人工智能

不是所有的数据都是完美的

在本文中，我整理了一些最常见的机器学习面试问题，并给出了相应的答案。有志于机器学习的人，以及有经验的ML专业人士，都可以在面试前利用这一点来完善一下他们的基础知识。

损失函数是衡量预测模型在预测预期结果方面做得有多好。

最近阿里云发布了《中国企业2020：人工智能应用实践与趋势》白皮书，作为企业2020年应用人工智能的落地指南，并总结了人工智能为企业创造价值的七大模式。

一个推荐系统的精彩概述，描述了如何向市场提供有效的推荐。

一个深度学习专家无法与人工智能专家划上等号。

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作者：Sudharsan Asaithambi 编译：ronghuaiyang 导读 在使用某些算法时，特征缩放可能会使结果发生很大变化，而在其他算法中影响很小或没有影响。 在使用某些算法时，特征缩放可能会使结果发生很大变化，而在其他算法中影响很小或没有影响。为了理解这一点，让我们看看为什么需要缩放特征、各种缩放方法以及什么时候应该对特征进行尺度缩放。 为什…

人工智能是一项真正具有变革意义的技术。

和人类不同，AI物体识别靠的是小的细节，而不是图像的边界，但是总是有办法来弥补这个差别的！

预训练模型用起来非常容易，但是你是否忽略了可能影响模型性能的细节呢。

在本文中，我们将全面介绍K-means聚类及其扩展。我们将研究聚类，它为什么重要，它的应用，然后深入研究K-means聚类(包括如何在真实数据集上用Python实现它)。

如何才能实现我成为 AI 工程师的理想？

IBM, 谷歌, 脸书, 苹果, 和微软 哪个公司会是未来的 AI 引领者？

mAP是一种物体检测器准确率的度量方法，是不同的召回率值下的最大精确度的平均值。