数据

在数据科学和机器学习中，我们经常将数据表示为向量和矩阵。在数学和物理中，向量被定义大小和方向的量(例如，距离向量)。然而，通常我们处理的数据不一定会遵循向量的定义，但但我们仍然用向…

劳动力短缺一直是困扰很多企业的问题。大量初级职位空缺，大多数零售商店都在招聘，当然平均薪酬也在随之上升。像日本这样的国家早就出现了这种情况，在利用人工智能实现更高水平的自动化方面处…

在这篇文章中，我将详细解释这篇论文《Why do tree-based models still outperform deep learning on tabular data》…

近年来，图已被广泛应用于表示和处理很多领域的复杂数据，如医疗、交通运输、生物信息学和推荐系统等。图机器学习技术是获取隐匿在复杂数据中丰富信息的有力工具，并且在像节点分类和链接预测等…

数据科学、机器学习和人工智能有可能以深刻的方式改变医疗保健行业。在本期采访中，皇家飞利浦(Royal Philips)首席医疗、创新和战略官Shez Partovi博士为我们介绍了…

持续学习是指在不忘记从前面的任务中获得的知识的情况下，按顺序学习大量任务的模型。这是一个重要的概念，因为在监督学习的前提下，机器学习模型被训练为针对给定数据集或数据分布的最佳函数。…

企业要应对越来越多的数据，无论是在组织内部生成的数据，还是从外部来源收集的数据，如何寻找有效的方法来分析和“操作”所有这些数据从而获得竞争优势，正在变得越来越具有挑战性。 这也推动…

​译者 | 布加迪 审校 | 孙淑娟 数据可谓是机器学习模型的命脉。但是当这种宝贵资源的访问受到限制时会发生什么？正如许多项目和公司开始展现的那样，这时候合成数…

一、DNN泛化能力的问题 论文主要探讨的是， 为什么过参数的神经网络模型还能有不错的泛化性？即并不是简单记忆训练集，而是从训练集中总结出一个通用的规律，从而可以适配于测试集（泛化能…

​根据Appen本周发布的《人工智能和机器学习状况》报告，各机构仍在努力获取良好、干净的数据，以维持其人工智能和机器学习计划。 根据Appen对504名商业领袖和技术专家的调查，在…

面对突如其来的新冠疫情，我们已经亲眼见证创纪录级别的数据泄露事件。IBM最近的一份报告发现，数据泄露的成本也在急剧攀升。 医疗保健无疑是受数据泄露影响最大的行业之一，每起数据泄露事…

​医疗保健行业是数据最丰富的行业之一，但由于严格的隐私和安全法律，数据科学家无法利用这些数据做太多事情。但现在，由于云计算中强大的安全设置和隐私保护分析技术的使用，Providen…