標籤：機器學習

2018-01-18cycadmin閱讀(338)贊(0)

隨著深度學習演演算法在影象領域中的成功運用，學術界的目光重新回到神經網路上；而隨著 AlphaGo 在圍棋領域製造的大新聞，全科技界的目光都聚焦在“深度學習”、“神經網路”這些關鍵詞上。 與大眾的印象不完全一致的是，神經網路演演算法並不算是十分...

2018-01-17cycadmin閱讀(342)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...

2018-01-16cycadmin閱讀(416)贊(0)

來自：玉樹芝蘭（微訊號：nkwangshuyi） https://www.jianshu.com/p/0db025ebf0a1 視覺 進化的作用，讓人類對影象的處理非常高效。 這裡，我給你展示一張照片。 如果我這樣問你： 你能否分辨出圖片中...

2018-01-16cycadmin閱讀(276)贊(0)

程式猿（ID：OpenSourceTop）猿妹 編譯 原文：https://fossbytes.com/top-programming-languages-at-largest-companies-developers/ 開發者只要學好一門...

2018-01-16cycadmin閱讀(346)贊(0)

2017年IT行業與大資料相關的職位需求已經佔比70%以上，到明年需求還會更大。就目前而言人才缺失是一個重要板塊，高校大資料專業才剛剛興起，畢業生數量遠遠小於企業需求量。 據瞭解，在美國的大資料分析師平均薪資已高達17.5萬美元，而國內互聯...

2018-01-15cycadmin閱讀(297)贊(0)

2018年重塑科技行業的15個趨勢（1-4/15） 原文: 15 Trends Shaping Tech In 2018 來源: CB insights 導讀： 很多消費者並不在乎是否真正擁有一輛車，他們只想使用汽車，把麻煩的事留給其他人處...

2018-01-15cycadmin閱讀(354)贊(0)

原文標題：Key Highlights in Data Science / Deep Learning / Machine Learning 2017 and What can we Expect in 2018? 作者：FAIZAN SH...

2018-01-14cycadmin閱讀(326)贊(0)

如果你有志於做一個資料專家，你就應該保持一顆好奇心，總是不斷探索，學習，問各種問題。線上入門教程和影片教程能幫你走出第一步，但是最好的方式就是透過熟悉各種已經在生產環境中使用的工具而為成為一個真正的資料專家做好充分準備。 我諮詢了我們真正的...

2018-01-13cycadmin閱讀(365)贊(0)

開源最前線（ID：OpenSourceTop） 猿妹整編 連結：https://www.itcodemonkey.com/article/1873.html 在GitHub 12月份最熱門的Python專案排行榜中，有許多專案適合正在學習P...

2018-01-13cycadmin閱讀(313)贊(0)

資料清理是很多機器學習任務上我們遇到的首要問題。本文介紹的 FastText 是一個開源 Python 庫，可用於快速進行大規模語料庫的文字搜尋與替換。該專案的作者表示，使用正則運算式（Regex）需要 5 天的任務在新的方法中只需要 15...