机器学习

大脑神经网络为AI和ML新算法提供新灵感

人们曾经认为眼睛是一个“闇哑的”传感器,通过视觉神经将数据发送到大脑,大脑包含了所有的视觉“处理”能力。近年来,科学家们一直在探究眼睛内视网膜神经元的复杂结构和线路。正如对大脑的研究已经为现代人工智能(AI)做出了巨大的贡献一样,关于视觉系统的这些发现也提出了一个有趣的框架,可以指导当今高度专业化、分布式和互连的数据中心中类似的复杂处理任务的未来发展。

机器学习之支持向量机算法(一)

支持向量机(SVM,Support Vector Machine)在2012年前还是很牛逼的,但是在12年之后神经网络更牛逼些,但是由于应用场景以及应用算法的不同,我们还是很有必要了解SVM的,而且在面试的过程中SVM一般都会问到。支持向量机是一个非常经典且高效的分类模型。我们的目标:基于下述问题对SVM进行推导。

2020年6个新兴的人工智能和机器学习趋势

人工智能解决方案市场继续快速增长,带来了数百亿美元的收入。研究公司(IDC) 9月份发布的一份报告称,到2023年,全球人工智能系统的支出将达到979亿美元,比今年预计的375亿美元有惊人的增长,这意味着未来几年的年增长率将达到28.4%。那么,2020年将是为人工智能领域下一个十年的创新奠定基调并延续现有势头的关键一年。

新手机器学习工程师最容易犯的错误Top6

在机器学习中,有许多方法来构建产品或解决方案,每种方法都假设不同的东西。很多时候,如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学习的人会犯错误,事后想想,这些错误往往会让人觉得愚蠢。