現(xiàn)在算法已成為日常生活中不可或缺的一部分。算法會為我們提供建議,這些建議是我們的GPS建議我們開車去的路線,我們選擇的音樂流媒體服務(wù)為我們播放的播放列表,我們的社交媒體帳戶認(rèn)為我們希望與之成為朋友的人。
本文介紹了機器學(xué)習(xí)新手需要了解的 10 大算法,包括線性回歸、Logistic 回歸、樸素貝葉斯、K 近鄰算法等。
全球超過55%的企業(yè)正在進(jìn)行數(shù)字化轉(zhuǎn)型,這足以證明企業(yè)需要解決方案。
可以肯定地說,機器學(xué)習(xí)將在未來十年幾乎在每個行業(yè)都產(chǎn)生廣泛的影響。那么問題就會變成:你的企業(yè)將如何使用它?
有幾門關(guān)于機器學(xué)習(xí)的認(rèn)證課程。我已經(jīng)列出了一個課程列表,大部分是免費的或者至少是可以承受的范圍,這將幫助你成為一名專家。
機器學(xué)習(xí)(ML)幫助我們構(gòu)建模型,快速分析數(shù)據(jù)并提供結(jié)果,同時利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)。它比傳統(tǒng)方法更先進(jìn)。
近日,Medium上一篇題為《AI in 2018 for developers》的文章,針對機器學(xué)習(xí)應(yīng)用于業(yè)界的機器學(xué)習(xí)開發(fā)人員,根據(jù)2017年的人工智能領(lǐng)域的最新和最重大進(jìn)展,對2018年的進(jìn)展做了展望。
開發(fā)一個聊天機器人應(yīng)用程序的背后是什么,你知道你實際上要付多少錢才能構(gòu)建一個嗎?這篇文章就是一個基于chatbot開發(fā)所涉及的階段的成本分析和細(xì)分。
關(guān)于人工智能的項目,相信大家都看過或者用過不少了,但它們的大多數(shù)看上去都十分“高大上”,讓人感覺要掌握他們猶如習(xí)屠龍之術(shù)一樣。事實上,有很多關(guān)于人工智能的項目還是十分實用的,而且用途還十分有趣,下面就簡單為大家盤點 10 個功能獨特的開源人工智能項目。
通俗講,機器學(xué)習(xí)就是“(計算機)無需顯式編程即可學(xué)習(xí)的能力”。跨海量數(shù)據(jù)集應(yīng)用數(shù)學(xué)技術(shù),機器學(xué)習(xí)算法可建立起行為模型,并基于新輸入的數(shù)據(jù),用這些模型做出對未來的預(yù)測。那么,信息安全中的機器學(xué)習(xí)應(yīng)用又是什么呢?