使用图形卷积背后的动机

2022-02-16

图谱神经网络（GNNs）近年来一直是一个快速发展的领域。根据2021年的《人工智能状况》报告，GNNs已经 "从小众领域发展为人工智能研究的最热门领域之一"。     本文是《用PyTorch ...

数据分析敏捷算法建模训练营正式上线！（脱产班）

2021-08-20

近些年，随着大数据、机器学习、人工智能等技术的不断发展，越来越多的企业开始着眼于整理自己的数据资产、挖掘自身的数据业务、开拓自己的数据产品。 但是，由于企业之间的起点不同，在发展过程中就遇到了很多 ...

数据科学方向求职，简历中应避免的四个错误

2021-07-30

作者 Jeremie Harris 我在招聘公司SharpestMinds工作，因此我看过许多数据科学方面的简历。同时我们也不断得到其他公司的反馈，了解到他们会面试哪些人，哪些人最终能顺利被雇佣。 注意，每家公司的要求 ...

5个开源Python库，点亮你的机器学习之路

2017-03-14

5个开源Python库，点亮你的机器学习之路 机器学习令人兴奋，但实际操作却很困难也很复杂。它涉及到很多手动提升，如集合工作流，设置数据源，以及在内部部署与云部署的资源之间切换等。 Python 是一款强大的 ...

数据工程师需要掌握的18个python库

2020-07-24

python之所以这么火，是因为它的应用广泛，之所以应用广泛，是因为它包含有许多功能强大的库。对于不是专业数据分析人员的我们，平时在工作和生活中，主要是用python来获取信息，制作可视化报表，但是专业的数据工 ...

CNN、RNN、GAN都是什么？终于有人讲明白了

2020-07-23

导读：深度学习已经存在了几十年，不同的结构和架构针对不同的用例而进行演变。其中一些是基于我们对大脑的想法，另一些是基于大脑的实际工作。本文将简单介绍几个业界目前使用的先进的架构。 作者：谢林·托马 ...

深度学习算法：CNN、RNN、LSTM、TensorFlow等之间的关系！

2020-05-27

用于实际问题的深度神经网络可能具有10层以上的隐藏层。它的拓扑可能很简单，也可能很复杂。网络中的层越多，它可以识别的特征就越多。不幸的是，网络中的层越多，计算所需的时间就越长，并且训练起来就越困难。 ...

AI、机器学习、数据科学与深度学习在2020年的主要发展趋势（一）

2020-04-02

作者 | Matthew Mayo 编译 | CDA数据分析师 正如我们告别上一年并期待新的一年一样，KDnuggets再次征求了众多研究和技术专家对2019年最重要的发展及其2020年关键趋势预测的意见 ...

准确率已成过去式，AI人工智能领域的这些趋势在2020年更受关注

2020-03-31

作者 | 机器之心 人工智能不是将要改变世界，而是正在改变世界。在新年以及新的十年开启之际，VentureBeat 采访了人工智能领域最杰出的头脑，来回顾人工智能在 2019 年的进展，展望机器 ...

机器学习入门必读：6种简单实用算法及学习曲线、思维导图

2020-03-26

作者 | 卢誉声 大部分的机器学习算法主要用来解决两类问题——分类问题和回归问题。在本文当中，我们介绍一些简单但经典实用的传统机器学习算法，让大家对机器学习算法有一个基本的感性认识。 ...

采访了14位IT公司的创始人，他们如何看待2020年的AI行业？

2020-03-24

科幻元年2020年马上就要来了。对于技术行业来说，这一年会有哪些值得期待的变化？ KDnuggets采访了14位科技前沿的技术公司创始人，并汇总了他们眼中的2020年：关于人工智能、数据分析、数据科学、机器学习 ...

8个计算机视觉深度学习中常见的Bug

2019-12-11

作者 | Arseny Kravchenko 编译 | ronghuaiyang 人是不完美的，我们经常在软件中犯错误。有时这些错误很容易发现：你的代码根本不能工作，你的应用程序崩溃等等。但是有些bug是隐藏的，这 ...

一篇适合新手的深度学习综述

2019-11-28

作者 | Matiur Rahman Minar、Jibon Naher 来源 | 机器之心 摘要 深度学习是机器学习和人工智能研究的最新趋势之一。它也是当今最流行的科学研究趋势之一。深度学习方法为计算机视觉和机 ...

机器学习工程师第一年的 12 点体会

2019-11-26

作者 | 人工智能大数据与深度学习 来源 | Datawhale 机器学习和数据科学都是广义上的术语，它们涉及超级多的领域以及知识，一位数据科学家所做的事情可能与另一位有很大的不同，机器学习工程 ...

Cerebras首席执行官谈公司大芯片对机器学习的重大影响

2019-11-14

作者 | Tiernan Ray 编译 | CDA数据分析师 硅谷创业公司Cerebras Systems周一推出了世界上最大的专为AI设计的芯片。Cerebras首席执行官兼联合创始人Andrew Feldman与ZDNet讨论了深度学习网络 ...

如何使得数据科学家更加市场化？

2019-11-06

作者 | Andrew Ste 编译 | CDA数据分析师 How to Become More Marketable as a Data Scientist 作为一名数据科学家，你处在一个高需求的位置。那么，你如何才能更好地提高你的市场竞 ...

2019年十大最佳深度学习框架

2019-11-05

作者 | Python语音识别 来源 | 涛哥聊Python 虽然我们大多数人都惊叹为什么DL这么好？在使用大量数据进行训练时，它在准确性方面非常出色。近几年随着深度学习算法的发展，出现了很多深度学 ...

Dotscience——消除了企业中实现AI人工智能的最大痛点

2019-10-12

来源｜AIT News Desk 编译｜CDA数据分析师 Dotscience Emerges from Stealth to Eliminate the Biggest Pain Points of Operationalizing AI in the Enterprise Dotscience是DevOps机 ...

一文完全解读：是什么使神经网络变成图神经网络？

2019-09-27

作者 | Boris Knyazev 编译 | 栗峰 来源 | 深度学习这件小事 最近，Graph Neural Network（GNN）在很多领域日益普及，包括社交网络、知识图谱、推荐系统甚至于生命科学。GNN在对节点 ...

花 100 天学习人工智能之后，我得出了 5 个结论

2019-09-26

作者 | Jamie Beach 编译 | AI开发者 Top 5 Insights After I Spent 100 Days Learning About Artificial Intelligence 本文的作者是 Jamie Beach，在自学人工智能 100 天以后，他分 ...