机器学习
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2018年值得关注的10种机器学习工具
虽然像Tensorflow、Keras、PyTorch和另一些框架作为顶级的机器学习和深度学习库在2017年唱主角,但2018年有望成为更激动人心的一年,因为阵容强大的一批开源工具和企业工具已准备取代目前的老牌工具,或者至少一较高下。我们在本文中介绍了有望在2018年大行其道的这样10种工具和框架。
机器学习在现实生活中到底有哪些应用?
对于人类的头脑来说,反复数十亿次的不间断处理数据,必然是会感到厌倦的,这就是机器学习算法发挥关键作用
漫画解读:轻松看懂机器学习十大常用算法
通过本篇文章可以对 ML 的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知
基于神经网络的恶意软件检测分析
对于目前的所有行业来说,“如何有效地检测恶意软件”已经成为了大家共同的网络安全问题,而使用机器学习来
深度学习和普通机器学习之间有何区别?
本质上,深度学习提供了一套技术和算法,这些技术和算法可以帮助我们对深层神经网络结构进行参数化——人工
外媒速递:TensorFlow 1.4机器学习库新特性综述
作为谷歌公司对机器学习与数据科学领域作出的一项卓越贡献,TensorFlow是一套可用于快速开发神经
人工智能和机器学习有什么区别?
人工智能已经存在了很长一段时间——希腊神话中就有模仿人类行为的机械人的故事。早期的欧洲研发的计算机被
从概念到案例:初学者须知的十大机器学习算法
本文先为初学者介绍了必知的十大机器学习(ML)算法,并且我们通过一些图解和实例生动地解释这些基本机器
AI世界:2018年八个人工智能趋势观察
一些机构正在使用数据挖掘、机器学习和人工智能技术来分析当前的数据以求更好地开展业务(例如预测销售情况
机器学习新手工程师常犯的6大错误
机器学习初学者经常会犯一些事后觉得蠢爆了的错误。本文作者创建了一个机器学习新手工程师常犯的错误清单。