IT思维

2017 年 5 月份，前微软人工智能首席科学家、IEEE Fellow 邓力离职，加盟华尔街对冲基金公司 Citadel

你是如何骑自行车出门的？强化学习模型要如何模仿？

最优化是指由变量x构成的目标函数f(x)进行最小化或最大化的过程。在机器学习或深度学习术语中，通常指最小化损失函数J(w)，其中模型参数w∈R^d。

去年5月，谷歌推出了第二代TPU芯片，这是一个自定义开发的深度学习加速芯片，不少人认为有望成为英伟达GPU的替代品。

本文就将介绍这两年来我所学到的经验。

机器学习是人工智能的一个分支，也是人工智能的一种实现方法。

人脸识别作为深度学习最具代表性的技术之一，近年来得到了飞速的发展，无论是在精度、速度和规模上都有了极大的提高。

社会人类学家提出，应使用具有开放性合作式的游戏来测试人工智能，例如《龙与地下城》。

Chen等人报道了另一种排名很靠前的方法。其基本思想是利用人工制作的特征将激光雷达点云投影到基于体素的RGB地图上，如密度、最大高度和一个具有代表性的点强度。

因其强大的表征能力，除图像分类以外，包括目标检测和人脸识别在内的许多计算机视觉应用都得到了性能提升。

正在让这个时代激动不已，但也正引发不少担忧。被誉为机器学习之父的美国三院院士、伯克利教授Michael I.Jordan昨天在美国知名科技媒体Medium上，难得的发布了他的第一篇文章。

这篇文章将介绍几种用于机器学习探索性数据分析的数据类型，以便正确的把握和利用数据。

通过采用互联网功能的安全摄像头，可能会给您的家庭网络和宽带连接带来持续不断的视频流。

面对6300位来自世界各地的SAS用户，SAS®ViyaTM最新版本在Jonathan的操作下显示出了强大的机器学习能力。

其实，除了神经网络以外，AI领域中还包含很多更有趣、更新颖，更有前景的技术，文章中就将这些技术介绍给大家。

正则表达式对数据处理而言非常重要。近日，Dataquest 博客发布了一篇针对入门级数据科学家的正则表达式介绍文章，通过实际操作详细阐述了正则表达式的使用方法和一些技巧。

在扎克伯格的国会听证中，“AI”一词出现了不下30次，人工智能真能成为拯救Facebook的关键吗？

在生物学和医学领域，显微镜技术可以帮助研究人员观察到肉眼看不到的细胞和分子的细节。透射光学显微镜将生物样本的一侧照射并成像，这种显微镜相对简单，活体培养物可以很好地耐受，但是生成的图像可能难以准确评估。

但英国《金融时报》的一篇文章中提到：“数据科学家每周花1-2个小时寻找新工作。”

来自MIT媒体实验的研究人员们日前研究出了一款可以通过头部肌电信号来获取心中默念内容的可穿戴设备，使得人们可以在别人毫无察觉的情况下与自己的智能设备交流，同时也有望成为人与人之间崭新的沟通手段。

Facebook国会听证会第一天。

4 月 6 日，Apache Hadoop 正式发布了 3.1.0 版本。

本文作者Steve Blank是最早提出用户拓展的硅谷企业家，被誉为“精益创业之父”，他著有The Four Steps to the Epiphany《四步创业法》。

恩达对话Yann LeCun：从相识Hinton到深度学习崛起

机器学习可以为广泛的行业带来真真切切的商业价值——前提是机器学习已经真正地投入使用。