牛津研究院：机器人10年内取代2000万制造业岗位
全球预测和量化分析企业牛津经济研究院26日发布报告称，未来10年内机器人有望取代约2000万个制造业岗位，这意味着全球约8.5%的制造业工人将因机器人ldquo;下岗rdquo;。 英国《卫报》称...
视觉点亮AI之眼——高交会的科技之光
作为中国高新技术领域规模最大、最富实效和最具影响力的品牌展会，中国国际高新技术成果交易会（简称高交会）把握科技浪潮，抓准当前科技热点与痛点，1号馆信息技术与产品展（...
人工智能加速器自学组装指南（一）──基本架构
随着人工智能议题越来越热门，越来越多人开始投入Python或R语言的学习，且透过各种强大的开源套件如Tensorflow、Keras、Caffe、Torch、Scikit-learn，大幅降低了我们进...
浅谈机器学习基础（下）
利用回归预测数值型数据线性回归 前面讲的都是监督学习中的分类，训练出可以判断样本类别的模型，而回归的目的是预测数值型的目标值，最直接的办法是依据输入写出一个目标值的...
浅谈机器学习基础（上）
注：题中所指的『机器学习』不包括『深度学习』。本篇文章以理论推导为主，不涉及代码实现。 前些日子定下了未来三年左右的计划，其中很重要的一点是成为一名出色的人工智能产...
猿辅导开源分布式机器学习库ytk-learn及分布式通信库ytk-mp4j
作者：猿辅导研究团队语音识别负责人夏龙，机器学习研发工程师吴凡 近期，猿辅导公司开源了两个机器学习项目mdash;mdash;ytk-learn,ytk-mp4j，其中ytk-mp4j是一个高效的分布...
有趣的机器学习：最简明入门指南
在听到人们谈论机器学习的时候，你是不是对它的涵义只有几个模糊的认识呢？你是不是已经厌倦了在和同事交谈时只能一直点头？让我们改变一下吧！ 本指南的读者对象是所有对机器...
Python超越R语言，成为资料科学、机器学习平台中最热门的语言？
近日，kdnuggets做了一个关于资料科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论──Python已经打败R语言，成为分析、资料科学和机器学习平台中使用频率最高...
想成为机器学习工程师？这份自学指南值得你收藏
本文作者为AndreyNikishaev，既是软件开发者，也是创业者。 如何成为一名机器学习工程师？ 经常有人这么问，这篇文章就尝试回答这个问题，其中会谈到关于机器学习各方面，从简单的线...
CRF as RNN的原理及Caffe实现
CRF（ConditionalRandomField）是图像分割中很常用的后处理算法。在《全卷积网络（FCN）与图像分割》这篇博文中提到，FCN可以得到较好的分割结果，Chen,Liang-Chieh...
深度卷积神经网络在目标检测中的进展
近些年来，深度卷积神经网络（DCNN）在图像分类和识别上取得了很显著的提高。回顾从2014到2016这两年多的时间，先后涌现出了R-CNN，FastR-CNN,FasterR-CNN,ION,Hype...
人工智能的应用领域
人工智能(ArtificialIntelligence)主要在研究如何以电脑的程式技巧，来执行一些由人类执行时，需要智能才能完成的工作。所以前述这些都属于人工智能的范围，但是实行起来的困难度颇高...
胎儿MRI高分辨率重建技术：现状与趋势
1，胎儿MRI及其特点 在产前影像检查中，超声是最常用的成像方式，但是由于对比度低、视野狭窄、信噪比低等原因不能不能很好地显示胎儿的细节结构，例如发育中的大脑、内脏等。如...
CNN在基于弱监督学习的图像分割中的应用
最近基于深度学习的图像分割技术一般依赖于卷积神经网络CNN的训练，训练过程中需要非常大量的标记图像，即一般要求训练图像中都要有精确的分割结果。 对于图像分割而言，要得到...
Mac升级为Sierra后安装caffe的问题
三年前的Mac到手后一直懒得做更新，主要是因为系统升级后一些有依赖的软件都需要更新，有时还挺容易出问题。为了安全稳定起见，OSX10.9系统就被我用了三年。但是，这么久不更新实...
教程 | 从头开始：用Python实现随机森林算法
拥有高方差使得决策树（secisiontress）在处理特定训练数据集时其结果显得相对脆弱。bagging（bootstrapaggregating的缩写）算法从训练数据的样本中建立复合模型，可以有效...
教程 | 从头开始：用Python实现带随机梯度下降的线性回归
许多机器学习算法的核心是优化。优化算法用于在机器学习中为给定训练集找出合理的模型参数设置。机器学习最常见的优化算法是随机梯度下降（SGD：stochasticgradientdescent）。本教程将...
入门级解读：小白也能看懂的TensorFlow介绍
作者：SoonHinKhor机器之心编译参与：JaneW、邵明、微胖 本文是日本东京TensorFlow聚会联合组织者HinKhor所写的TensorFlow系列介绍文章的Part3和Part4，自称...
初学TensorFlow机器学习：如何实现线性回归？（附练习题）
选自TechnicaCuriosa作者：NishantShukla机器之心编译参与：JaneW 本文的作者NishantShukla为加州大学洛杉矶分校的机器视觉研究者，从事研究机器人机器学习技术。N...
回归,分类与聚类:三大方向剖解机器学习算法的优缺点(附Python和R实现
选自EliteDataScience机器之心编译参与：蒋思源、晏奇 在本教程中，作者对现代机器学习算法进行一次简要的实战梳理。虽然类似的总结有很多，但是它们都没有真正解释清楚每个算法在实...
ML 07、机器学习中的距离度量
机器学习算法原理、实现与实践mdash;mdash;距离的度量 1.欧氏距离欧氏距离是最常见的两点之间或多点之间的距离表示法，又称之为欧几里得度量，它定义于欧几里得空间中，如点和之间...
ML 06、感知机
机器学习算法原理、实现与实践 mdash;mdash;感知机 感知机（perceptron）是二分类的线性分类模型，输入为特征向量，输出为实例的类别，取值+1和-1。感知机学习旨在求出将训练数据进行线...
ML 05、分类、标注与回归
机器学习算法原理、实现与实践mdash;mdash;分类、标注与回归 1.分类问题分类问题是监督学习的一个核心问题。在监督学习中，当输出变量YY取有限个离散值时，预测问题便成为分类问题。...
ML 04、模型评估与模型选择
机器学习算法原理、实现与实践mdash;mdash;模型评估与模型选择1.训练误差与测试误差机器学习的目的是使学习到的模型不仅对已知数据而且对未知数据都能有很好的预测能力。 假设学习...
神经网络：卷积神经网络
一、前言这篇卷积神经网络是前面介绍的多层神经网络的进一步深入，它将深度学习的思想引入到了神经网络当中，通过卷积运算来由浅入深的提取图像的不同层次的特征，而利用神经...
