机器学习

二进制可视化和机器学习的结合在网络安全方面已经展示了巨大潜力，恶意软件和钓鱼网站检测就是其中的热点领域，本文我们将介绍该领域的两大创新应用进展。

多年以来，人们一直对人工智能持怀疑态度。以至于“人工智能”这个词被各种嘲笑，甚至与误导、糊弄、幻想等词语画上了等号。我从很小开始就对自然语言处理非常感兴趣，但我对 AI 聊天机器人的表现一直很失望。然而，在最近几个月里，频繁地与 GPT-3 聊天之后，我确信：我们应该放下对 AI 的成见，承认机器也可以非常智能。

在本篇论文中，作者通过对过去10年间30余篇安全顶会论文研究，系统性的总结出10种陷阱，并提出一些方法以帮助安全研究人员能尽量避开它们，促进机器学习方法在安全领域的设计、开发、应用、评估与部署。

数据是机器学习 (ML) 的基本要素，会影响机器学习系统的性能、公平性、稳健性和可扩展性。矛盾的是，构建机器学习模型的工作通常是优先级较高的，但与数据本身相关的工作却通常是优先级最低的。

Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一，它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而，最重要的一点是它有大量的库供用户使用。本文就给大家介绍10个在机器学习领域被广泛应用的 python 库。

人工智能如今被广泛用于根据消费者先前的搜索和购买以及其他在线活动，为消费者提供定制建议。在商业应用中，人工智能在产品优化、库存规划和物流等方面发挥着关键作用。

如何利用机器学习技术进行自然语言的的深度理解，一直是工业和学术界关注的焦点。但是，和已经被研究30余年的自然语言处理不同， 自然语言理解（NLU）成为了机器学习面临的新困境。

在本文中，我们将了解什么是特征工程以及如何将其应用于您的机器学习算法。

集成机器学习涉及结合来自多个熟练模型的预测，该算法的成功在于保证弱分类器的多样性。而且集成不稳定的算法也能够得到一个比较明显的性能提升。集成学习是一种思想。当预测建模项目的最佳性能是最重要的结果时，集成学习方法很受欢迎，通常是首选技术。

自从计算机时代开始，科学家和工程师们就一直想知道如何像人类一样，给计算机注入学习的能力。机器学习的最大好处之一是，它可以应用于人类今天面临的几乎任何问题。然而，有了这些好处，也有一些挑战。