机器学习

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。

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。

根据调研机构的预测，到2022年，预计每家企业将平均拥有35个人工智能项目。到2022年，全球人工智能和机器学习市场可能以44%的复合年增长率增长，市场收入将会增长90亿美元。

在本文中，我想更深入地挖掘机器学习和深度学习算法之间的结构差异，以便你了解它们的主要区别是什么以及如何发现它们。

近年来，自动驾驶技术技术的发展速度非常快。预计达到完全自动驾驶L5的程度是指日可待的。自动驾驶的核心技术主要是人工智能中的机器学习与深度学习两个方向。在本文中，我们的关注点在于机器学习算法在自动驾驶技术中的应用。