算法

随着我们进入2017年下半年，是时候看看那些使用数据科学和机器学习的公司面临的共同挑战。假设你的公司已经在大规模收集数据，需要用到分析工具，而且你已经认识到数据科学可以发挥重大作用（包括改善决策或企业经营、增加收入等等），并进行了优先排序。收集数据和识别感兴趣的问题并非小事，但假设你已经在这些方面起了个好头，那么还剩下哪些挑战呢？ 数据科学是一个宽泛的话题，…

我们真的了解在我们构建的ML模型中发生了什么吗？让我们来探索吧。

作者：刘永进教授 肖像画作为人物画的一种，其简约的风格以及以形写神、迁想妙得的创作方法获得了大家的喜爱。 虽然看起来只需简单几笔，但通过线条来捕捉一个人的外表特征捕捉到人的个性和情感并不容易。 即使是受过专业训练的艺术家，完成一幅精致的肖像画也需要很长时间。 随着深度学习的发展，使用卷积神经网络进行图像风格转换的神经风格转换（NST）方法被提出。随后，基于生…

智能分析平台叠加AI，观远数据行业首发「AI预测引擎」。

奥地利符号计算研究所的Christoph Koutschan博士在自己的页面上发布了一篇文章，提到他做了一个调查，参与者大多数是计算机科学家，他请这些科学家投票选出最重要的算法，以下是这次调查的结果，按照英文名称字母顺序排序。

随着越来越多的数据变得容易获取，越来越复杂的工具涌现出来，从中获得价值，肯定会有更多的数据产生。

浅谈影响推荐系统效果的一些因素。

算法、数据、机器学习能力…… AI创业企业的护城河是什么？

文 | Flood Sung 2016年AlphaGo计算机围棋系统战胜顶尖职业棋手李世石，引起了全世界的广泛关注，人工智能进一步被推到了风口浪尖。而其中的深度增强学习算法是AlphaGo的核心，也是通用人工智能的实现关键。本文将带领大家了解深度增强学习的前沿算法思想，领略人工智能的核心奥秘。 前言 深度增强学习(Deep Reinforcement Lea…

Yahoo开源实时大数据处理服务系统Vespa。

在不确定网络可视分析中，现有的方法往往直接在确定图(exact graph)中用视觉变量(visual variables)表示不确定信息。这些方法可以很好的将图的拓扑结构展示出来，但忽略了不确定信息的概率分布情况。

在“数据为王”的今天，越来越多的人对数据科学产生了兴趣。数据科学家离不开算法的使用，那么，数据科学家最常用的算法，都是哪些呢? 最近，著名的资料探勘信息网站 KDnuggets 策划了十大算法调查，这次调查对数据科学家常用的算法进行排名，并发现最“产业”和最“学术”的算法，还对这些算法在过去 5 年间(2011~2016)的变化，做了一番详细的介绍。 这次调…

最近德州大学的两位计算机科学家 Eshan Chattopadhyay 和 David Zuckerman 开发出了一种改进的随机抽取器，这种算法只需要两种随机性不强的来源即可生成真正随机的数字，被认为是基础算法取得的一大突破。