原创 RNN在自然語言處理中的應用及其PyTorch實現

作者:廖星宇 本文節選自《深度學習入門之PyTorch》,本書從人工智能的介紹入手,瞭解機器學習和深度學習的基礎理論,並學習如何用PyTorch框架對模型進行搭建。 對於人類而言,以前見過的事物會在腦海裏面留下記憶,雖然

原创 一文讀懂 Netflix 的推薦探索策略 Contextual Bandits

作者 | 張相於 爲了文章的簡潔性,本文省略了大量原文的文字和圖片,只保留了筆者認爲比較核心的內容,對原文有興趣的同學歡迎閱讀原文。 這篇文章講述了Netflix對用戶看到的視頻封面進行個性化篩選的方法,但更具有普適性意義的是以

原创 2017 年無人駕駛發展趨勢:投資走向上游,行業發展走向細分

作者 | 劉少山,PerceptIn聯合創始人 責編 | CSDN何永燦 2017 年又是無人駕駛發展的大年,許多無人駕駛初創公司在 2017 年成立或者拿到鉅額融資,而且行業發展趨勢也越發明顯。在本文中筆者總結了一下 2017

原创 如何成爲一名數據科學家

作者簡介: 林薈,美國杜邦公司商業數據科學家,美國愛荷華州立大學博士。《套路!機器學習:北美數據科學家的私房課》作者。2017年1月至今主持美國統計協會市場營銷在線數據科學講座。個人網站:http://linhui.org

原创 如何將推薦系統與異構數據巧妙結合——專訪微軟資深研究員謝幸博士

科技高速發展的社會,人與人之間的交流越來越密切,隨之帶來了龐大的數據量,然而對於多維度用戶而言,在訓練個性化模型的過程中,數據依然很少,那麼,如何解決數據稀疏問題,挖掘出更多可用數據?如何將數據高效運用於互聯網產品的主要承載形式—

原创 深度學習中的注意力機制

作者簡介: 張俊林,中科院軟件所博士,曾擔任阿里巴巴、百度、用友等公司資深技術專家及技術總監職位,目前在新浪微博AI實驗室擔任資深算法專家,關注深度學習在自然語言處理方面的應用。 責編:何永燦(heyc@csdn.

原创 卷積神經網絡中十大拍案叫絕的操作

作者 | Professor ho CNN從2012年的AlexNet發展至今,科學家們發明出各種各樣的CNN模型,一個比一個深,一個比一個準確,一個比一個輕量。我下面會對近幾年一些具有變革性的工作進行簡單盤點,從這些充滿革新性的

原创 成爲一名機器學習算法工程師,你需要這些必備技能

成爲一名合格的開發工程師不是一件簡單的事情,需要掌握從開發到調試到優化等一系列能力,這些能力中的每一項掌握起來都需要足夠的努力和經驗。而要成爲一名合格的機器學習算法工程師(以下簡稱算法工程師)更是難上加難,因爲在掌握工程師的通用技

原创 這是一個轉型AI的勵志故事,從非科班到拿下競賽一等獎

作者:智亮,魯朗軟件聯合創始人 責編:胡永波 本文爲《程序員》原創文章,未經允許不得轉載,更多精彩文章請訂閱《程序員》 在計算機行業,關於從業人員的素質,一直都有一個樸素的認識——科班出身好過非科班,學歷高的好過學

原创 深度解析京東個性化推薦系統演進史

在電商領域,推薦的價值在於挖掘用戶潛在購買需求,縮短用戶到商品的距離,提升用戶的購物體驗。 京東推薦的演進史是絢麗多彩的。京東的推薦起步於2012年,當時的推薦產品甚至是基於規則匹配做的。整個推薦產品線組合就像一個個鬆散的原始部落

原创 TensorFlow全新的數據讀取方式:Dataset API入門教程

作者 | 何之源 Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一個新的模塊,主要服務於數據讀取,構建輸入數據的pipeline。 此前,在TensorFlow中讀取數據一般有兩種方法: 使用placehold

原创 一文讀懂AlphaGo背後的強化學習

作者 | Joshua Greaves 編譯 | 劉暢,林椿眄 本文是強化學習名作——“Reinforcement Learning: an Introduction”一書中最爲重要的內容,旨在介紹學習強化學習最基礎的概念及其原

原创 無需一行代碼就能搞定機器學習的開源神器

作者 | Shantanu Kumar 責編 | 魏偉 對於機器學習和數據科學的初學者來說,最大的挑戰之一是需要同時學習太多知識,特別是如果你不知道如何編碼。你需要快速地適應線性代數、統計以及其他數學概念,並學習如何編碼它們,對

原创 AI 工程師職業指南 | 《程序員》11 月精彩內容

從年初起,幾家國際大廠的開發者大會,無論是微軟Build、Facebook F8還是稍後的Google I/O,莫不把“AI優先”的大旗扯上雲霄。 如果這一波AI大潮只是空喊幾句口號,空提幾個戰略,空有幾家炙手可熱的創業公司

原创 如何使用CNN推理機在IoT設備上實現深度學習

作者簡介: 唐潔,華南理工大學計算機科學與工程學院副教授。主要從事面向無人駕駛和機器人的大數據計算與存儲平臺、面向人工智能的計算體系架構、面向機器視覺的嵌入式系統研究。 責編:何永燦([email protected]