斯坦福的人工智能4年路线! (mp.weixin.qq.com)

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相信每个入行人工智能的老手,对自己过往的几年学习生涯都或多或少会有一些遗憾:如果我当年先从基本概念入手就好了,如果我当年把核心算法吃的更透一点就好了…

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@code小生 2021-10-31 12:34分享 / 0个评论
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正式宣战关系型数据库市场,华为宣布开源一款人工智能数据库 (www.hollischuang.com)
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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之美食推荐 (yq.aliyun.com)
在生活中,我们经常给朋友推荐一些自己喜欢的东西,也时常接受别人的推荐。怎么能保证推荐的电影或者美食就是朋友喜欢的呢?一般来说,你们两个人经常对同一个电影或者美食感兴趣,那么你喜欢的东西就很大程度上朋友也会比较感兴趣。在大数据的背景下,算法会帮我寻找兴趣相似的那些人,并关注他们喜欢的东西,以此来给我们推荐可能喜欢的事物。
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分类问题是生活中最常遇到的问题之一。普通人在做出选择之前,可能会犹豫不决,但对机器而言,则是唯一必选的问题。我们可以通过算法生成模型去帮助我们快速的做出选择,而且保证误差最小。充足的样本,合适的算法可以透过表象的类别,进而挖掘其内在的联系、区别,找出最佳的的属性来区分每个样本的类别。所以说学习和应用机器学习的算法,要求我们必须非常了解数据实例,每个样本数据有多少个特征,哪些特征是敏感的,特征分布如何。只有充分了解数据,才能选择最合适的算法。
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人工智能的研究领域也在不断扩大,已经涵盖专家系统、机器学习、进化计算、模糊逻辑、计算机视觉、自然语言处理、推荐系统等多个领域。可以毫不夸张地说,人工智能技术正在像100多年前的电力一样,即将改变每个行业。每个企业都不希望在这次浪潮中掉队,如何才能利用AI帮助自己的企业进行转型呢?AI领域著名学者吴恩达在前不久针对该问题,发表了《AI转型指南》。
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