• 机器学习工程师必知的十大算法

    毫无疑问，机器学习 人工智能的子领域在过去几年越来越受欢迎。目前大数据在科技行业已经炙手可热，而基于大量数据来进行预测或者得出建议的机器学习无疑是非常强大的。

    发布时间：2018-09-25 14:30:41
  • 机器学习未来将走向何方？英特尔-南大联合研究中心将给出答案

    谈到人工智能算法，深度学习被公认为是目前的翘楚。那么，深度学习能解决什么问题？DARPA（美国国防高级研究计划局）认为，现在整个人工智能的发展正在向第三阶段跃进。

    发布时间：2018-09-20 10:21:04
  • 机器人助力绝处逢生，四大趋势让未来生意盎然!

    科技带给人类征服自然的力量，同时也让人类加剧了对自然的破坏。近年来，随着运用科技对自然的改造，人类已经遭受到了自然的反噬与惩罚，从核电事故、化工事故、矿难、火灾、交通事故等人为灾害，到地震、海啸、台风、洪水等自然灾害，频繁多发的各种灾害正在严重威胁人们的生命与安全。

    发布时间：2018-09-14 14:58:21
  • 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？

    在机器学习中，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