机器学习的快速发展，为智能语音处理奠定了坚实的理论和技术基础。智能语音处理的主要特点是从大量的语音数据......【详细内容】

导读：人类的智慧宽广而复杂。有些人类成就远远超出现今机器可达的领域，要想让机器触及这些领域，还需要一段漫长......【详细内容】

特征选择是识别和选择与目标变量最相关的输入变量子集的过程。特征选择最简单的情况可能是存在数字输入变量......【详细内容】

2020 年是非常特别的一年，各行各业都非常艰难，但是有一股力量逆势增长，不断迎来新的突破，那就是开源。即使是资......【详细内容】

基于人工智能和深度学习方法的现代计算机视觉技术在过去10年里取得了显著进展。如今，它被用于图像分类、人脸......【详细内容】

这些高端人工智能框架可增强您的编程技能> Photo by Alex Kotliarskyi on Unsplash在本文中，我想与他们的实......【详细内容】

什么是深度学习深度学习有如下一些众所周知且被广泛接受的定义。（1）深度学习是机器学习的子集。（2）深度学习使用......【详细内容】

本文将介绍在 Windows 计算机上配置深度学习环境的全过程，其中涉及安装所需的工具和驱动软件。出人意料的是，......【详细内容】

来源：科技日报在进博会期间，除了仿生机器人、自动化生产线等“硬核”智能科技，AI美妆顾问、虚拟化妆师以及由人......【详细内容】

简介： IoT企业物联网平台开发实战企业从联网平台开发实战 通过阅读本文你将学会一下技能： 设备通过MQTT协议......【详细内容】

来自加州伯克利的团队开源了Aim，一个号称搜索速度比TensorBoard快好几倍的机器学习可视化工具包，在Reddit上成......【详细内容】

人工智能AI（Artificial Intelligence）技术是包括十分广泛的科学，它由不同的领域组成，如机器学习，计算机视觉等等，......【详细内容】

文/新金融洛书 雷慢 雷慢今天参加了360数科技术开放日活动，跟360数科首席科学家张家兴博士学习了一些干货，分......【详细内容】

在这篇综述性文章中，作者详尽地介绍了多智能强化学习的理论基础，并阐述了解决各类多智能问题的经典算法。此外......【详细内容】

到2024年底，75%的企业机构将从AI试点转为AI运营近日，Gartner发布了数据与分析领域的十大技术趋势，为数据和分析......【详细内容】

HelloGitHub 推出的《讲解开源项目》 系列。这一期是由亚马逊工程师：Keerthan Vasist，为我们讲解 DJL（完全由 J......【详细内容】

导语：知识和数据被视为驱动人工智能迈向3.0时代的重要要素。如何把分散在不同的行业或领域里的数据和知识，充......【详细内容】

深层神经网络的模型概括，过度拟合和正则化方法的挑战> Source 在完成了与神经网络有关的多个AI项目之后，我意......【详细内容】

本文的主要目标是让您对深度学习领域有一个整体了解，并帮助您了解每种特定情况下应使用的算法。神经网络：基......【详细内容】

数字世界AI（Artificial Intelligence）和IOT（Internet of things）想必在如今的时代下，你不会陌生，一眼看去，它很高端......【详细内容】

本文最初发表于 Towards Data Science 博客，经原作者 Andre Ye 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。卷积神经网络（Co......【详细内容】

专注Python、AI、大数据，请关注公众号七步编程！人工智能方向的项目，和数据可视化是紧密相连的。模型训练过程中......【详细内容】

视觉回归测试最常见的情况是使用基线图像进行测试。然而，视觉测试的不同方面也值得讨论。我们将介绍模板匹配......【详细内容】

DataPipeline Head of AI 王睿在51CTO大咖来了公开课上作了题为《业务异常实时自动化检测 — 基于人工......【详细内容】

导读：企业使用AI的一个复杂因素是，这个主题包含了多个不同的底层技术。这些技术中大多数都能够完成很多替代功......【详细内容】

在数据领域，很多人都在说机器学习，但是只有很少的人能说清楚怎么回事。网上关于机器学习的文章，大多都是充斥各......【详细内容】

本报告讨论了非常厉害模型优化技术 —— 知识蒸馏，并给大家过了一遍相关的TensorFlow的代码。......【详细内容】

每当我开始一个新的项目时，我发现自己一次又一次地创建一个深度学习机器。从安装Anaconda开始，最后为Pytorch......【详细内容】

我翻阅了CatBoost的文档之后，我被这个强大的框架震惊了。CatBoost不仅在你提供给它的任何数据集上构建了一个......【详细内容】

电影推荐系统 demo 界面推荐系统[1]（Recommender System，RS）能够根据用户的偏好主动为用户推荐商品或项目。它......【详细内容】

算法算法从1950年代的早期研究开始，机器学习的所有工作似乎都随着神经网络的创建而积累起来。 从逻辑回归到......【详细内容】

卷积神经网络(CNN)广泛应用于深度学习和计算机视觉算法中。虽然很多基于CNN的算法符合行业标准，可以嵌入到商......【详细内容】

以下文章来源于Datawhale ，作者Michael高尔夫球员刚开始学习打高尔夫球时，通常会花很长时间练习挥杆。慢慢地，......【详细内容】

文 /杨晓宁随着产业界数据量的爆炸式增长，大数据概念受到越来越多的关注。由于大数据的海量、复杂多样、变......【详细内容】

我在一个Kaggle竞赛中翻阅notebooks，发现几乎每个人都在使用EfficientNet 作为他们的主干，而我之前从未听说过......【详细内容】

Sparsemax封闭形式解及其损失函数的推导 本文目标是三个方面。第一部分讨论了sparsemax背后的动机及其与sof......【详细内容】

预测机器为人工智能业务提供了直观且急需的介绍,新事物与有效的事物之间存在区别。您只需要看一下在拉斯维......【详细内容】

DA技术首先应用基于自组织特征映射的聚类技术：利用自组织特征映射神经网络对源域和目标域的样本进行聚类，然后......【详细内容】

人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）就是用机器来模拟人类认知能力的技术，主要包括感知、学习、预测推理......【详细内容】

除非你能学习到一些东西，否则不要重复造轮子。强大的库已经存在了，如：TensorFlow，PyTorch，Keras等等。我将介绍......【详细内容】

数据无处不在。此时此刻，成千上万的系统正在收集构成特定服务的历史记录、日志、用户交互数据，以及许多其他相......【详细内容】

介绍作为人类，我们有能力将在一项任务中获得的知识迁移到另一项任务中去，任务越简单，利用知识就越容易。一些简......【详细内容】

自然语言处理自然语言处理已成为 2020 年深度学习领域中研究最多的领域之一，这主要是由于其日益普及，未来的......【详细内容】

如果你像我一样，试着理解mel的光谱图并不是一件容易的事。你读了一篇文章，却被引出了另一篇，又一篇，又一篇，没完......【详细内容】

导读：视觉目标跟踪 (visual object tracking) 是计算机视觉 (computer vision) 领域的一个重要研究问题。通......【详细内容】

AI正在向更深层次进化，语言与知识技术的重要性愈加凸显。8月25日，以“掌握知识、理解语言、拥有智能”为主题......【详细内容】

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要学习机器视觉或计算机视觉，首先要明白什么是数字图像。在这里对数字图像做一个简单的说明，以方便大家了解具......【详细内容】

数据可视化可深入了解数据集中变量之间的分布和关系。此洞察力有助于选择在建模之前应用的数据准备以及最适......【详细内容】

人工智能的发展经历了从表示、计算到感知的阶段，下一个阶段的核心是认知。如何将深度学习与大规模常识知识结......【详细内容】