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Nodejs之父这一年研究机器学习的心路历程

就像是Rail出现之前的网站:一群随机PHP脚本,商业逻辑和标记符号乱混一气。在TensorFlow项目中,数据管道、数学和超参数/配置管理无组织地混为一团。我认为我们还未发现精美的结构/组织。(或者说是还未重新发现,就像DHH重新发现并普及 MVC那样。)我的项目结构一直在进步,但是我不会认为它是精美的。

JavaScript 中的 10 个机器学习示例

最近一段时间,Web 生态系统发展迅速,虽然 JavaScript 和 Node.js 在性能上仍然不及 Python 和 Java,但它们也已经强大到足以处理许多机器学习的问题。Web 开发语言非常易用,它们在这一点上受益匪浅——你只需要在 Web 浏览器运行一个 JavaScript ML 项目即可。

机器学习工程师必知的十大算法

机器学习算法可以分为三大类:监督学习、无监督学习和强化学习。监督学习可用于一个特定的数据集(训练集)具有某一属性(标签),但是其他数据没有标签或者需要预测标签的情况。无监督学习可用于给定的没有标签的数据集(数据不是预分配好的),目的就是要找出数据间的潜在关系。强化学习位于这两者之间,每次预测都有一定形式的反馈,但是没有精确的标签或者错误信息。

机器学习最流行的语言是……?

应该掌握哪门编程语言,才能获得机器学习或数据科学的工作机会呢?这是一个银弹的问题。许多论坛都在辩论这个问题。我会在本文中提供自己的答案,并解释原因,但是我们要先来查看一些数据。毕竟,机器学习和数据科学的从业者应该记住这一点:没有调查就没有发言权。

我是如何花了一年时间来学机器学习的

大家都知道 AI 的发展前景非常好,例如 Google 成为了一家 AI First 的企业,越来越多的开发者开始关注并学习机器学习。因此,po 主特意找来这篇文章,分享下如何寻找适合入门者的在线学习资源,如 Udacity、Coursera、斯坦福大学课程等,并告诉大家如何避免其中的一些坑。

十大机器学习算法

以下就是从参加评选的18种候选算法中,最终决选出来的十大经典算法,文章内容参考的是一篇英文paper,下面来看看十大经典算法的具体内容。

12个关键词,告诉你到底什么是机器学习

随着人工智能(AI)技术对各行各业有越来越深入的影响,我们也更多地在新闻或报告中听到“机器学习”、“深度学习”、“增强学习”、“神经网络”等词汇,对于非专业人士来说略为玄幻。这篇文章为读者梳理了包括这些在内的 12 个关键词,希望帮助读者更清晰地理解,这项人工智能技术的内涵和潜能。