人工智能

我们就从最先进的AlphaZero入手开始讨论，这个模型总体结构其实是比较简单的，但是深入到细节方面，却又有很多值得学习之处。

在此问答中，MathWorks高级工程经理Jos Martin讨论了最近的NLP开发以及受益于该技术的应用程序。

麻省理工学院的一个研究小组正在努力让初学者更容易接触到人工智能，同时也帮助专家在这一领域取得进展。

通过人工智能和ML，你的企业将受益，因为它在运营上变得更加高效，并消除了那些似乎让你慢下来的日常任务。

使用来自Google Research的NASBench进行神经架构搜索 – 我们是否可以自动设计网络架构，而不是依赖专家经验和知识？

Dragon是一种创新和实用的通用语言。所支持的编程范例是命令式的、过程式的、面向对象的、使用嵌套结构的声明式的。

在本教程之后，您将能够在您选择的任何图像数据集上构建和训练图像识别器，同时充分了解底层模型架构和训练过程。

本文来自陆奇的演讲，我们选取了其中的精要。

敏感的资料和数据每天会以不同形式收集。

你真的了解EM算法吗？

在使用机器学习算法过程中，针对不同的问题需要不用的模型评估标准，这里统一汇总。

想要完成一次成功的约会？一个好的僚机（wingman）必不可少。

近日，谷歌地图的附加功能做到了！在之前应用的基础上引入了公交车的实时交通延误，预测了全球数百个城市的公交车延误情况，从亚特兰大到萨格勒布，从伊斯坦布尔到马尼拉等等， 这提高了六千多万人的通勤时间准确性。

随着理论和技术的进步，我们将在未来看到许多混合模型。因此，数学建模和机器学习建模也应当是“合作关系”，而非“竞争关系”。

来自SurveyMonkey的Shubhankar分享了一些关于机器学习职位面试的一般技巧。根据他和其他业内人士的说法，列出你过去做过的项目清单很重要。很多人都遇到过Netflix挑战和泰坦尼克号的项目，它们都是最常见的项目之一，但是你有没有做过一些不常见的事情呢 他建议做你感兴趣领域的项目。如果你…