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必读的AI和深度学习博客
接下来会介绍一些 AI 和深度学习方面的博客。 上述这句话是是认知解决方案和 IBM 研究部高级副总裁 John E. Kelly 在 2016 年由人工智能爱好者中最知名的人之一 Yann Lecun 组织的会议上强调的事实。 毫无疑问,AI 正在驱动着下一次的技术革命。所有…
[译] 使用 Pandas 在 Python 中创建一个简单的推荐系统
你有没有想过 Netflix 如何根据你已经看过的电影向你推荐电影?或者电商网站如何显示诸如“经常一起购买”等选项?它们可能看起来只是简单的选项,但是背后执行了一套复杂的统计算法以预测这些推荐。这样的系统被称为导购系统,推荐系统或者推荐引擎。导购系统是数据科学和机器学习领域最著…
[译] 使用 Python Flask 框架发布机器学习 API
Flask 正如其官方网站所述,充满乐趣且易于安装。确实,这个 Python 的微框架提供了一种使用 REST 端点注释 Python 函数的有效方式。目前我使用 Flask 发布机器学习模型 API,以供第三方业务应用程序访问。 此示例基于 XGBoost。 为了更佳的代码维…
集20年之大成,这是一本开源的算法教科书
机器之心整理,参与:思源、晓坤。 《算法》基于伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校的计算机科学教授 Jeff Erickson 为多个算法课程写的讲义集合,这本教科书已经在伊利诺伊大学厄巴纳 - 香槟分校出版,自 1999 年 1 月以来 Jeff Erickson 每年都会使用这…
如何为实时音视频设计小且优的深度学习模型?
最近在微信群里看到一张很有意思的图,大家应该都见过大街小巷地铁站旁边的手机贴膜吧?但这张图的牌子上写的不是「手机贴膜」而是「模型调参」。用这个例子虽然有些不恰当,但人工智能学习算法确实正在成为我们生存的必杀技,可见人工智能有多火。 回到我们今天的主题,我想问,今天的午餐和深度学…
死磕论文前,不如先找齐一套好用的工具
选自 Medium,作者:Eddie Smolyansky,机器之心编译,参与:刘晓坤、王淑婷。 作为像深度学习这样高产领域的研究人员,我们经常会发现自己被论文的汪洋所淹没。这些论文是如此之多,想全部读完并跟踪最新研究似乎很难很难。我觉得形成这种局面的一个重要原因是,我们没有充…
「开源」TensorSpace.js -- 神经网络3D可视化框架,在浏览器端构建可交互模型
TensorSpace 是一个基于 TensorFlow.js、Three.js 和 Tween.js 开发,用于对神经网络进行3D可视化呈现的库。通过使用 TensorSpace,不仅能展示神经网络的结构,还可以呈现网络的内部特征提取、中间层的数据交互以及最终的结果预测等一系…
从零开始造一个“智障”聊天机器人
要造一个聊天机器人,首先你需要了解一些相关概念——自然语言处理(NLP),它是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学,研究让电脑“懂”人类语言的方法。当然,它也包含很多分支:文本朗读、语音识别、句法分析、自然语言生成、人机对话、信息检索、信息抽取、文字校对、文本分类、自动文…
关于TensorFlow,你应该了解的9件事
然后我想了想,简直找不出理由不向你们安利我对此演讲的超短总结。(除非你不看视频,不然你绝对应该看看这个演讲,演讲者 Laurence Moroney 很出色。) TensorFlow 是一个机器学习框架,如果你有大量的数据,或者你在追求人工智能最先进的技术:深度学习、神经网络等…