machine learning

May
12

什么使得一个预测模型可被解释?

机器学习(Machine Learning)中的可解释性(Interpretability)的确是一个非常有意思的问题。在Quora论坛中,有大量优秀的关于这个问题的涵盖模型复杂度,可理解性和可视化等方面的讨论。随着对这些问题的反复讨论,这里我有关于一些细微的差别之间的理解。

By ivankahu | Blog
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Mar
27

详解白宫报告:人工智能,自动化与经济

在美国白宫发布的这篇关于AI对未来经济影响的报道中, 着重提出由大数据和AI结合驱动下产生的新型岗位将会是未来工作类型中浓墨重彩的一笔,这也会是一个极具潜力的发展方向。

By Ying Niu | Blog
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Mar
11

机器学习与人工智能:2017年的主要趋势

我们最近向大数据、数据科学、人工智能和机器学习领域的一些领先专家询问了他们对2016年最重要的发展和2017年的主要趋势的看法。

By Ying Niu | Blog
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Mar
08

参加kaggle竞赛是怎样一种体验?

绝大部分的Kaggle比赛是Data Mining(DM)比赛,少数是和Discrete Optimization还有Computer Vision(CV) 有关。最重要的是和Machine Learning(ML)关系不大。这是很多人一个误区:很多人往往希望在Kaggle上学到很多ML的知识。

By Ying Niu | Blog
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Oct
20

在这个机器人崛起的时代,不自我革新无异于等死

牛津大学的一项研究称,机器人在未来10–20年甚至可能取代美国一半的劳动力,多达700多种岗位正遭到被计算机自动化取代的风险。

By Shuai Lang | Blog
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