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机器学习

机器学习工程师是现在的热门职位,因为其极高的薪资成为很多技术人的晋升目标。本文总结了部分一线互联网公司机器学习工程师的面试题及面试指南,希望对各位技术人员的进阶之路有所帮助。

21日更新
机器学习工程师面试题集锦附指南:互联网篇

人工智能的爆发同样带火了语音智能,作为人工智能的重要入口,语音识别也变得越来越重要。国内有京东与科大讯飞合作的叮咚,国际上有亚马逊主推的明星产品Echo,再到谷歌Master和百度小度的大战,这都在提醒我们越来越多的互联网公司准备开辟这一领域,越来越多的语音技术大厂正在迅速成长。

14日更新

今年,我们已经听到了多家内容平台整改的消息,对于标题党、蹭热点等行为,用户早已经见怪不怪。同样是知识分享平台,知乎倒是躲过了每一次整改,肯定有人会说是幸运,也肯定有人会从理性的角度对知乎的内容推荐和讨论方式进行分析,就好像每一条知乎问答下的用户一样理性。

10日更新
算法有没有价值观?知乎内容推荐算法解析

在过去几年中,深度学习已成为大多数AI类型问题的首选技术,掩盖了经典的机器学习。其中明显的原因是深度学习已经在包括言语、自然语言、视觉和玩游戏在内的各种各样的任务中多次表现出优异的表现。然而,尽管深度学习具有如此高的性能,但使用经典的机器学习和一些特定的情况下,使用线性回归或决策树

08日更新
深度学习与经典机器学习的优劣势一览!

本文调查了国内部分提供大数据服务的厂商,看看Gartner连续五年唱衰 Hadoop的情况下,他们的大数据平台是如何搭建的?是否基于Hadoop生态系统?Hadoop生态中各组件的存在感有多高?这些架构具备哪些共同特点?(本文内容来源于公开资料整理)

31日更新
Gartner连续五年唱衰Hadoop,厂商不以为然!

TensorFlow新版本发布还不到一个月的时间,这个互联网上最受欢迎的机器学习项目却取得了众多进展,刚刚TensorFlow宣布,他们将与TensorRT公司完全整合。

31日更新
标签:机器学习
新进展,TensorRT集成至TensorFlow 1.7

IT运维的发展足以使所有的可自动化功能变得自动,并使用精密的组件工具来确保一切正常运行。IT运维分析已经进入了一个新的时代——一个由算法处理IT运维的领域。

30日更新
标签:机器学习
机器学习如何帮助IT管理人员走出运维的泥泞

初学者在从事机器学习或数据科学项目时经常会遇到一些常见的错误?在这里我们列出这些最常见的错误。

28日更新
标签:机器学习

2月,Github上第二受欢迎的项目是Flutter。Flutter的第一个测试版本是作为2018年世界移动通信大会的一部分而开始的。

28日更新
GitHub趋势:Vue.js大有超过TensorFlow之势!

智能自动化在过去十年中呈指数级增长,以前只存在于科幻小说中的概念现在已成为现实。自动化软件已被引入到工作场所和个人生活中,承担起初级任务并使我们的生活更轻松。智能自动化的一个方面仍然是慢慢地被引入到工业中:机器深度学习的概念。

27日更新
AI的崛起:机器深度学习如何改变企业?

人工智能(AI)和机器学习(ML)在近年来一直处于蓬勃发展的状态,为寻求改善消费者体验的公司扩展业务解决方案。随着深度神经网络和情感识别技术的进步,行业正在逐步改善我们沟通的方式,创建内容和分析数据。WorkFusion在行业中取得了长足的进步,增强了商业世界中人工智能的局限性。

23日更新

在机器学习领域,有两种主要类型的任务:监督式和无监督式。这两种类型的主要区别在于,监督式学习是使用基础事实完成的,或者换句话说,我们事先知道样本的输出值应该是多少。

23日更新
标签:机器学习

在拉斯维加斯举行的 IBM THINK 2018 大会上,IBM声称,其POWER服务器上的机器学习不仅比Google Cloud中的TensorFlow更快,而且速度更快了46倍。他们使用一组由 Criteo 实验室发布的广告数据集(包含了 40 亿个训练样本)来训练逻辑回归分类器,结果只花了 91.5 秒就完成了整个训练过程,这一成绩比之前报

23日更新
标签:IBM 机器学习
IBM宣称其机器学习库比TensorFlow快46倍!

根据Github Octoverse 2017的报告,JavaScript是Github上最流行的语言。根据拉取请求的数量来衡量,JavaScript的活跃度与Python、Java和Go之和相当。JavaScript已经征服了网络,并“渗入”了服务器、移动端、桌面和其他平台。

20日更新
盘点:GPU加速的神经网络与JavaScript的交叉

数据可视化数据科学家的非常好用的数据分析工具,那么如何改进使得它成为更好的工具?机器学习可能是其中的一个关键。

16日更新
标签:机器学习
数据可视化当道,机器学习上场呐喊助威?

如果,你现在还是机器学习领域的门外汉,那你在学习过程中多少会有一些疑惑。虽然,机器学习处于技术领域的前沿,但对于不同背景和领域的开发人员来说很难赶上,开发人员应该怎么做呢?

13日更新
初学者须知:机器学习领域三条黄金定律

距离TensorFlow上次发布仅两个月,新的版本1.6又与我们见面了。TensorFlow 1.6没有太多重大变化,此次更新主要关注bug修复,API更改和一些新功能。

TensorFlow 1.6重要的不是更新是bug修复!

根据京东大数据,中国的高端消费人口进一步呈现年轻化,90后逐渐成为抗衰老类高端美妆个护产品的主要消费人群,90后对医疗健康的关注度完全不亚于70后和80后。人工智能火了之后,医疗更是成为最大受益者,陆奇认为人工智能这场战役,中国在视觉识别、无人驾驶和生物医疗三个方面将率先超过美国,这个预

13日更新
人工智能火了,为啥医疗成为最先受益者?

在普通移动个人电脑的功能上,不仅仅是CPU和GPU,还包括嵌入式人工智能推理芯片,比如英特尔/Movidius视觉处理器(VPU)。

09日更新
标签:机器学习
微软宣布下一代Windows10将内置ML平台!

梯度下降是目前最流行的优化策略,目前用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用,可以与每种算法结合使用,易于理解和实施。因此,每个使用机器学习的人都应该理解它的概念。阅读完这篇文章后,你将了解梯度下降是如何工作的,它今天使用了哪些类型,以及它们的优点和权衡。

09日更新
标签:机器学习
详解梯度下降算法 正确训练模型利刃!
金秋十月 与你饮酒论道
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