从技术角度来看，目前人工智能领域所使用的主要技术就是深度网络，同时辅以某些传统机器学习方法以及预处理技术。 在笔者看来，深度学习在金融领域的应用中最具优势的一点便是特征的自主选择，例如： 金融证券行业易受到各种事件的影响，比如最近几天美国航母...

在机器学习领域，每个给定的建模问题都存在几十种解法，每个模型又有难以简单判定是否合理的不同假设。在这种情况下，大多数从业人员倾向于挑选他们熟悉的建模算法，本文作者则认为，模型算法的假设并不一定适用于手头的数据；在追求模型最佳性能时，重要的是选择适...

当你每次问Siri方向时，一串复杂的代码就会被激活，代码使“她”理解你的问题，搜索你想要的信息，然后以你能理解的语言回答你的问题。这在过去几年中成了现实。直到现在，我们还在与电脑以他们能理解的语言互动，而不是以我们的语言。我们已经学会了他们的语言。 ...

Google3月8日在旧金山Moscone会议中心展开长达3天的全球云端用户大会Next，揭露过去一年全力推进企业云端市场的成果。 在过去3年的时间里，Google 在母公司 Alphabet 的支持下斥资290亿美元构建Google Cloud。Google Cloud 以 Google 强大的人工智能技术和其先进...

眼下深度学习是整个 IT 领域中最热门的技术之一。虽然它只是机器学习五大学派数十种算法之一，但从媒体关注度、论文发表数量和创业投资热度来说，在人工智能、数据科技领域大有力压群雄、独领风骚之势，以至于现在有些希望进入到这个领域的初学者，非常心急的问，是...

“人工智能”是一个非常含糊的术语。这是因为人工智能（AI）是1955年在一种非常傲慢的情境下被创造出来的一个术语： 我们建议于1956年夏天在新罕布什尔汉诺威的达特茅斯学院进行一个为期2个月，10个人参加的人工智能研讨会。 该研讨会将基于如下设想进行：学习的...

科技的每一次基础层面的突破，都会推进企业改革，激起创新热潮。有人将人工智能比作第四次工业革命，以突出其对各行各业带来的深远影响。 我们绘制了366家国内早期AI公司的版图，并拜访了这其中不少于40家的公司，写出了这份人工智能行业研究报告。 在这份报告...

在深度学习项目开始前，选择一个合适的框架是非常重要的事情。最近，来自数据科学公司 Silicon Valley Data Science 的数据工程师 Matt Rubashkin(UC Berkeley 博士)为我们带来了深度学习 7 种流行框架的深度横向对比，希望本文能对你带来帮助。 在 SVDS，我们...

硅谷数据科学公司的数据工程师Matt Rubashkin在公司网站上发表了一篇实战文章，描述了如何将深度学习与物联网相结合来解决实际问题的思路和具体步骤。 自谷歌开源Tensorflow以来，已经迅速占领了深度网络学习者与研究者的计算机，并产生了许多极具想象力...