• 机器学习=「新瓶装旧酒」的数据统计?No!

    本文认为机器学习 ≠ 数据统计,深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献,而人工智能应该得到其应得的赞赏。

    发布时间:2018-09-04 16:33:55
  • 机器人成管道作业多面手,行业未来发展潜力无限

    随着自动化需求的不断提升,以及各行各业对物料输送依赖性的日渐加强,如今,管道输送在经济发展中的促进作用正在逐步显现。不过,由于受到输送物质属性、自然灾害、管道自身缺陷等因素影响,管道输送经常会出现因渠道损坏、泄露而引发的污染、爆炸及浪费等问题,因此,对于管道的定期防护、检查和保养工作至关重要。

    发布时间:2018-08-16 13:59:26
  • 机器学习项目失败的9个原因,你中招了吗?

    机器学习中,根据对数据的训练和测试来衡量模型的性能是非常重要的。该信息将用于选择要使用的模型、超参数和确定模型是否已准备好用于生产使用。为了衡量模型的性能,最重要的是选择最佳的评估标准来完成手头的任务。

    发布时间:2018-08-15 10:05:16
  • 机器学习13种算法的优缺点,你都知道哪些?

    它是另一种方法(通常是回归方法)的拓展,这种方法会基于模型复杂性对其进行惩罚,它喜欢相对简单能够更好的泛化的模型。

    发布时间:2018-07-27 11:10:42
  • 机器学习团队需要更好的特征工程技术

    特征工程技能是为机器学习优化的数据特征,它与数据科学本身一样历史悠久。但我注意到,这一技能正变得越来越被忽视。对机器学习的高需求产生了大量的数据科学家,他们在工具和算法方面拥有专业知识,但缺乏特性工程所需的经验和特定行业的领域知识。

    发布时间:2018-07-25 11:15:46
  • 机器学习实践心得:数据平台设计与搭建

    机器学习作为近几年的一项热门技术,不仅凭借众多“人工智能”产品而为人所熟知,更是从根本上增能了传统的互联网产品。下文将基于本人所负责的个推大数据平台搭建工作,与大家分享个推数据平台架构方面的经验以及踩过的一些坑。

    发布时间:2018-07-20 10:23:00
  • 机器学习实践心得:数据平台设计与搭建

    下文将基于本人所负责的个推大数据平台搭建工作,与大家分享个推数据平台架构方面的经验以及踩过的一些坑。

    发布时间:2018-07-19 10:56:11
  • 机器学习如何辅助数据中心管理?

    2017年全球拥有64亿台物联网设备,专家预测其数量在未来几年将跃升至两倍多。

    发布时间:2018-07-12 10:40:56
  • 机器学习之于IOT浅见

    为了更好地服务于目标客户, 嵌入式设计团队也在研究新技术, 如机器学习和深度学习。 深度学习允许这些设计师以有限的资源更快地开发和部署复杂的系统和设备。 通过这些技术, 设计团队可以使用数据驱动的方法建立系统或复杂的系统模型。

    发布时间:2018-07-10 14:32:52
  • 机器学习、人工智能与网络安全的未来

    机器学习(ML)和人工智能(AI)与大多数人想象的不太一样,既不像《星球大战》中憨态可掬的R2-D2,也不像蠢萌的机器人瓦力,今天的机器人、复杂算法和超大型计算可从旧有经验中学习,影响未来输出。

    发布时间:2018-06-15 10:22:19