机器学习

神经网络激活函数=生物转换器？ 24

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2021-12-31) 2 0

啊~昨晚躺了一个小时竟然没有睡着，美容觉泡汤了...于是竟然大半夜起来写了这篇文章在《逻辑回归到神经网络》中，小夕让神经网络冒了个泡。在《一般化机器学习与神经网络》中，将神经网络这一火热的模型强制按回机器学习一般框架里。在《BP算法的本质》里，详细的阐述了BP算法的本质与目标。好啦~这一篇回到简单、纯粹的状态，我们来一起戳一戳可爱的神经细胞。学生物的人眼里的神经细胞：学数学与机器学习的人眼...

观点 | 机器学习=「新瓶装旧酒」的数据统计？No！ 3

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-03-01) 2 0

最近，关于深度学习和人工智能的一个梗在社交媒体上广为流传，认为二者只是墙上一道镶了崭新边框的裂缝，暗讽机器学习只是重新包装过的统计学，本质上是「新瓶装旧酒」。然而事实真的是这样吗？本文对这种看法提出了异议，认为机器学习 ≠ 数据统计，深度学习为我们处理复杂的非结构化数据问题做出了重大贡献，而人工智能应该得到其应得的赞赏。随着深度学习的热度开始消退，这个梗最近开始在社交媒体上广为流传，引起...

尽管BERT为代表的预训练模型大肆流行，但是身处工业界才会知道它落地有多难，尤其是QPS动辄几百的在线推荐、搜索系统，哪怕在大厂也很难在线上系统见到它们。今天就想反其道而行之，谈谈工业界搜索、推荐、广告这类核心场景中落地能力最强的算法（之一）：因子分解机（FM）。我不敢说它是最简单的（FM的确很简单），但是作为一个推荐算法调参工程师，掌握FM一定是性价比最高的。我推崇FM算法的原因，有以下三点：...

Github 十个小时狂揽千赞：机器学习完整路线图 3

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-03-17) 33 0

新智元推荐来源：专知(ID：Quan_Zhuanzhi)整理编辑：三石【新智元导读】昨天GitHub上一份机器学习完整路线引起了广泛关注，在短短的十个小时里已经收获了一千多个点赞。刚博士毕业的在一家AI创业公司工作的Giacomo回顾了自己三四年间学习机器学习的心路历程，毫无保留的分享出自己收藏的各种学习资源，工程，工具，awosome集合，教程以及各种实践经验。该项目旨在为机器学习入门提供完整而...

你已经是一个成熟的地图了，该学会帮我... 21

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-02-16) 6 0

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...

观点 | 在工程领域中，机器学习的数学理论基础尤为重要 5

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-02-28) 2 0

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...

杂谈机器学习的几个应用场景 6

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-01-01) 16 0

在上一篇文章末尾，小夕提到了“机器学习是实现自然语言处理的正确道路”。其实确实如此，纵观整个自然语言处理的发展史，也是纵观整个人工智能的发展史，从诞生到现在，机器学习不仅是在理论和工程上实现自然语言处理的目前最佳选择，也是最贴近生物掌握自然语言处理能力的本能方式。从规则到统计，再到如今深度学习这个特殊而一般的统计，这条发展之路渗透在自然语言处理的几乎每一个应用场景。如中文分词，从最初的最大匹...

预训练语言模型真的是世界模型？ 10

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-02-06) 29 0

自GPT、BERT问世以来，预训练语言模型在NLP领域大放异彩，刷新了无数榜单，成为当前学界业界的心头爱，其主体结构——Transformer——也在逐步的运用于其他领域的任务中，常见的如与CV的跨界，也有相对小众的bioinfo的任务（如蛋白质分类），然后此时问题来了，NLP领域技术成熟数据丰富，相比之下，其他领域或许不那么充足，那么曾经在文本数据上预训练的模型对模态有没有迁移作用呢？ ...

资源 | 源自斯坦福CS229，机器学习备忘录在集结 12

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-02-28) 0 0

在 Github 上，afshinea 贡献了一个备忘录对经典的斯坦福 CS229 课程进行了总结，内容包括监督学习、无监督学习，以及进修所用的概率与统计、线性代数与微积分等知识。我们简要介绍了该项目的主要内容，读者可点击「阅读原文」下载所有的备忘录。据项目介绍，该 repository 旨在总结斯坦福 CS 229 机器学习课程的所有重要概念，包括：学习该课程所需的重要预备知识，例如概率与统...

极简AI：10张幻灯片看懂AI/机器学习 12

知行编程网人工智能前沿 2年前 (2022-03-18) 16 0

出品 | 新智元编辑 | 克雷格【导读】10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI，一图胜千言。 “一图胜千言”，10张有用的幻灯片和简短解释，带你了解AI。分析的演进分析是发现、解释和交流数据中有意义的模式，以及将这些模式应用于有效决策的过程。换句话说，分析可以理解为组织内数据和有效决策之间的连接组织。特别是在有记录的信息丰富的领域，分析依赖于同时应用统计、计算机编程和运筹学来量化性能。...