IT思维

公众号/AI前线 作者 | Chris Ying 等 编译 | 郝毅 编辑 | Natalie AI 前线导读 […]

人类对于美的追求永不止步。

美国艺术家 Jackson Pollock 说过：“所有的一切，都是一场建筑游戏，有的人用刷子，有的人用铲子，还有的人用钢笔。”

我被问到最多的问题是“我如何获得更高的精度？”。机器学习工程师，无论是新手还是有经验的，都会问这个问题。

但如果我们从不承认我们的缺点，那么我们就无法采取措施来解决它们。

在中文科技媒体的世界里，日本的人工智能产业就像是“薛定谔的AI”，有时候它是值得学习的好榜样，有时候又会被拎出来吊打。

云计算、大数据技术以及移动网络的快速发展开启了一个大规模生产、分析和应用数据的时代。

NewSQL 混合事务分析、MySQL 兼容、水平可扩展数据库的架构和用例。

这篇文章中作者尝试将 15 年的自然语言处理技术发展史浓缩为 8 个高度相关的里程碑事件

从装满货品的仓库到 Echo 智能音箱，AI 如何塑造亚马逊的方方面面？

从传统汽车工业界的中坚力量到科技公司都在这一赛道中狂飙突进。

德勤连续调查了有关认知技术/人工智能的主管，因为他们代表了今天正在测试和实施这些技术的公司。

本文整理了多个求职网站的信息，对雇主最希望数据科学家具备的技能进行了分析，并提供了一些建议。

AI 人才大战战况空前。

现如今，“大数据”通常指的是包含数十万甚至数百万个数据点的数据集！

这篇文章将介绍如何使用知识图和神经网络来回答这类问题。

AI 应用落地，核心是工程问题，不是算法问题，更不是“哲学”问题。

大数据文摘出品 编译：张秋玥、M、浩哥儿、睡不着的iris、钱天培 近年来，机器在自然语言领域屡屡战胜人类的报 […]

伴随人工智能大潮来临，似乎一切拥有屏幕的设备都在走向智能化，比如AI电视、智能手机等等。

Facebook 依靠庞大的后端系统，每天为数十亿人提供服务。在这些后端系统中，许多都有大量的内部参数。

作为独立于监督和非监督机器学习之外的机器学习重要分支，强化学习在多学科多领域中发挥了重要的决策支持作用。

许多重要的神经网络架构都是在上世纪八十年代中期和九十年代早期完成的。

近年来，深度学习在解决模式识别问题方面发挥了关键作用。

我们常常会遐想，什么时候才能买到一辆能够处理所有路况、在哪儿都可以自由行驶的无人汽车呢？

人工智能正越来越多的渗透入人们的生活，改变人们的生活，从自然语言生成到语音识别、从医疗诊断到商业决策，AI逐渐开始显露出巨大的优势，并且它的脚步不会停止。