人工智慧 第45頁

2018-03-20cycadmin閱讀(340)贊(0)

    以區塊鏈市場資料為基礎的訓練出來的機器學習有可能創造出世界上最強大的人工智慧。它們結合了兩個強大的源力:私有機器學習，它允許在敏感的私有資料上進行訓練而不洩露資料；以及基於區塊鏈的激勵措施（incentive），它可以使這些系統獲取...

2018-03-20cycadmin閱讀(272)贊(0)

雀巢是一家全球性的大公司，其旗下的486個工廠遍佈86個國家，員工超過33萬人。它擁有2000多個全球性和地方性品牌，是營養和健康食品行業的領導企業。2012年，這家公司總收益為約980億美元，為全球數百萬消費者提供服務。所有這些消費者都對...

2018-03-20cycadmin閱讀(398)贊(0)

小編邀請您，先思考： 1 什麼是欠擬合？ 2 什麼是過擬合？ 在資料科學學科中， 過度擬合(overfit)模型被解釋為一個從訓練集(training set)中得到了高方差(variance)和低偏差(bias)，導致其在測試資料中得到低...

2018-03-20cycadmin閱讀(291)贊(0)

在碎片化閱讀充斥眼球的時代，越來越少的人會去關註每篇論文背後的探索和思考。 在這個欄目裡，你會快速 get 每篇精選論文的亮點和痛點，時刻緊跟 AI 前沿成果。 點選本文底部的「閱讀原文」即刻加入社群，檢視更多最新論文推薦。 這是 Pape...

2018-03-19cycadmin閱讀(304)贊(0)

  談新零售，需要理解新零售的四個背景 首先，去年馬總提出“五新”（新零售、新製造、新金融、新能源、新技術），新零售僅是其中之一。 如果單獨思考新零售，很可能會走偏，因為零售只是商業的一個環節，而網際網路給廣告、零售、物流等行業帶去衝擊及變革...

2018-03-19cycadmin閱讀(309)贊(0)

小編邀請您，先思考： 1 為什麼KNN演演算法在增大k時，偏差會變大？ 2 RF增大樹的數目時偏差卻保持不變，GBDT在增大樹的數目時偏差卻又能變小？ 在機器學習的面試中，能不能講清楚偏差方差，經常被用來考察面試者的理論基礎。偏差方差看似很簡...

2018-03-19cycadmin閱讀(259)贊(0)

本文為 3 月 15 日，哈工大-微軟聯合培養博士生——周青宇博士在第 25 期 PhD Talk 中的直播分享實錄。 3 月 15 日晚，PaperWeekly 再度聯合微軟亞洲研究院帶來了第 25 期 PhD Talk：從編碼器與解碼器...

2018-03-19cycadmin閱讀(274)贊(0)

作者丨蘇劍林 單位丨廣州火焰資訊科技有限公司 研究方向丨NLP，神經網路 個人主頁丨kexue.fm 最近在思考 NLP 的無監督學習和機率圖相關的一些內容，於是重新把一些引數估計方法理了一遍。 在深度學習中，引數估計是最基本的步驟之一了，...

2018-03-18cycadmin閱讀(288)贊(0)

中國近20年網路零售飛速發展，物體零售一潰千里，線下曾經完敗線上。但近來的資料顯示線上零售平臺也已經觸及並且進入了存量市場。阿裡2016年活躍買家增長人數也在下滑，未來零售行業將走向何方？ 2016年10月，阿裡巴巴集團董事局主席馬雲提出了...

2018-03-18cycadmin閱讀(350)贊(0)

小便邀請您，先思考： 1 正則化解決什麼問題？ 2 正則化如何應用？ 3 L1和L2有什麼區別？ 正則化方法：防止過擬合，提高泛化能力 在訓練資料不夠多時，或者overtraining時，常常會導致overfitting（過擬合）。其直觀的...