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智慧與智慧資訊系統特點及典型應用

今日薦文的作者為中國電子科技集團公司電子科學研究院,北京聯海資訊系統有限公司專家黃琦、彭武。本篇節選自論文《 智慧與智慧資訊系統 》,發表於《中國電子科學研究院學報》第13卷第1期。 摘 要

「養豬」還是「屠龍」,怎樣才算入行 AI?

各位老鐵都開工了嗎? 新的一年,新的壓力 春節假期也有很多關注了我的新朋友,藉著新朋友們來的機會,想跟大家聊聊資料那些事~~ 眾所周知,近兩年來,人工智慧,已經跌入到兩三年前大資料

BAT最流行的機器學習模型你真的知道?

在過去幾十年裡,機器學習領域發生了鉅變。誠然,有些方法已經存在很長一段時間,仍然是該領域的重要方法。 由於監督學習有大量可用的方法,所以人們經常提出一個問題:最好的模型是什麼?眾所周知,

結合人工智慧的高效能醫學:現狀、挑戰與未來

有標註大資料的使用以及顯著提升的計算能力和雲端儲存實現了人工智慧在各行各業的應用,尤其是其中的深度學習子類別。在醫學領域,人工智慧開始在三個層面產生影響:臨床(主要是通過快速、準確的影象解讀)、健康系

通過技能、平臺和應用三個層面,推動人工智

人工智慧作為當前時代最為前沿的技能之一,其發展將極大地提升和擴充套件人類的能力邊界,對促進技能創新、提升國家核心競爭力乃至推動人類經濟社會發展將產生深遠影響。當前,人工智慧正迎來新一輪創新變革和發展浪潮,歐美日

開發金融應用場景,機器學習的技術短板在哪裡?

目前機器學習在金融上擁有各種應用場景,全球頂級公司也在這方面投入了大量人力物力,但是機器學習是萬能的嗎?它有哪些缺點?這些缺點對金融應用有什麼影響?在此我們從技術和實際方面做一個簡單探討。    

[譯] 資料工程師進階計劃,這有一份 2019 開年自學清單

大資料文摘出品 作者:王嘉儀 優質大型的公司對於資料分析以及機器學習類崗位的需求高居前列。本文給出了針對小白和有簡單資料科學基礎的同學的學習計劃,可以讓你在浩如煙海的資料科學學習資料中找到自己

機器學習判別式與生成式

在機器學習中,對於監督學習我們可以將其分為兩類模型:判別式模型和生成式模型。可以簡單地說,生成式模型是針對聯合分佈進行建模,而判別式模型則針對條件分佈建模。 從感性上認識,生成式能學習到更多資訊,而判別式則

自動駕駛中行為預測的一些根本問題和最新方法

自動駕駛行業已持續了多年的火熱,但與之形成鮮明對比的是,業內對於實現相對複雜場景下的全自動駕駛的預期時間節點卻一再延後,甚至略顯悲觀。其中一個很重要的原因,就是對於高度動態和互動性的場景下的行為和軌跡預測問題

機器學習准入門檻降低,機器學習工程師職位或將消失

機器學習工程師團隊負責人、Looker的首席產品官,以自己十幾年的從業經歷,以及對當下機器學習領域的觀察和思考,認為未來機器學習准入門檻不斷降低的前提下,“ML工程師”這個title將會消失。 我們可能正處在一個不

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