观点 | 在工程领域中，机器学习的数学理论基础尤为重要 5
前 言 数学在机器学习中非常重要，但我们通常只是借助它理解具体算法的理论与实际运算过程。近日加州大学圣巴巴拉分校的 Paul J. Atzberger 回顾了机器学习中的经验风险与泛化误差边界，他认为在科学和工程领域中，我们需要从基本理论与数学出发高效使用现有方法，或开发新方法来整合特定领域与任务所需要的先验知识。 近期研究人员越来越多地关注将机器学习方法应用到科学、工程应用中。这主要是受自然语言...
如何写好一篇出色的研究论文，看看别人的经验？ 2
Step1：挑选一个主题 选择一个你感兴趣的话题。这样写起来容易多了，你的努力会在你的工作中展现出来。试着专注于你的主题中的一个特定领域，但也要小心不要选择一个有太多途径和资源的话题。从挑选话题开始，然后缩小范围。 Step2：查找信息 在使用搜索引擎和其他互联网资源时要小心。最可靠的网站有.edu、.org、.gov的域名，它们是你应该使用的域名。你还可以使用联机公共访问目录(OPAC)在图书...
线性代数应该这样讲(四)-奇异值分解与主成分分析 15
在《线性代数这样讲（二）》（以下简称「二」）中，小夕详细讲解了特征值与特征向量的意义，并且简单描述了一下矩阵的特征值分解的意义和原理。本文便基于对这几个重要概念的理解来进一步讲解SVD分解。 回顾一下，在「二」中，小夕讲过一个方阵W可以分解为它的特征向量矩阵eVec与特征值矩阵eVal相乘的形式，即用 eVec * eVal * eVec-1 来近似原方阵W。 那么问题来啦，如果我们的矩阵不是方阵...
机器学习从理论到工程的第一步-编程语言篇 3
前言 在文章《机器学习从业者如何兼顾理论与工程》中，小夕对编程语言的选择进行了小小建议。鉴于有些同学对小夕建议的“主python，辅C++，备用matlab和java”疑问较大，小夕在此详细解释一下，也欢迎大家补充新观点哦。 为什么不是matlab？ 有同学问小夕，为什么将matlab作为备用语言而不是主力语言呢？matlab也很好用啊~ 其实这句话是没错的。小夕觉得，暂且不论matlab...
撑起百万亿参数模型想象力！英伟达发布新一代SuperPOD超算，AI算力新巅峰！ 14
周一，黄教主又很淡定的在自家厨房里开完了GTC发布会。 众所周知，NLP领域的模型一个比一个大，自从百亿参数的Google T5出来后，大部分AI研究者只能望着手里的蹩脚算力兴叹。如今动辄就是千亿、万亿参数模型，目前比较流行的V100主机显然已经无法满足需求。而本周刚落幕的GTC发布会，则为如今的万亿模型想象力的时代提供了一份极其重要的保障，不仅使得造万亿模型都成为了可能，甚至打开了通往十万亿乃至...
【经验分享】数据科学与机器学习面试指南
George Seif 最近分享了他在找工作时遇到的常见的面试问题，并与大家分享如何处理这些问题，23道面试题让你熟悉机器学习、数据科学常见知识点，建议大家学习和收藏。 Data Science and Machine Learning Interview Questions 数据科学与机器学习面试指南 啊！可怕的机器学习面试。面试前你可能觉得你自己什么都知道，直到你被测试的时候才发现情况并没有你...
聊聊工业界做机器学习的里程碑
阅读说明，本文的机器学习领域限制于互联网搜索、推荐、广告场景，仅限于个人观点。 2017年，我和团队的几个核心去了趟北京，找了各大互联网公司一线实战的同学，交流各自在机器学习上的经验。这次交流让我的认知上了一个台阶，开始思考什么是真正优秀的机器学习团队。 感慨一句，百度，特别是凤巢，真是中国机器学习的黄埔军校，门生遍布天下。 系统——经济基础决定上层建筑 工程系统中，提升收益是优化算法的根本动机。...
数据有偏差，照样能学对！20年前就有这么强的算法了？ 16
背景 “每个人都依赖自己的知识和认知，同时又为之束缚，还将此称为现实；但知识和认识是非常暧昧的东西，现实也许不过是镜花水月——人们都是活在偏见之中的，你不这样认为吗？这双眼睛，又能看多远呢？” 机器学习，作为模仿人类思维方法进行建模的过程，虽然从数据中抽取模型的水平还不如人类，但是在获取偏见（bias）的方面，已经青出于蓝而胜于蓝了。关于机器学习模型偏见产生的机理，谷歌花了59页，从自然语言、图像...
NLP领域的首次Hard Label黑盒攻击！ 16
背景 前段时间已经和大家分享了两篇关于NLP Privacy的文章。今天，我们又来给大家推送优质论文了（公众号学习法）。其实，NLP与其他方向的跨界结合这段时间层出不穷，且都发表到了非常好的顶会上。目前有越来越多的 NLP 研究者开始探索文本对抗攻击这一方向，以 2020 年 ACL 为例，粗略统计有超过 10 篇相关论文。NLP Privacy可谓是NLP研究的下一个风口。 本次给大家介绍一篇文...
你已经是一个成熟的地图了，该学会帮我... 21
当我们打开百度地图，选定到达目的地，导航软件里的小姐姐马上就用不紧不慢的语调告诉我们“准备出发，全程12公里，预计需要30分钟……” 但一看手表上显示的不风驰电掣铁定迟到的时间，肯定不允许我们和导航软件里的小姐姐一样沉着冷静，可当我们一路狂奔跑过几个路口，大喘着气停下来看看导航，发觉显示的预计到达时间并没有因为我们跑的大汗淋漓而有一点点改变，依然是那个从现在的地方出发不紧不慢走过去的时间。 这时候...
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2023-01-15
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2023-01-14
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2023-01-14
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2023-01-14
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