我关心的AI.ML的分支领域: 我的博客:Deep Learning 和 Knowledge Graph howto (有关DL&KG的资料都在这里) https://www.cnblogs.com/yaoyaohust/p/10228902.html 重要的链接: AI on the Web http://aima.cs.berkeley.edu/ai.html Best Papers vs. Top Cited Papers in Computer Science (since 1996)…

一.人工智能基本概念 1.1 基本概念 数据分析:对历史规律的展现.对未来数据的预测. 机器学习:机器学习是指从一系列的原始数据中找到规律,提取人们可以识别的特征,然后通过学习这些特征,最终产生一个模型. 流程:原始数据-->特征提取-->模型.机器学习偏向于算法. 人工智能:Artificial Intelligence, AI,亦称机器智能,是指利用计算机来对人的意识.思维信息过程.智能行为进行模拟(如学习. 推理. 思考. 规划等)和延伸,使计算机能实现更高层次的应用.人工智能基于机器学…

(原文:) The Difference Between AI, Machine Learning, and Deep Learning? (译文:) 人工智能 . 机器学习 和 深度学习的区别? 作者:cleaner链接:https://www.zhihu.com/question/57770020/answer/154211072来源:知乎著作权归作者所有.商业转载请联系作者获得授权,非商业转载请注明出处.…

前百度首席科学家吴恩达说:就像100年前的电力.20年前的互联网一样,AI也会改变每一个产业! 有人说,现在就像1995年,那一年,第一家互联网公司--网景上市,一天之内大涨208%,互联网正式登上历史舞台,引爆了之后浩浩荡荡的".com"热潮. 一位AI从业者这样激动地说道:"我看到的是一片蓝海无限可能,看到所有产业,包括医疗.金融都可以做,那不就跟当年的.com一样?" 其实在历史长河中AI已经几度潮起潮落,为什么这次大家都这么笃定它就是未来呢? 关键点就是深度…

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为…

诗人般的机器学习,ML工作原理大揭秘 https://mp.weixin.qq.com/s/7N96aPAM_M6t0rV0yMLKbg 选自arXiv 作者:Cassie Kozyrkov 机器之心编译 机器之心授权(禁止二次转载) 很多人会认为机器学习相比于传统编程是一种编写学习过程的方法,它性能非常神奇且高大上.但是在本文中,谷歌首席决策工程师 Cassie Kozyrkov 小姐姐以非常形象的比喻介绍了机器学习核心原理. 机器学习使用数据中的模式来标记事物.听起来好像很神奇,实际上核心概…

微软在Build 2018大会上推出的一款面向.NET开发人员的开源,跨平台机器学习框架ML.NET. ML.NET将允许.NET开发人员开发他们自己的模型,并将自定义ML集成到他们的应用程序中,而无需事先掌握开发或调整机器学习模型的专业知识.在采用通用机器学习语言(如R和Python)开发的模型,并将它们集成到用C#等语言编写的企业应用程序中需要付出相当大的努力.ML.NET填平了机器学习专家和软件开发者之间的差距,从而使得机器学习的平民化,即使没有机器学习背景的人们能够建立和运行模型.通过为…

1 人工智能.机器学习.深度学习的关系 “人工智能” 一词最早是再20世纪50年代提出来的. “ 机器学习 ” 是通过算法,使用大量数据进行训练,训练完成后会产生模型 有监督的学习 supervised learning 无监督的学习 unsupervised learning 增强式学习 reinforcement learning 已经应用领域:推荐引擎.定向广告.需求预测.垃圾邮件过滤.医学诊断.自然语言处理.搜索引擎.证券分析.视觉识别.语音识别.手写识别等 “ 深度学习 ” 是机器学习…

转自:https://zhuanlan.zhihu.com/p/27228015?utm_source=weibo&utm_medium=social 人工智能的发展曾经经历过几次起起伏伏,近来在深度学习技术的推动下又迎来了一波新的前所未有的高潮.近日,IBM 官网发表了一篇概述文章,对人工智能技术的发展过程进行了简单梳理,同时还图文并茂地介绍了感知器.聚类算法.基于规则的系统.机器学习.深度学习.神经网络等技术的概念和原理. 人类对如何创造智能机器的思考从来没有中断过.期间,人工智能的发展起起…

[机器学习] Coursera ML笔记 - 监督学习(Supervised Learning) - Representation http://blog.csdn.net/walilk/article/details/50922854…