ML和CV PR在AI

2024-10-17

AI,DM,ML,PR的区别与联系

数据挖掘和机器学习的区别和联系,周志华有一篇很好的论述<机器学习与数据挖掘>可以帮助大家理解.数据挖掘受到很多学科领域的影响,其中数据库.机器学习.统计学无疑影响最大.简言之,对数据挖掘而言,数据库提供数据管理技术,机器学习和统计学提供数据分析技术.由于统计学往往醉心于理论的优美而忽视实际的效用,因此,统计学界提供的很多技术通常都要在机器学习界进一步研究,变成有效的机器学习算法之后才能再进入数据挖掘领域.从这个意义上说,统计学主要是通过机器学习来对数据挖掘发挥影响,而机器学习和数据库则是数据挖

CV/PR:模式识别与图像处理笔试题

汉王高级研究人员(模式识别.图像处理类)招聘试题原文链接:http://www.cnblogs.com/dongsheng/articles/2793142.html 说明: 可能您的专业并不完全符合本试题所涉及的领域.因此,并非所有的问题都需要回答 ,您可以只回答你所熟悉和能够回答的问题.允许参考任意的资料,但请独立完成此试题 ,我们更欣赏您独立的思考和创新的精神.本试题并非我们录用或者不录用您的惟一依据 .应聘高级研究人员者请回答这部分问题. 1．人工智能与模式识别的研究已有多年,但

人工智能和机器学习 AI&ML howto

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)

AI 学习路线

[导读] 本文由知名开源平台,AI技术平台以及领域专家:Datawhale,ApacheCN,AI有道和黄海广博士联合整理贡献,内容涵盖AI入门基础知识.数据分析挖掘.机器学习.深度学习.强化学习.前沿Paper和五大AI理论应用领域:自然语言处理,计算机视觉,推荐系统,风控模型和知识图谱.是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优质学习资源. 基础知识 1.数学数学是学不完的,也没有几个人能像博士一样扎实地学好数学基础,入门人工智能领域,其实只需要掌握必要的基础知识就好.AI的数学基础最主要

AI算法第一天【概述与数学初步】

1. 机器学习的定义: 机器从数据中学习出规律和模式,以应用在新数据上作出预测的任务 2.学习现象: (1)语言文字的认知识别 (2)图像,场景,物体的认知和识别 (3)规则:下雨天要带雨伞 (4)复杂的推理,判断能力(智能)好人还是坏人,真诚还是虚伪 3.机器学习是什么给定任务T,在性能度量方案P的前提下,随着提供优质大量的经验E,任务T的性能逐步提高例如:中国象棋任务T:下中国象棋新能目标P:在比赛中击败对手的百分比训练经验E:和自己对弈或者看棋谱 4.机器学习(ML)与人工智能(

关于国内外CV领域牛人的博客链接 .

此文为转载文章,尊重知识产权http://blog.csdn.net/carson2005/article/details/6601109此为原文链接,感谢作者! 以下链接是关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之

计算机视觉（ComputerVision, CV）相关领域的站点链接

关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的站点链接,当中有CV牛人的主页.CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码.CV领域的最新动态.国内的应用情况等等. (1)googleResearch: http://research.google.com/index.html (2)MIT博士,汤晓欧学生林达华. http://people.csail.mit.edu/dhlin/index.html (3)MIT博士后Douglas Lanman: http://web.

2019年最值得关注的AI领域技术突破及未来展望

选自venturebeat 翻译:魔王.一鸣前言 AI 领域最杰出的头脑如何总结 2019 年技术进展,又如何预测 2020 年发展趋势呢?本文介绍了 Soumith Chintala.Celeste Kidd.Jeff Dean 等人的观点. 人工智能不是将要改变世界,而是正在改变世界.在新年以及新的十年开启之际,VentureBeat 采访了人工智能领域最杰出的头脑,来回顾人工智能在 2019 年的进展,展望机器学习在 2020 年的前景.受访者包括 PyTorch 之父 Soumith

ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning?

在Github上也po了这个系列学习笔记(MachineLearningCourseNote),觉得写的不错的小伙伴欢迎来给项目点个赞哦~~ ML Lecture 0-2: Why we need to learn machine learning? Why we need to learn ML Many people think: Wow!!! AI is so powerful right now! You see AlphaGO? AI is going to replace human

HMS Core Discovery第16期回顾|与虎墩一起，玩转AI新“声”态

HMS Core 在AI领域最新的技术能力有哪些?本期Discovery直播以<与虎墩一起,玩转AI新"声"态>为主题,邀请了HMS Core 机器学习服务产品经理.机器翻译高级专家以及HMS Core的新朋友"虎墩",为大家展示机器学习的语音语言创新技术,分享机器学习与人工智能的宏观发展趋势.一起回顾一下本期精彩内容! [精彩回顾] 1.抖音网红IP"虎墩小镖师"强势来袭 2.同声传译新亮相,底层技术大揭秘 3.AI翻译能力升级,语

海盗船长小米首页小船来回摆动CSS3.0效果

海盗船长小米首页小船来回摆动CSS3.0效果,偶然之间看到的,就写了一个. <!DOCTYPE html> <html lang="en"> <head> <meta charset="UTF-8"> <title>javascript</title> <style type="text/css"> *{margin:0px;padding:0px;} .bg{h

paper 118：计算机视觉、模式识别、机器学习常用牛人主页链接

牛人主页(主页有很多论文代码) Serge Belongie at UC San Diego Antonio Torralba at MIT Alexei Ffros at CMU Ce Liu at Microsoft Research New England Vittorio Ferrari at Univ.of Edinburgh Kristen Grauman at UT Austin Devi Parikh at TTI-Chicago (Marr Prize at ICCV2011

OpenCV 例子代码的讲解、简介及库的安装 .

转载请标明是引用于 http://blog.csdn.net/chenyujing1234 欢迎大家提出意见,一起讨论! 一.OpenCV介绍: OpenCV是由Intel性能基元(IPP)团队主持,而且几个主要开发者都与IPP团队保持良好的关系,所以OpenCV利用了IPP高度手工优化的代码来实现加速. 使用IPP获得提速是很显著的. OpenCV使用了优化了的C和C++代码实现,它对IPP不存在任何依赖.但如果安装了IPP,那么OpenCV将会通过自动载入IPP动态链接库获取IPP的优势.

NLP︱词向量经验总结（功能作用、高维可视化、R语言实现、大规模语料、延伸拓展）

R语言由于效率问题,实现自然语言处理的分析会受到一定的影响,如何提高效率以及提升词向量的精度是在当前软件环境下,比较需要解决的问题. 笔者认为还存在的问题有: 1.如何在R语言环境下,大规模语料提高运行效率? 2.如何提高词向量的精度,或者说如何衡量词向量优劣程度? 3.词向量的功能性作用还有哪些值得开发? 4.关于语义中的歧义问题如何消除? 5.词向量从"词"往"短语"的跨越? 转载请注明出处以及作者(Matt),欢迎喜欢自然语言处理一起讨论~ ---------

机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师：Dr. Jean-Francois Puget

目录机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师:Dr. Jean-Francois Puget 正文对我的启发机器学习英雄访谈录之双料 Kaggle 大师:Dr. Jean-Francois Puget Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文今天我要采访的是一位双料大师:Kaggle Discussion 大

机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家：Aakash Nain

目录机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain 正文对我的启发机器学习英雄访谈录之 Kaggle Kernels 专家:Aakash Nain Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文这次我采访的是 Aakash Kumar Nain,一位 Kaggle kernel 专家.

机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者：Tuatini Godard

目录机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者:Tuatini Godard 正文对我的启发机器学习英雄访谈录之 DL 自由职业者:Tuatini Godard Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文今天我们要采访的是 Tuatini Godard.我的好朋友,一位来自法兰西的的深度学习自由职业者. Sanyam:

机器学习英雄访谈录之 DL 实践家：Dominic Monn

目录机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn 正文对我的启发机器学习英雄访谈录之 DL 实践家:Dominic Monn Sanyam Bhutani 是 Medium 上一位专注 ML 和 CV 的博主,本系列翻译自他进行的系列采访--<机器学习英雄访谈录>. 学习从模仿开始,要模仿就要模仿那些最棒的人,这是我开始本系列的初衷. 正文今天采访的是 Dominic Monn,一位伟大的领袖.缔造者.社区领导者.自驾车工程师和远程工作的 DL 工程师.1 Sanyam

{Reship}{Sparse Representation}稀疏表示

===================================================== http://blog.sina.com.cn/s/blog_6d0e97bb01015wol.html ===================================================== 稀疏表达是近年来SP, ML, PR, CV领域中的一大热点,文章可谓是普天盖地,令人目不暇给.老板某门课程的课程需要大纲,我顺道给扩展了下,就有了这个上中下三篇介绍性质的东西.

paper 61：计算机视觉领域的一些牛人博客，超有实力的研究机构等的网站链接

转载出处:blog.csdn.net/carson2005 以下链接是本人整理的关于计算机视觉(ComputerVision, CV)相关领域的网站链接,其中有CV牛人的主页,CV研究小组的主页,CV领域的paper,代码,CV领域的最新动态,国内的应用情况等等.打算从事这个行业或者刚入门的朋友可以多关注这些网站,多了解一些CV的具体应用.搞研究的朋友也可以从中了解到很多牛人的研究动态.招生情况等.总之,我认为,知识只有分享才能产生更大的价值,真诚希望下面的链接能对朋友们有所帮助.(1)goog

CVPR 2013 录用论文【待更新】

完整录用论文官方链接:http://www.pamitc.org/cvpr13/program.php 过段时间CvPaper上面应该会有正文链接今年有关RGB-D摄像机应用和研究的论文渐多起来了. 当然,自己还是比较关心Tracking方面的Papers.从作者来看,一作大部分为华人,而且有不少在Tracking这个圈子里相当有名的牛,比如Ming-Hsuan Yang,RobertCollins等(中科院到阿大的Xi Li也是非常活跃,从他的论文可以看出深厚的数学功底,另外ChunhuaS

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