机器学习

作者 | Vincent Chen 译者 | Sambodhi Liu 编辑 | Vincent 微信公众号“AI 前线”（ID：ai-front） 人们并不完全清楚机器学习入门都需要什么样的数学水平，尤其是那些没在学校里研究过数学或统计学的人，更是迷茫。 我写本文的初衷是介绍构建机器学习产品或进行机器学习的学术研究所需的数学背景。我提到的这些建议，都是源于…

选自blogspot 作者：Rose Hughes 机器之心编译 参与：王淑婷、路 谷歌旗下的人工智能研究公司 DeepMind 近年来提交了一系列国际专利申请，这些申请现已首次公布。这些申请涉及现代机器学习的一些基本方面，因此对任何从事商业化人工智能领域的人都具有潜在的意义。此消息一经公开，就在 reddit 网站上引发热议。有网友表示：你不能对数学公式申…

本文是一篇对于当今最先进的通用词/句嵌入技术的简介，包括对比基线： FastText、词袋模型（Bag-of-Words）；以及最先进的模型：ELMo、Skip-Thoughts、Quick-Thoughts、InferSent、MILA 研究组和微软研究院提出的通用句子表征，以及谷歌的通用句子编码器。

谷歌本周在其云计算大会上发布了一系列人工智能公告，该会议将于今天在旧金山举行，许多人都将注意力集中在该公司的机器学习工具的民主化上。

本文将介绍一种用于解决极小量渠道的，基于标签的精准投放算法——先知。

语义分割是计算机视觉中的基础任务，我们通常会使用基于 CNN 加 CRF 的方法或直接使用对抗性的训练实现端到端的分割。本文简要介绍了这两种方法及它们的特点。 人类是如何描述场景的？我们可能会说「窗户下有一张桌子」，或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体，这也有助于我们推理目标的不同行为。 当然，目标检测方法可以帮助我…

首先，什么是 Python？根据 Python 创建者 Guido van Rossum 所言，Python 是一个：高级编程语言，其设计的核心理念是代码的易读性，以及允许编程者通过若干行代码轻松表达想法创意。实际上，我选择学习 Python 的首要原因是其编程的优美性，用它编码和表达想法非常自然。 Python 是一个高层次的结合了解释性、编译性、互动性和…

我个人也很喜欢机器学习和人工智能，但是如果你所运营的是一家拥有 1000 到 10000 名客户数量的小型在线商店，那你仍然可以依靠 SQL。毕竟，机器学习和人工智能方面的人才也并不是随处可见。

本论文通过创建一组真正「未见过」的同类图像来测量 CIFAR-10 分类器的准确率，因而充分了解当前的测试集是否会带来过拟合风险。

如果你碰巧在学习机器学习、数据科学、商业智能或者与AI相关其他领域的知识，那你是幸运的。虽然自动化在慢慢蚕食人类的工作岗位，但对AI人才的需求却在加速增长。招聘信息搜索平台Indeed的数据显示，与AI相关的招聘职位在过去三年里翻了一倍。

数据挖掘中的十大实用分析方法

本文作者是一名数据科学家，现在离开了Pivotal公司加入了idealo公司，正在帮助其搭建数据科学团队以及把机器学习整合到公司的产品中。

机器学习是艺术和科学的结合。没有哪种机器学习算法能解决所有的问题。有几个因素能影响你选择机器学习算法的决定。

当今数据科学面临的一个具有挑战性的难题是在项目的商业化中部署训练模型，对于任何的以消费者为中心的公司或想要使自己的解决方案拥有更多受众的个人来说都是如此。

你为成为数据科学家做好了充分的准备。你参加Kaggle比赛，看了大量的Coursera课程。你感觉已经准备好了，但数据科学家的实际工作将与你的预期大不相同。