机器学习关注的是: 计算机程序如何随着经验积累自动提高性能。而最大的吸引力在于，不需要写任何与问题相关的特定代码，泛型算法就能告诉你一些关于数据的秘密。

无论即将到来的是大数据时代还是人工智能时代，亦或是传统行业使用人工智能在云上处理大数据的时代，作为一个有理想有追求的程序员，不懂深度学习（Deep Learning）这个超热的技术，会不会感觉马上就out了？

2017年围棋界发生了一件比较重要事，Master（Alphago）以60连胜横扫天下，击败各路世界冠军，人工智能以气势如虹的姿态出现在我们人类的面前。围棋曾经一度被称为“人类智慧的堡垒”，如今...

属于无监督学习

机器学习是一个涉及到统计学、概率论、计算机科学和算法等方面的交叉领域，从数据中反复学习，并找出其中可用于构建智能应用的潜在关系。尽管机器学习和深度学习具有巨大的可能性，但是如果要很好地掌握算法的...

随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对2015 中这个列表...

随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现，我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合；本文是对 2015 中这个列...

Neural Style 开辟了计算机与艺术的道路，可以将照片风格化为名家大师的画风。然而这种方法即使使用GPU也要花上几十分钟。 Fast Neural Style 则启用另外一种思路来快速构...

初来乍到的 TensorFlow 在 2015 年推出之后已经飞速成长为了 2016 年被用得最多的深度学习框架。我（Malte Baumann）在 TensorFlow 推出后几个月入了坑，在...

概述：基于Docker的TensorFlow机器学习框架搭建和实例源码解读，TensorFlow作为最火热的机器学习框架之一，Docker是的容器，可以很好的结合起来，为机器学习或者科研人员提供...

机器学习引领认知领域的技术创新。一些机器学习的新产品也在不断涌现，技术型初创公司在面对巨大的潜在市场已经蠢蠢欲动。红点投资机构的投资人 Tomasz Tunguz 就机器学习对 SaaS 行业的益处进行了分析。

近些年来在深度学习热潮的推动下，人工智能领域的研究犹如机器之心的吉祥物土拨鼠在春天里一样不断涌现，到今天，一个人要阅读了解这一领域的所有研究已经不再具有任何实践的可能性。择其善者而读之已经成为了...

K-means方法是一种 非监督学习 的算法，它解决的是 聚类问题。

长期以来，基于LSTM的深度学习算法由于可以对任意长度的上下文进行建模而盘踞在自然语言处理界的山顶。卷积神经网络虽然蠢蠢欲动，却始终不得其法。

近几年深度学习的概念非常火，我们很幸运赶上并见证了这一波大潮的兴起。记得2012年之前提及深度学习，大部分人并不熟悉，而之后一段时间里，也有些人仍旧持怀疑的态度，觉得这一波浪潮或许与之前spar...

随着人工智能的发展，设计师面临着全新的挑战。这是因为，在 AI、机器人学和物联网方面，可遵循的设计规则或者指导尚未形成。据 Fastcodesign 报道，在布鲁克林的 A/D/O 设计大会上，...

新的一年到来了，过去的 2016 年可以说是有史以来机器学习领域进展最显著的一年。在大数据和高性能计算设备的助力下，具备学习能力的机器在围棋、语音识别、翻译、图像渲染和识别等许多领域都实现了惊人...

Google 的研究科学家 Martin Zinkevich 曾在 NIPS 2016 Workshop 分享了谷歌机器学习实践的四十三条法则。Martin Zinkevich 也在自己的博客上...

你是否玩过二十个问题的游戏，游戏的规则很简单：参与游戏的一方在脑海中想象某个事物，其他参与者者向他提问题，只允许提20个问题，问题的答案也只能用对或错回答。问问题的人通过推断分解，逐步缩小待猜测...

先来一个简单的例子，我们如何来区分动作类电影与爱情类电影呢？动作片中存在很多的打斗镜头，爱情片中可能更多的是亲吻镜头，所以我们姑且通过这两种镜头的数量来预测这部电影的主题。简单的说， k-近邻算...