未来它将与 JAX 同在。
但直到今天，我才终于搞清楚了很多自己之前不知道的事物，甚至我还可能觉察到一些别人不知道的东西。
做了5年机器学习研究，我发现了这7个真相在Mindsdb从事3年自动机器学习工作后，我辞职了，至少我不会在短时间内从事任何与机器学习相关的职
亚马逊机器学习服务Amazon SageMaker 又添九项新功能！
这段对话其实被后期修改过了，口型和内容不吻合。至于「隐秘」剧组为什么要修改这段台词，我也是在还原了原对话之后才知道答案，因为原对话实在过于黑暗了，坐实了朱朝阳的黑化，是不可能过审的。
当时因为这门课太火爆，吴恩达不得不弄了个超大的网络课程来授课，结果一不小心从斯坦福火遍全球，而后来的事情大家都知道了。
本篇我们通过复杂背景内容提取的介绍，提出了一种机器学羽为主，图像处理为辅去精确获取特定前景内容的方法，得到了高精确率、高召回率和高定位精度的识别结果。
如果你准备使用机器学习或人工智能，我们希望，对于本文所列的所有问题，你的回答都是 “Yes”。
Google 于近日推出了一种大规模计算集群的图像分类人物训练解决方案，相关论文发表于 Arxiv。本文的作者使用 Google TPU v3 Pod 训练 ResNet-50，在识别率没有降低的情况下，仅使用了 2.2 分钟的时间。
在机器学习中，根据对数据的训练和测试来衡量模型的性能是非常重要的。该信息将用于选择要使用的模型、超参数和确定模型是否已准备好用于生产使用。为了衡量模型的性能，最重要的是选择最佳的评估标准来完成手头的任务。
最近，社交媒体上疯传一张表情包（如下图）。随着机器学习的炒作开始消退，看到这张图的人将会心一笑。“机器学习真的没什么好让人兴奋的”或者“它只是对古老统计学的改进”这类情绪越来越普遍。但问题是，这不是真的。
谷歌旗下人工智能公司 DeepMind 发布了一篇新论文，它讲述了团队如何利用 AlphaGo 的机器学习系统，构建了新的项目 AlphaZero。AlphaZero 使用了名为「强化学习」（reinforcement learning）的 AI 技术，它只使用了基本规则，没有人的经验，从零开始训练，横扫了棋类游戏 AI。
这里介绍的概念对所有 Tensorflow 程序来说都很重要，但这些还都只是表面上的东西。在你的 Tensorflow 探险之旅中，你可能会遇到各种你想要使用的其他有趣的东西：条件、迭代、分布式 Tensorflow、变量作用域、保存和加载模型、多图、多会话和多核数据加载器队列等。
本文档旨在帮助已掌握机器学习基础知识的人员从 Google 机器学习的最佳实践中受益。它介绍了一种机器学习样式，类似于 Google C++ 样式指南和其他常用的实用编程指南。如果您学习过机器学习方面的课程，或者拥有机器学习模型的构建或开发经验，则具备阅读本文档所必需的背景知识。
作为程序猿的你，是不是想让自己开发的应用程序也拥有人工智能呢？如果答案是 Yes，那么要怎么做呢？其实我们不用重复发明轮子，KDnuggets 已经为我们整理了 50 多个有用的机器学习和预测的 API，有了这些 API 的加持，就如虎添翼！是不是迫不及待了？走，让我们来看看。
一提到自然语言生成，人们通常会觉得这一定是很先进的 AI 系统，使用了很高级的数学知识。但是，事实并非如此。在本文我（作者 Ramtin Alami——译者注）会用马尔科夫链（Markov chains）和一个很小的鸡汤文数据集生成新的鸡汤文。
牛人的Machine Learning 机器学习笔记目录
今年年初以来，作者一直在印度找数据科学、机器学习以及深度学习领域的工作。在找工作的这三十四天里，他面试了8到10家公司，其中也包括初创公司、基于服务的公司以及基于产品的公司。
机器学习速成课程中的编程练习是通过 TensorFlow 并使用 Python 进行编码的。您无需拥有使用 TensorFlow 的任何经验，但应该能够熟练阅读和编写包含基础编程结构（例如，函数定义/调用、列表和字典、循环和条件表达式）的 Python 代码。
随着人工智能的巨大进步 – 从无人驾驶汽车领域的进步，到掌握扑克和围棋等游戏，以及自动化客户服务交互 – 这项先进技术将为企业带来革命性的变化。但是，AI，机器学习和深度学习这两个术语经常被随意使用，并且可以互换使用，因为每种技术之间存在重大差异。以下是这三种工具之间差异的指南，可帮助您掌握机器智能。
现在我可以听到人群的叫喊:JavaScript不适合机器学习。你也许是对的。但是有一些原因可以解释，为什么可以使用 JavaScript 去学习机器学习，不仅仅是因为你是一个 Web 开发者。我个人认为它有巨大的潜力。这就是为什么我试图让web开发人员更容易访问这个主题。
机器学习本质上是对条件概率或概率分布的估计，而这样的估计到底有多少是置信度？这里就涉及到统计学里面的置信区间与置信度，本文简要介绍了置信区间这一核心概念，它有助于我们从直观上理解评价估计优劣的度量方法。
这篇指南会让你动手解决机器学习的问题，并从实践中获得真知。我提供的是几个机器学习算法的高水平理解，以及运行这些算法的 R 和 Python 代码。这些应该足以让你亲自试一试了。
正如职业运动员每天都要训练一样，机器学习的日常练习也是工程师生涯得以大踏步前进的基本保障。仅2017年一年，机器学习领域总结此类实战经验的文章便已超过20000篇，该领域相关职位的热度自是可见一斑。从中，我们筛选出50篇最好的经验和心得，囊括了机器学习在15大细分领域的各项典型应用：
当别人在高谈阔论机器学习时，你却插不上嘴，这是一种怎样的体验？不懂机器学习没有关系，但你一定要知道下面的十个机器学习基本常识。曾经在Endeca、谷歌和LinkedIn领导机器学习开发的Daniel Tunkelang为我们概括总结了这十个常识。
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