很多企业都能给出非常高的薪水，证明市场对于算法的需求在提升。
NLF讲的是在不考虑具体问题的情况下，没有任何一个算法比另一个算法更优，甚至没有胡乱猜测更好。
AI科技评论按：每次AI领域有重大突破时，甚嚣尘上的“AI威胁论”必然会卷土重来。 2017年10月19日，DeepMind团队重磅发布AlphaGo Zero，再次震惊世人。相比上一代AlphaGo，该版本的AlphaGo实现了在AI发展中非常有意义的一步——”无师自通“，这也让去年败在未升级版本AlphaGo Master下的中国棋手柯洁惊呼”人类太多余了“。 相信看过之前的报道都知道，AlphaGo Zero的先进之处是可以完全从零开始，不需要任何历史棋谱的指引，更不需要参考人类任何的先验知识，完全靠
很多人会问数据分析目的是什么？它有什么作用？让我们看看亿信华辰如何看待数据分析的目的和意义。仅仅谈论数据分析的作用实际上并不重要，因此在谈论该作用之前，我们首先要考虑受众，打个比方：对于个人而言，由于身体感应设备的原因，让我们每天锻炼身体健身各种指标可以数字化，最终完成对个人身体和生活习惯的自我量化，然后完善对个人日常生活规律的调节，使我们过上更好的生活。
AI 科技评论按：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
AI 研习社：本文来自斯坦福大学博士生 Andrey Kurenkov 在 The Gradient 上发表的文章。
原文：Compare The Performance of Machine Learning Algorithms in R 译文：http://geek.csdn.net/news/detail/58172 作者： Jason Brownlee 译者：刘翔宇 审校：赵屹华 责编：周建丁 你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性？在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法的绝对优
机器学习是什么？ 以它最原始的形式来说，机器学习是实践近似函数的艺术，或者说是做出有根据的推测。它与专业人士有相似的概念，比如一名资深管道工会拥有根据查看到的房屋中漏水情况，快速准确地判断造成漏水原因
在知乎看到「你实践中学到的最重要的机器学习经验是什么？」这个问题，相信经验对于许多刚准备入门机器学习的同学来说是必不可少的，因此AI研习社选取了3个精华回答给到大家~如果你也有好经验，欢迎在本篇文章留言或移步社区讨论（http://t.cn/RYYgrSy）。 @宋一松（http://t.cn/RYMBkBB）说： 如果是说工业界的实践的话，我觉得最重要的经验是： 永远重视造工具 Best Engineer Builds Tools 在机器学习领域，好的工具包括但不限于： 可以方便地添加新数据，新featu
很多非科班和科班的朋友看到算法就头疼，因为这东西学起来困难，也不常用，唯二的两个做用，面试和装B，一个能赚钱，一个能爽，但是学习路线太过陡峭，不是不想学，而是感觉入地无门。 其实凡事都有技巧，难是因为不够了解它，就好像追不到女孩子其实不是你不够好，而是你不够了解对方。 当然，开篇严肃一些，后面会慢慢把一些不容易理解的，化繁为简，包教包会，不会不退学费，本来也没人给我钱^.^。
强化学习是一个非常有用的工具，可以在任何机器学习工具包中使用。为了能使你能够尽可能快地实现最新的模型，本系列的两篇文章是作为基础知识来设计的。这两篇文章中将分享强化学习中最重要的知识点。在文章的最后，你将了解所有的基本理论，以理解强化学习算法是如何工作的。首先我们看看本系列的上半部分内容。 监督学习 VS 评估学习 对于许多感兴趣的问题，监督学习的范例并没有给我们带来我们所需要的灵活性。监督学习与强化学习之间的主要区别在于，所获得的反馈是否具有评估性（evaluative）或启发性（instructive）
对推荐的结果进行预测，得到一个预测值的矩阵，这个矩阵的预测结果和用户评分数据矩阵 Y 中数据一一对应：
不仅仅是机器学习，大部分理工科的思想都可以从文史学科的角度去理解。正所谓大道至简，很多道理是共通的。
新智元获得了解浚源和微调两位用户的授权，将他们对此问题的深度解析做了整理，与读者共享。
如何学习OpenCV 一：学习OpenCV三个阶段 人工智能带火了计算机视觉的人才需求，作为计算机视觉应用开发框架OpenCV也越来越受到欢迎，市场需求大增，很多人听说了之后就迫不及待的想加入这波大军，这其中很多人他可能懂应用编程，但是计算机视觉零基础，一般都是我要识别个什么，而且还有时间限制，一般都是一个月左右时间，急功近利的心态可见一斑，学了几个API之后看到了点效果就觉得OpenCV也没什么嘛，感觉跟我搞应用开发一样啊，很快上手啦，就在这个时候发现应用场景稍微有点改变，之前那一点点的效果也没有了，什
我大三刚开始学习编程的时候，还没有接触过数据结构和算法的内容，那个时候就是写一点简单的 CRUD，对于算法我总是望而生畏，想学习却又害怕智商不够学不会。心想，对于一个文科生来说，这可能是我永远都迈不过去的坎。
本文描述了一个典型的基于跨行业标准流程的标准机器学习管道，作为数据挖掘行业的标准过程模型。
提出这个观点的，不是外人，正是计算机视觉奠基者之一，约翰霍普金斯大学教授Alan Yuille，他还是霍金的弟子。
选自machinelearningmastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：乾树、刘晓坤 本文以搜索问题的视角重构机器学习，为我们提供了新的思维架构，富有启发意义。 由于针对某一特定问题设计一套完美的智能系统难以控制，所以机器学习的实际应用极具挑战。 实际生产中并没有完全适用于你的问题的训练集和算法，一切都等你自己去发现。 我们最好将机器学习应用看成针对特定项目的已知知识和可用资源寻找输入到输出的最佳映射的搜索问题。 在本文中，你将会学到如何将机器学习应用于搜索问题。 读完本文
作者： 黄海安 编辑： 陈人和 概述 信息熵是信息论和机器学习中非常重要的概念，应用及其广泛，各种熵之间都存在某些直接或间接的联系，本文试图从宏观角度将各种熵穿插起来，方便理解。本文首先讲解机器学习算法中常用的各种熵的概念、公式、推导，并且联系机器学习算法进行说明熵的应用，最后是简单总结。希望通过本文能够全面的梳理熵的各方面知识，由于本人水平有限，如写的不好地方，敬请原谅！ 机器学习常用熵定义 熵是什么？熵存在的意义是啥？为什么叫熵？这是3个非常现实的问题。
在本文中，作者通过一个简化的强化学习框架来介绍强化学习的基本概念和问题。首先，作者介绍了马尔可夫决策过程（MDP），这是一个有向图，描述了状态、动作和奖励之间的关系。然后，作者详细讨论了强化学习中的基本概念，如代理、环境和奖励。最后，作者探讨了强化学习问题的求解方法，包括动态规划和蒙特卡罗方法。
很多人都在谈机器学习，无论是专业从业者还是业余爱好者都必须弄清楚一个问题：什么是机器学习？
最近在看机器学习相关的内容，一开始就学到了NFL定理，No Free Lunch Theorem，“没有免费的午餐”定理。这个定理的最重要的寓意就是：
LR本身是一个经典的CTR模型，广泛应用于推荐/广告系统。输入的特征大多数是离散型/组合型。那么对于Embedding技术，如何在不使用深度学习模型的情况下（假设就是不能用DNN），融入到LR框架中呢？让我们来看看清华大学的博士石塔西大佬是如何解答的。
人工智能领域的主要思想流派大致可以分为符号主义和联接主义。两种方法具有完全不同的哲学观点，计算方法和适用范围。两者都有着令人叹为观止的壮丽恢弘，也都有着自身难以打破的魔咒。 联接主义的代表自然是神经网络（artifical neural nework），实质上是来自于人类大脑神经网络的计算机模拟。每个神经元细胞具有树突，轴突和细胞体。树突可以接收信号，轴突用于输出信号，不同细胞的树突和轴突之间是神经突触，不同的突触具有不同的权重。树突传入的信号强度与相应的突触权重相乘，经由细胞体设置的非线性阈值检验，触发轴
特征向量：将属性视为一个多维坐标，样本就是坐标系里的每个点，所以样本也可称为特征向量
虽然我以前也曾提到过这件事，因为我真的很爱表情包。我花了很多时间与朋友和家人聊天，表情包是必不可少的，否则在屏幕上看起来就会很平淡。? 我喜欢的另一件事是数据科学。我越了解机器学习算法，将这些科目组织
周末开始着手算法这一系列文章,说起写这一系列的初衷是发现网上很多的同学们在学习算法这个时候,会遇到很多困难,而学校书中讲的道理尽管很对,但是总是太过于晦涩,正确的知识总是晦涩,这点没错,但让晦涩的知识
1 . 聚类简介 : 已知 原始的数据集 , 没有类标签 , 没有训练集 , 测试集 , 数据集所有属性已知 ; 设计聚类算法 , 根据聚类算法将数据集进行分组 ; ( 数据集 -> 聚类算法 -> 数据分组 )
论文名称：IGNOR: Image-guided Neural Object Rendering
这个题目有点攻击性的意思，看的人不大舒服。最开始的时候，我题目在《反对孩子学人工智能》、《坚决反对孩子学人工智能》之间犹豫。后来一想，是否攻击性过强，于是妥协一下，准备把题目拟为《孩子是否学人工智能须斟酌》。最后还是觉得，如此不鲜明的题目不是我的风格，索性把话都说出来，于是拟了这么个标题。我曾经多次想写有一定批判性的话题，在这篇文章中可能会把以前想到的一些写一下。不是故意要当标题党，也不是借故要标新立异。
第一款使用人工智能（AI）设计的药物已进入I期试验。Exscientia的Andrew Hopkins教授解释了如何使用算法来实现这一里程碑。
来源：futurism.com 编译：Marvin 【新智元导读】新加坡国立大学的一个研究团队最近提出一种新的量子算法，可以通过量子计算应用到人工智能中。这一算法能使AI更好、更快。 论文地址: https://journals.aps.org/prl/abstract/10.1103/PhysRevLett.120.050502 AI现在很热门，可以在各种不同的领域应用。同样，量子计算也越来越吸引人们的兴趣，成为一种技术的变革者——有许多用途，例如改善网络安全，甚至重建一个新的互联网。最近不管是AI还是量
继续PySpark学习之路，本篇开启机器学习子模块的介绍，不会更多关注机器学习算法原理，仅对ML库的基本框架和理念加以介绍。最后用一个小例子实战对比下sklearn与pyspark.ml库中随机森林分类器效果。
人工智能会让程序员失业吗？ 当人工智能逐渐强大，大家开始担心：人工智能下一步又要在哪个领域干掉人类？ AI会让人类程序员失业吗？对此问题持肯定态度的人并不在少数。 比如：美国橡树岭国家实验室在去年底发
结构化学习（Structure learning）的主要任务是处理结构化的输出，它不像分类问题那样为每个独立的样本预测一个值。这里所说的结构可以是图、序列、树形结构和向量等。一般用于结构化输出的机器学习算法有各种概率图模型、感知机和 SVM 等。在过去的数十年里，结构化学习已经广泛应用于目标追踪、目标定位和语义解析等任务，而多标签学习和聚类等很多问题同样与结构化学习有很强的关联。
今天分享的是2018 CCPC-Wannafly Winter Camp出题人、讲师、ACM大佬杜瑜皓（清华大学大四在读，连续四年取得ACM中国赛区总决赛的冠军，17年世界总决赛的银牌）。
继上次对机器学习在参数化方面的讨论之后 前沿讨论｜机器学习云参数化所面临的关键挑战，Stephan Rasp又提出了机器学习在气象应用方面的几点思考，经 Stephan 授权后特翻译为中文与大家一起分享。
数据猿导读 人机大战可以激发目前的创业者、学习者去了解更多全面的人工智能。比如在深度学习之外，学习蒙特卡洛等算法模型进行补充。AlphaGo给大家最大启发，不是赢棋，而是如何构建一个智商超过300的机
这是一位公众号关注者经过一段时间的整理与努力发出了一篇论文，在我的追问与交流下，让这位学生写了一篇总结分享给大家，再次感谢吧，同时有觉得对你很受用的话，请点赞支持！
机器学习现在热得一塌糊涂，码农要是不会点机器学习，都不好意在IT界混了。 机器学习难吗？一大堆公式，好像很难的样子。不过，看人家用起来，也不过就是下载几个软件包，调用几个算法函数。 干脆不理那些看着头晕的怪异符号和希腊字母，直接把那些算法当黑盒用是不是就可以了？ 很不幸，这样做往往是不可以的。仅仅把机器学习算法当作黑盒使用的问题在于：黑盒能够解决问题的时候，使用方便，而一旦不能解决问题，或者对质量有所要求，就会感觉无所适从。 作为程序员、工程人员（算法使用者而非研究者），想用机器学习算法解决实际问题，
AI 科技评论按：8 月 9 日，为期两周的 2018 国际数学家大会（ICM）在里约热内卢完美谢幕，来自全球一百多个国家的 3000 多位数学家出席了本次盛会。
作者：阿萨姆 普华永道|数据科学家 量子位 已授权编辑发布 0. 前言 我更喜欢把”思想”认为是一种“道”，而”模型”是一种”术”，也可类比为“外功”和“内功”。 本文有标题党之嫌，因为讨论的内容并非
[导 读] 机器学习是使数据具有意义的算法的应用和科学，也是计算机科学中最令人兴奋的领域！在数据丰沛的时代，计算机可以通过自我学习获得算法把数据转化为知识。近年来涌现出了许多强大的机器学习开源软件库，现在是进入该领域的最佳时机，掌握强大的算法可以从数据中发现模式并预测未来。
刚接触大数据的朋友最容易产生以下误解，下面就让我把这些误解分别介绍一下，看看你有没有进入这些误区。
生物学可信深度学习 (BPDL) 是神经科学与机器学习交叉领域中的一个活跃研究课题，主要研究如何利用在大脑中可实现的「学习规则」来训练深度神经网络。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
虽然，深度学习在近几年发展迅速。 但是，关于如何才能设计出最优的卷积神经网络架构这个问题仍在处于探索阶段。
学术界往往更加关注推荐算法的各项评估指标。从基本的协同过滤到点击率预估算法，从深度学习到强化学习，学术界都始终走在最前列。一个推荐算法从出现到在业界得到广泛应用是一个长期的过程，因为在实际的生产系统中，首先需要保证的是稳定、实时地向用户提供推荐服务，在这个前提下才能追求推荐系统的效果。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
对象存储
即时通信 IM
