机器学习是一种能够赋予机器学习的能力，让机器想人一样的去做出决策以此让它完成直接编程无法完成的功能和方法，利用数据训练出模型，然后使用模型预测的一种方法。

人工智能已成为我们日常生活不可或缺的一部分，它被广泛地应用到几百种实际场景中，极大地便利人们的工作和生活。随着近年来的发展，人工智能促进企业的发展，这该归功于底层编程语言核心的改进。目的不同，对语言的要求也会不同。Python是有史以来最强大的编程语言。据

在数据科学界，重点通常放在算法选择和模型训练上，这些确实很重要，但是AI/ML工作流程中最关键的部分不是我们如何选择或调整算法，而是把什么输入到AI/ML，即特征工程。无论使用哪种算法，特征工程都决定模型性能，并影响机器学习生成有意义的见解并最终解决业务问

如果一个人对机器学习有很多误解，可能会对他的职业和声誉产生负面影响。Forrester Research最近发布了一份名为“ 粉碎机器学习的七个神话”的报告。在其中，作者警告说：“不幸的是，一些对机器学习项目做出重要决策的企业领导者，普遍存在机器学习的误

今天就来带大家体验一下天元深度学习框架，安装天元深度学习引擎需要Linux，目前天元只支持Linux，对于熟悉Windows的人员还不够友好。除非安装双系统，Linux裸机，否则可能支持不了GPU深度学习加速。这一点还不够足够方便。但是国产的初创引擎可以理

人工智能和机器学习是世界上最繁荣和最革命性的两项技术。这些技术正在进入世界上几乎所有的领域，并将以有趣的方式影响这些领域。有成吨的理由说明人工智能 和机器学习 已成为世界上最受欢迎的技术之一。这些技术拥有着改变地球运作方式的力量，且毫无疑问在人工智能和

就如同制作米其林菜肴，拥有井井有条的厨房固然重要，但可选择的东西太多也着实让人烦恼，建立良好的机器学习应用程序也是如此。所以，小编将重点介绍一些可用于交付专业项目的工具，分享想法和备选方案，并开展一个快速的调查。当然啦，如果你有其他更好的选择，也欢迎在评论

　　1.Numpy：Numerical Python缩写，主要用于数值计算。　　2.Pandas：数据分析的主要工具。　　4.scipy：科学计算领域针对不同标准问题的包的集合。　　　　　　常用属性：T、ndim维度、shape形状、size总长、dtyp

机器学习分为四大块，分别是classification (分类)，regression (回归),clustering (聚类),dimensionality reduction (降维)。聚类的结果将产生一组集合，集合中的对象与同集合中的对象彼此相似，与

论文为Google Brain在16年推出的使用强化学习的Neural Architecture Search方法，该方法能够针对数据集搜索构建特定的网络，但需要800卡训练一个月时间。虽然论文的思路有很多改进的地方，但该论文为AutoML的经典之作，为后

数据增强让有限的数据产生更多的数据，增加训练样本的数量以及多样性，提升模型鲁棒性。对于图像类型的训练、数据，所谓的数据增强方法是指利用平移 、 缩放、颜色等变躁，人工增大训练、集样本的个数 ，从而获得充足的训练数据，使模型训练的效果更好。

TensorFlow Quantum的核心概念是将量子算法和机器学习程序交织在TensorFlow编程模型中。谷歌称这种方法为量子机器学习，能够利用其最近的一些量子计算框架来实现它。说到量子计算和AI，我们要回答的第一个问题是，后者如何得益于新兴的量子架构

卷积神经网络是一种前馈神经网络，它的人工神经元可以响应一部分覆盖范围内的周围单元，对于大型图像处理有出色表现。它包括卷积层和池化层。特征提取简言之就是，在原始输入上一个小区域一个小区域进行特征的提取，稍后细致讲解卷积的计算过程。右边的小方块是filter，

这些结果是对《财富》500强公司的调查统计得出的。研究发现，29%的开发者近年来从事过人工智能和机器学习方面的工作。这些发现来自Forrester的一项研究。有关公司所在IT部门中的54%的决策都是由人工智能处理的，并且产生了预期的良好效果。实现特定过程的

CNN在做卷积的时候，每一层的输出是通过卷积的前向传播算法和反向传播算法，结合真实的标签，将前向传播的结果无限逼近具有真实标签，在此过程中不断的更新权重，形成具有真实标签类别信息的权重矩阵。利用训练高的权重矩阵去计算预测的输入数据，并产生一个结果，这个结果

在竞争日益激烈的技术市场中，从高科技初创公司到全球跨国公司都将人工智能视为关键竞争优势。但是，人工智能行业发展如此之快，以至于很难跟踪最新的研究突破和成就，甚至很难应用科学成果来实现业务成果。在2020年为了帮助业务制定强大的AI策略，本文总结了不同研究领

科技正在改变我们的生活、工作和娱乐方式，教育领域也不例外。就像改变其他领域一样，机器学习也将彻底改变教育部门，这需要新一代教育工作者和学生计划有效的方式更加顺利高效地部署机器学习。在这篇文章中，我们将探讨机器学习在未来几年改善教育的五种途径。在线课程尤其有

在21世纪，传统教育已经转变为一种选择，而不是人生中的必经阶段。随着互联网的繁荣和大规模网络公开课的兴起，人们可以选择在线学习数据科学，以避免学生的债务负担。统计数据显示，线上教学使学生在每小时的训练中可以多学习5倍的材料。在线学习的好处是无限的，包括降低

继 Theano、Caffe 之后，又一个由高校主导的深度学习框架开源了，而且还是国产。但是，学界在这一领域的力量不容忽视。这一框架有望为深度学习社区提供新的方案，也能够推动深度学习框架国产化的进程。并且研发团队表示，采用元算子的 Jittor 已超越 N

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