随着机器学习（ML）的爆发式发展，我们看到开发者为 ML 构建了很多复杂的模型和框架。在这些支持循环和递归的编程结构的先进模型推动之下，ML 领域涌现出大量的程序。同时，在我们构建这些程序的工具中也出现了一些有趣的问题，这里的工具也指的就是 -- 编程语言。 虽然机器学习领域没有一个专门的编程语言，但是有很多框架或库都提供基于 Python 的 API（比如 TensorFlow），又或者将 Python 用作建模语言（比如 PyTorch）。如今 Python 虽然在人工智能领域应用广泛，但是也存在一定的
选自Google AI Blog 作者：Maxim Tabachnyk等 机器之心编译 机器之心编辑部 自 Copilot 问世以来，AI 代码补全工具正变得越来越普遍。在最近的一篇博客中，谷歌又介绍了他们开发的一种混合代码补全方法，而且进行了规模上万人的内部测试。测试结果显示，该方法可以将开发人员的编码效率提升 6%，而且有趣的是，该模型相当小，参数量只有 0.5B。目前，他们 3% 的新代码都是通过接受 ML 代码补全建议生成的。 日益复杂的代码对软件工程的生产力提出了关键挑战。代码补全是一种基本工具
承接上一篇的文章，为了能够让大家对自然语言处理做更深入的了解，本篇文章将着重介绍机器学习（ML）和深度学习（DL）在自然处理中的应用，以及在应用中如何从传统机器学习到深度学习的过度。
在机器学习和人工智能的世界中，遇到的每个独特的现实世界问题都有其自身的影响和危险。尽管采用了所有有效的技术，但有时很难取代诸如“不确定性”的简单因素。例如，在图像分类中，如果未详细考虑数据中的图像特征，则即使学习算法相应地对它们进行分类，系统中的输出也将是模糊的。
机器之心报道 作者：李亚洲、思源 北京时间 6 月 5 日凌晨，苹果 2018 年全球开发者大会 (WWDC) 在圣何塞的 McEnery 会议中心开幕。在去年的开发者大会上，围绕软、硬件，苹果介绍了
上一次给大家介绍了如何用R语言进行主成分分析，今天介绍的主角也是PCA的好朋友噢，掌声欢迎我们的第二位小伙伴——冗余分析（RDA）。
以上所有应用场景在模型持久性、保存和加载模型的能力方面都更为容易。随着Apache Spark 2.0即将发布，Spark的机器学习库MLlib将在DataFrame-based的API中对ML提供长期的近乎完整的支持。本博客给出了关于它的早期概述、代码示例以及MLlib的持久性API的一些细节。
自从Julia团队提出“需要一流的语言、编译器和机器学习（ML）生态系统”以来，该领域呈现出一些有趣的发展趋势。
【新智元导读】昨天在 WWDC 高调发布 Core ML 机器学习库后，苹果官方博客今天发布了包含 iOS 11 SDK的beta版Xcode 9，以及 iOS 11 beta版，现在就可下载使用，为你的 iOS app 增加计算机视觉、自然语言处理等智能功能。 Core ML 是苹果提出的新的基础机器学习框架，已经用在包括 Siri，Camera 和 Quick Type 等苹果产品。Core ML提供非常快速的性能，易于集成的机器学习模型，仅需使用几行代码就能构建具有智能的新功能的app。 概述 Cor
你可能在各种应用中听说过机器学习machinelearning（ML），比如垃圾邮件过滤、光学字符识别（OCR）和计算机视觉。
我在找一个针对成熟的外行人来说内容丰富的答案（不要求长度）。 缩略表： AI（人工智能） = 构建能做智能事情的系统 NLP（自然语言处理）= 构建能理解语言的系统 ⊊AI ML= 构建能从经验中学习的系统 ⊊AI NLP ⋂ ML= 构建能够学习如何理解语言的系统 NLP能够解决AI中一系列的问题。 机器学习（ML）也能够解决AI中一系列的问题，这些问题的解决方案也有可能帮助解决其他AI问题。现在研究的AI中大部分涉及到ML，因为智能行为需要相当多的知识，并且学习也是得到相应知识的最简单的方法。 需要更多
框架只是在应用程序中广泛采用机器学习的中间步骤。我们需要的是更多的视觉产品，而这些可能还需要几年的时间。 当前的机器学习(ML)框架是ML的产品化过程中需要的一个中间步骤，它包含在应用程序环境中。为了
我试着从不同的角度带新手理解编程，希望能帮助一些真正需要的朋友进行学习，后面的三篇故事新手朋友就当真正看故事了，等你学了后面的知识，你就能理解了，现在留个简单印象就可以了。一个月前我的《Java匹马行天下》其实已经更新到Spring框架了，但是我没有继续更新下去，因为又有一届大一新生步入了软件这个大家庭，作为“学长”，为了弥补自己内心的一丝遗憾，我毅然停下来我前进的脚步，决定再回过头去重新带他们走一遍，跟我一起行天下。或许我写的不都是对的，但我保证每一篇都是用我自己的理解认真去写的，是真的站到了作为小白的立场去写的，我也不知道我这样做的意义何在，或许是感恩，也或许是善良，也或许是自作多情，不管是什么吧，都不重要，重要的是我已经做了，那就坚持并做好，别的都让时间去解释吧。我最近注册了公众号，为了方便大家查看，我把文章发布到公众号上了，博客中因为还有别的文章，所以顺序有点乱，建议关注我的公众号，我做了系统的整理，方便你按顺序查看，公众号二维码在文章末尾有，自行关注。
你还记得《星球大战》电影中的礼仪机器人 C-3PO 吗？就是那个承担着不同种族、不同物种间翻译交流作用的礼仪机器人。C-3PO 通过从数据库中下载资料来更新自己的语言技能，精通 700 万种语言交流形式，可以说是对宇宙间的所有已知语言尽数掌握。
然而，随着时间的推移，AI不再仅仅是幻想的产物，它已经成为我们日常生活中不可或缺的一部分。
下面举个仅需要在研究环境中进行数据分析或建模即可满足需求的例子，即在文章标题中找到与较高点击率相关的关键词。数据分析师的交付方式可能是将探索出的规律和结论报告给一个运营团队，这样运营人员就可以在新的标题中尝试使用探索出的规律和结论来提高点击率。
👆点击“博文视点Broadview”，获取更多书讯 📷 本文主要介绍机器学习（以下简写为ML）算法和架构在MLOps框架下的工程实践。 当从业者具备了足够丰富的知识储备时，就可以开始尝试ML了。 通常情况下，ML实践会涉及研究和生产两个主要环境。 研究环境可以在本地计算机或工作站上，这通常是为了进行小规模的模型分析和探索。 生产环境是模型投产的环境，ML在生产环境中通常需要相对长期的持续运行，生产环境中的任务一般需要自动化和持续迭代。 下面举个仅需要在研究环境中进行数据分析或建模即可满足需求的例子，即在文章
作者 | Vishnu Prathish 译者 | 王强 策划 | 冬梅 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 众所周知，在三大云提供商中 AWS 拥有最丰富的机器学习能力组合。随着 Sagemaker Studio 于 2020 年初公开发布，他们创建了一个全集成的 ML 开发环境——这是业界首创。 在所有 ML 产品的中心锚定一个 IDE 是一个明智的举动——只要你的相关服务正确地填补了关键运维层面的空白。如果一切顺利，亚马逊将有机会一劳永逸地重塑行业中机
近年来，深度学习已成为大多数AI问题的首选技术，使得经典机器学习相形见绌。原因很明显，深度学习在语音、自然语言、视觉和游戏等许多任务上都表现出卓越的性能。然而，尽管深度学习具有如此好的性能，经典机器学习方法仍有一些优势，而且在一些特定情况下最好使用经典机器学习方法，例如线性回归或决策树，而不是使用一个大型深度网络。 本文将对比深度学习和经典机器学习，分别介绍这两种技术的优缺点以及它们在哪些问题/如何得到最佳使用。 深度学习优于经典机器学习 一流的性能：在许多领域，深度网络已经取得了远远超过经典ML方
如今的手持设备足够强大，可以在本地运行神经网络，而不需要云服务器的连接，这在您外出时是一个很大的便利。不过，在您的手机或平板电脑上部署和运行一个自定义的神经网络并不简单，而且这个过程取决于机器的操作系统。在这篇文章中，我将专注于iOS设备，并指导您完成所有必要的步骤，使用Wolfram语言训练一个自定义的图像分类器神经网络模型，通过ONNX（12.2版中的新功能）导出，将其转换为Core ML（苹果的机器学习框架，用于iOS应用程序），最后将其部署到您的iPhone或iPad。
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
机器学习（ML）是AI的一个子集，它侧重于使计算机能够从经验中学习和改进，而无需明确编程。这意味着ML算法可以分析数据、检测模式，并基于该分析进行预测或决策。机器学习的应用包括客户细分、欺诈检测、个性化推荐等等。
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然，市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是，R比SAS更少提及。因此，如果你正在考虑进入数据科学领域，请考虑将你的学习重点放在Python上。 SQL作为数据库的语言是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性，其他语言也扮演着重要角色。
前几年就流传着这样一种说法：Julia 会替代 Python，成为新的最受欢迎的编程语言之一。我们暂且对这种说法持观望态度，但作为科学计算方面的强大工具，Julia 优势已然显现，这意味着程序员的选择又多了一种。
移动端机器学习不再是2020年热门新事物，将应用程序智能化早已成为行业的标准做法。
机器学习库（MLlib）指南 MLlib是Spark的机器学习（ML）库。其目标是使实际的机器学习可扩展和容易。在高层次上，它提供了如下工具： ML算法：通用学习算法，如分类，回归，聚类和协同过滤 特征提取，特征提取，转换，降维和选择 管道：用于构建，评估和调整ML管道的工具 持久性：保存和加载算法，模型和管道 实用程序：线性代数，统计，数据处理等 公告：基于DataFrame的API是主要的API MLlib基于RDD的API现在处于维护模式。 从Spark 2.0开始，包中的基于RDD的API spar
作者 | 苏宓 出品 | CSDN（ID：CSDNnews） 你是从什么时候开始编程的？ 据 CSDN 调研数万名开发者的数据显示，近六成的开发者表示自己写下第一行代码的年龄是在 16-20 岁间。其次有 31.68% 的受访者是在 21-25 间首次接触了编程。 不得不承认，编程的主力军越来越趋于年轻化。不过也有不少网友表示，“这纯属是别人家的孩子，我的高中可能还是在玩泥巴”。 又属有些拉“嫉妒”系列，近日国外再次有一位别人家的孩子荣登热搜。起因于其在 Reddit 发布了一篇主题为《一个 16 岁的高
.NET团队在 2023.11.28 在博客上正式发布了 ML.NET 3.0：：https://devblogs.microsoft.com/dotnet/announcing-ml-net-3-0/[1]，强调了两个主要的兴趣点，即深度学习和数据处理，使开发人员能够完全在 .NET 生态系统中创建注入 AI 的应用程序。开源 ML.NET 框架[2]的主要卖点，旨在帮助开发人员能够使用C#和F#构建自定义ML模型并将其集成到应用程序中。这是通过命令行 （CLI） 和模型生成器等工具完成的，或者创建像大型语言模型 （LLM） 这样的结构来完成，这些模型为 ChatGPT 和 无处不在的“Copilot”AI 助手提供支持。
机器学习正在并且也将变得无处不在。编译丨杏花、莓酊、王晔 编辑丨青暮 又是一年一度的谷歌年度盘点，Jeff Dean再次执笔，为我们回顾过去一年来谷歌在5大方向的研究进展以及未来趋势。 Jeff Dean表示，“在过去几十年里，我们见证了机器学习和计算机科学领域的许多重大变化。早期方法的失效促进了现代方法的诞生，并被证明非常有效。” 按照这种发展模式，他认为，我们将在未来几年内见证一些“令人兴奋的进展”，这些进展最终将造福数十亿人的生活，产生比以往任何时候都更大的影响。 在这篇文章中，Jeff
上一期讲到Brandmark提出了一种表达色彩比例及关系的数据结构，无向色彩节点图，见下图：
机器学习领域的创始人Arthur Samuel（亚瑟·塞缪尔）早在1959年就给机器学习（Machine Learning，ML）下了定义：机器学习是这样的一个研究领域，它能让计算机不依赖确定的编码指令来自主的学习工作。
归纳逻辑编程(ILP)是机器学习的一种形式。ILP的目标是归纳一个假设(一组逻辑规则),概括训练示例。随着ILP步入3o，我们提供了该领域的新介绍。我们介绍必要的逻辑符号和主要的学习设置；描述ILP系统的组成部分；在几个维度上比较几个系统；描述四个系统(Aleph、TILDE、ASPAL和meta gol)；突出重点应用领域；最后，总结当前的局限性和未来研究的方向。
一个热爱计算机的少年，16 岁就已经可以做出点东西来了，比如开发个粤语编程语言、拿个 Kaggle 冠军、写个游戏、开发个加密货币投资机器人、从头构建一个 C++ 机器学习库什么的。
大家好，我是猫头虎博主，今天我们要聊的是Go语言生态的最新动态。最近，Google的Go团队公布了2023年下半年的Go开发者调查结果，其中涵盖了AI/ML工具在Go语言中的应用、工具链错误信息的改进，以及开发者对Go语言的总体满意度等多个热点话题。🔍🚀
有一个毫无私心、任劳任怨、潜力无限的助手，为什么我们担心的是被助手取代，而不是兴高采烈地放开手脚去创造呢？
研究人员正在训练出比以往任何时候更大、功能更强大的机器学习模型。近几年，语言领域的模型规模迅速增长，参数数量从百亿级（例如110亿参数的T5模型）发展到现在的数千亿级（如 OpenAI 的 1750亿参数的GPT-3模型和 DeepMind 的 2800亿参数的Gopher模型。
现在开大会，不说点儿 AI 就 out 了，曾有网友开玩笑说，今年 Google I/O 的发布会就是：Google 系列产品+ AI。
图灵自然语言生成（T-NLG）[1]是由 Microsoft AI 研究人员提出的 170 亿参数语言模型。除了是迄今为止最大的已知语言模型（如下图所示）之外，T-NLG 是基于 78 层 Transformer 的语言模型，其在 WikiText-103 上的困惑度性能优于之前的最新技术成果（由NVIDIA Megatron-LM[2]持有） 。T-NLG 在各种任务（例如问题回答和抽象摘要）上进行了测试，同时分别显示了模型的好处，例如零简短问题功能和最小化监督。此外，该模型得益于 DeepSpeed 库（与 PyTorch 兼容）和 ZeRO 优化器，这两者也会在本期简报中具体介绍。
2021年11月 微软开源一款简单的、多语言的、大规模并行的机器学习库 SynapseML（以前称为 MMLSpark），以帮助开发人员简化机器学习管道的创建。具体参见[1]微软深度学习库 SynapseML：可直接在系统中嵌入 45 种不同机器学习服务、支持 100 多种语言文本翻译。
机器学习和人工智能是一个推动不同行业重大创新的领域。据预测，2023年，人工智能市场将达到5000亿美元，2030年将达到15971亿美元。这意味着机器学习技术在不久的将来将会有持续的高需求。
Discuz!ML是一个由CodersClub.org创建的多语言,集成,功能齐全的开源网络平台, 用于构建像“社交网络”这样的互联网社区，漏洞版本如下：
今天为大家介绍的是来自Dylan Slack团队的一篇论文。人们越来越多地使用机器学习（ML）模型，但模型变得越来越复杂，难以理解。为了理解复杂的模型，研究人员提出了解释模型预测的技术。然而，实际操作中难以使用可解释性方法，因为他们不知道应该选择哪种解释以及如何解释这种解释。在这里，作者通过提出TalkToModel来解决使用可解释性方法的挑战：一个通过自然语言对话解释ML模型的交互式对话系统。
这个实现方法的主要的方法是用空间换取时间。通过list 和 map 两种数据结构，保存相同的一份数据。list 用来做顺序遍历，map 用来做查找，删除操作。
作者 | MOHD SANAD ZAKI RIZVI 编译 | VK 来源 | Analytics Vidhya 概述 Apple的Core ML 3是一个为开发人员和程序员设计的工具，帮助程序员进入
最近AIGC有多火不用多说了，只需一张朴实无华的自拍，就可以让你变身肌肉型男，拥有一个自己二次元的完美角色。
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