机器学习

人工智能和机器学习以及不断增加的数据量正在改变当前的商业和社会格局。

未来三年，AI能力会成为每一位技术人员的基本能力。

2020年有很多数据和分析趋势需要准备。随着时间的推移，重要的是要注意新的一年中要探索的新趋势。

面对现在海量的、不完整的、模棱两可的数据，运用数据挖掘算法对数据进行查找，找出人们所不知道的、有实用价值的信息，这一过程就是数据挖据。

一个月前，我作为数据科学家在Airbnb开始了我的新工作，能够进入Airbnb，获得自己心仪的工作我感到很幸运。我曾向Airbnb申请了四次，最后一次才收到了招聘人员的回复。

本文主要给大家介绍了AI发展的趋势，AI预测的应用逻辑，何为智能预测，以及“数据——预测——决策——反馈”完整链路。

2017年，华尔街时报，福布斯和财富杂志将其定义为“人工智能元年”，2017年国内的人工智能产业也在各个领域迎来一轮新的爆发，两年时间过去，人工智能开始慢慢褪却其身上附加的“高光”，回归实际落地的具体应用。无论如何，技术目前尚未成熟，未来仍有很长的路要走。福布斯就2019年人工智能技术新走向采访到120位企业高管，听听他们对2019年的技术走势判断和展望。文…

有监督的和无监督的主要是由许多机器学习工程师和数据极客使用。 强化学习对于解决问题非常强大且复杂。 有监督学习 我们知道，机器学习以数据为输入，我们称这个数据为训练数据。 训练数据包括输入和标签(目标)。 什么是输入和标签(目标)例如，两个数字相加a=5,b=6结果=11，输入为5,6，目标为11。 我们首先用大量的训练数据(输入和目标)来训练模型。然后利用…

机器学习当然可以改变世界，但在此之前，我们也可以先用它来改善一下生活。

这篇文章包含了我目前为止找到的最好的教程内容。这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。

自动机器学习（AutoML）框架减少了数据科学家的负担，他们可以花更少的时间进行特征工程和超参数调整，花更多的时间用于试验模型架构。快速探索解决方案空间不仅让数据科学家可以快速地评估数据集，还为模型改进提供了基线性能。

未来，在路边等待 Uber 或 Lyft 来载你或将成为过去式，届时，我们要做的可能就是走到直升机降落场，叫上一辆无人机。这种未来的“空中飞的”不仅将减少交通堵塞，而且省去了人类驾驶员。

TensorFlow 是一个机器学习框架，如果你拥有大量的数据，或者你正在学习人工智能最先进的技术：深度学习（可参阅《Step-by-Step Deep Learning Tutorial Walkthrough》https://github.com/kozyrkov/deep-learning-walkthrough ），那么，TensorFlow 可能就是你趁手的兵器。它处理的是特别大的神经网络。从某种意义来说，它就是数据科学中的工业车床，而不是瑞士军刀。这意味着，如果你要做的是通过 20×2 的电子表格生成一条回归线，那么你很可能不需要再读下去了。

机器学习到底需要怎么样的数学基础？高段位机器学习如何练成？

摘要： 本文总结了一些针对于回归问题的机器学习方法，辩证地分析了其各自的优缺点，读者可以根据具体问题选择合适的机器学习算法以完成相应的任务。 当遇到任何类型的机器学习（ML）问题时，可能会有许多不同的算法可供你选择。但是在机器学习中，有一个“没有免费午餐”的定理，该定理表明，基本上没有一种机器学习算法能够对所有问题而言是最合适的。不同机器学习算法的性能很大程…