老友聊天錄(5):智慧的三重架構
我猜測可能是三個問題:其一,按照您所提的AI、LI、II這三個層級的解釋框架,面對意義問題,演算法智慧AI並非“單打獨鬥”,雖然LI、II這兩個層級我理解得還很膚淺,但我隱約覺得,隨著LI、II這兩個層級逐漸“滲透到AI”,三個層級共同面對
九道門 ▏“大資料殺熟”:別拿資料分析不當回事兒
” 資料分析優質社群,等你加入哦~所謂的“大資料殺熟”,通俗地講就是網際網路廠商利用大資料技術,根據使用者群體的消費能力和消費習慣對他們進行分類,在出售同一件商品或同一種服務時,老使用者的價格會高於新使用者
怎麼樣打破資訊繭房?
顧名思義,就是在如今資訊爆炸的時代,大多數人沒有能力全面接受資訊,只能由於演算法的推薦影響,會不斷地看到自己所看過的、或者是感興趣的東西,長此以往,他就會變得越來越不能包容其他事物,越來越偏執,而將自己的生活桎梏於像蠶繭一般的“繭房”
萬字報告:2019年人工智慧發展趨勢全解析
AI初創企業OWKIN則利用聯邦學習來保護敏感的病人資料
機器人不僅會“讀心術”它還能畫出來你在想什麼
這一研究被稱為“深度生成多檢視模型”,人工智慧提供了對原始影象的最佳重構,與之前的演算法相比,該機器能夠準確地繪製出人們在進行功能性核磁共振成像掃描時所看到的影象
資訊繭房,如何破除?
11強化企業責任,提高使用者素養2,作為演算法推薦技術的實際應用者,平臺企業應當對資訊繭房問題負起責任
開寶馬5系、工資25000的工程師,工作上沒有什麼特別之處
高工出招沒什麼特別之處,只見他開啟伺服器日誌查看了一分鐘,又開啟一個檔案修改了三個英文單詞,結果服務介面緩慢載入成功,見狀大家都歡呼了起來,聽到研發部門動靜大,其他部門的人都過來湊熱鬧,這難道是高超技術的影響力麼
「人工智慧入門」AI 是什麼?
我們能提供的資料越多(通常達到一個點),就可以建立越好的預測引擎(圖 2、圖 3 連起來看)常見的有超過 15 種機器學習方法,每種方法使用不同的演算法結構以基於接收的資料最佳化預測
如何破除演算法構成的資訊繭房?
其實這種現象很好的解釋了一個簡單的問題,正如微軟kinect有幾十萬使用者一樣,hl公司的演算法中包含了很多的區域性小,不精準的特徵
人工智慧認識一隻貓,是死記硬背8萬張,還是舉一反三500張?
殊不知,在高大上的人工智慧背後,都是資料標記員大量“純人工”苦力活,他們根據專案方要求,人工為圖片、影片和語音內容打標籤、做標記,再被人工智慧公司用來訓練演算法模型
探索脈搏波的臨床診療價值,「金姆健康」先從女性健康開始進行商業化
但金姆創始人兼董事長王晉中表示,鑑於這一概念還過於“超前”(很多還停留在),即大眾對脈搏波能監測如此多的健康訊息還抱有疑慮,加上團隊不擅產品運營,其商業化重心目前主要是為B端機構提供核心演算法上
60行程式碼實現經典論文:0.7秒搞定泊松盤取樣,比Numpy快100倍
現在,太極圖形基於Taichi實現了一個超快演算法,同樣的效果執行在單個CPU執行緒上,只需要0.7s就能生成這樣的圖案,快了100倍左右
怎麼學好C語言資料結構?
書籍推薦《資料結構與演算法分析—C語言描述版》,要深入學習的話可以選擇這本書,因為針對連結串列的講解是比較詳細的,所以可以很快理解連結串列
人類不可能永生嗎?這三種計算方法幫助人類發現生長規律
透過這個演算法,這位生物學家發現,人類極限壽命是175歲
乾貨盤點,人臉識別技術背後的那些常見誤區
0,該SDK對人臉識別、活體檢測、年齡檢測、性別檢測等核心演算法模型進行了全面升級,其演算法魯棒性大幅提升,接入門檻顯著降低,可同時支援Windows、iOS、Android(包含Android10)、Linux,效能與開發效率也有了整體提
現代版的“算計人心”是怎麼做到的?
相似性推薦演算法比如使用者1第一次使用某影片網站觀看電視劇《都挺好》,由於系統中並沒有關於該使用者的歷史記錄,所以網站會簡單地搜尋與《都挺好》型別相同、演員相同或導演相同的劇集進行推薦
BAT大廠機器學習演算法面試經驗!一文帶你感受網際網路大佬知識點
決策樹學習:決策樹演算法根據資料的屬性採用樹狀結構建立決策模型, 決策樹模型常常用來解決分類和迴歸問題
人工智慧有多厲害,終於可以量化了
人工智慧在某些領域已經超過人類,其效能超越了人類幾個數量級,可以說是算力、演算法、大資料綜合作用的結果,而其中算力和資料的貢獻尤其大
為什麼學習計算機演算法?
四、時間效率分析當一個問題有幾個演算法時,需要確定演算法的時間效率,就要對演算法進行分析,進行分析還有助於洞察到怎麼設計高效的演算法,進行時間效率分析需要計算執行時間的上界,用O來表示,一般法則:1、for迴圈一個for 迴圈執行時間最多是
點評 | Nature重磅:OpenAI提出全新增強學習演算法
所以,在完成右邊的搜尋後,智慧體並不記得在左邊迷宮中探索的事情,更糟糕的情況是,左邊迷宮前期的一部分割槽域已經被探索過了,因而幾乎沒有可獲得的內在獎勵去刺激智慧體深入探索