干货 | 高盛:2017人工智能报告中文版(附PDF版下载)

2017 年 11 月 28 日 机器学习算法与Python学习

微信公众号

关键字全网搜索最新排名

【机器学习算法】:排名第一

【机器学习】:排名第一

【Python】:排名第三

【算法】:排名第四

高盛人工智能报告中文版

人工智能是制造智能机器、可学习计算程序和需要人类智慧解决问题的科学和工程。经典地,这些包括自然语言处理和翻译,视觉感知,模式识别,决策制定等,但应用的数量和复杂性在快速增长。


在这份报告中,我们将大部分分析聚焦在机器学习、人工智能的一个分支、深度学习、机器学习的一个分支。我们总结了二个关键点:


  1. 简化地,机器学习是从案例和经验(例如数据配置)中习得的算法,而不是依赖于硬件代码和事先定义的规则。换句话说,不是一个开发者来告诉程序如何区分苹果和橘子,而是算法本身通过喂养数据(训练),自己学会如何区分苹果和橘子。

  2. 深度学习的主要发展是现有人工智能拐点的驱动力量之一。深度学习是机器学习的分集。大多数传统机器学习方法和特点(例如,可能预测的输入和属性)由人来设计。特征工程是一个瓶颈,需要有意义的特定技术。在无人管理的深度学习中,重要特征不是由人类来定义,而是由算法学习和创建。

报告目录如下(共45页)

下载方式

见文末

下载方式

见文末

下载方式

见文末


该报告共计45页,因文章篇幅和阅读体验的原因仅列出前5页。如需该报告的PDF版请在文末获取下载方式。

下载方式

公众号对话框内回复关键词:

20171129

近期热文

机器学习(28)【降维】之sklearn中PCA库讲解与实战

值的收藏的干货 | 如何用Python实现常见机器学习算法

机器学习(27)【降维】之主成分分析(PCA)详解

干货 | 深度学习之CNN反向传播算法详解

推荐 | 一文读懂深度学习与机器学习的差异

招募 志愿者

广告、商业合作

请发邮件:357062955@qq.com

喜欢,别忘关注~

帮助你在AI领域更好的发展,期待与你相遇!


登录查看更多
4

相关内容

“机器学习是近20多年兴起的一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。机器学习理论主要是设计和分析一些让 可以自动“ 学习”的算法。机器学习算法是一类从数据中自动分析获得规律,并利用规律对未知数据进行预测的算法。因为学习算法中涉及了大量的统计学理论,机器学习与统计推断学联系尤为密切,也被称为统计学习理论。算法设计方面,机器学习理论关注可以实现的,行之有效的学习算法。很多 推论问题属于 无程序可循难度,所以部分的机器学习研究是开发容易处理的近似算法。” ——中文维基百科

知识荟萃

精品入门和进阶教程、论文和代码整理等

更多

查看相关VIP内容、论文、资讯等
【综述】金融领域中的深度学习,附52页论文下载
专知会员服务
163+阅读 · 2020年2月27日
【2020新书】简明机器学习导论,电子书与500页PPT
专知会员服务
200+阅读 · 2020年2月7日
谷歌机器学习速成课程中文版pdf
专知会员服务
145+阅读 · 2019年12月4日
【电子书】机器学习实战(Machine Learning in Action),附PDF
专知会员服务
126+阅读 · 2019年11月25日
2019年人工智能行业现状与发展趋势报告,52页ppt
专知会员服务
120+阅读 · 2019年10月10日
2019年Google最新中文版《机器学习速成课程》分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2019年9月1日
斯坦福NLP组-2019-《CS224n: NLP与深度学习》-分享
深度学习与NLP
7+阅读 · 2019年1月14日
459页《Python深度学习》下载
机器学习算法与Python学习
21+阅读 · 2018年10月29日
德勤:工业4.0与数字孪生(附PDF下载)
走向智能论坛
40+阅读 · 2018年9月6日
《中国人工智能发展报告2018》(附PDF下载)
走向智能论坛
19+阅读 · 2018年7月17日
推荐 | 基于深度学习的图像语义分割方法回顾(附PDF下载)
机器学习算法与Python学习
25+阅读 · 2017年12月30日
精心整理 | 11月文章汇总(含系列文章以及免费资源下载)
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2017年12月5日
干货 | 台大“一天搞懂深度学习”课程PPT(下载方式见文末!!)
机器学习算法与Python学习
62+阅读 · 2017年11月14日
机器学习必备手册
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月24日
Equalization Loss for Long-Tailed Object Recognition
Arxiv
5+阅读 · 2020年4月14日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Neural Approaches to Conversational AI
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月13日
Auto-Context R-CNN
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月8日
VIP会员
相关资讯
2019年Google最新中文版《机器学习速成课程》分享
深度学习与NLP
15+阅读 · 2019年9月1日
斯坦福NLP组-2019-《CS224n: NLP与深度学习》-分享
深度学习与NLP
7+阅读 · 2019年1月14日
459页《Python深度学习》下载
机器学习算法与Python学习
21+阅读 · 2018年10月29日
德勤:工业4.0与数字孪生(附PDF下载)
走向智能论坛
40+阅读 · 2018年9月6日
《中国人工智能发展报告2018》(附PDF下载)
走向智能论坛
19+阅读 · 2018年7月17日
推荐 | 基于深度学习的图像语义分割方法回顾(附PDF下载)
机器学习算法与Python学习
25+阅读 · 2017年12月30日
精心整理 | 11月文章汇总(含系列文章以及免费资源下载)
机器学习算法与Python学习
8+阅读 · 2017年12月5日
干货 | 台大“一天搞懂深度学习”课程PPT(下载方式见文末!!)
机器学习算法与Python学习
62+阅读 · 2017年11月14日
机器学习必备手册
机器学习研究会
19+阅读 · 2017年10月24日
相关论文
Equalization Loss for Long-Tailed Object Recognition
Arxiv
5+阅读 · 2020年4月14日
Interpretable CNNs for Object Classification
Arxiv
20+阅读 · 2020年3月12日
Arxiv
45+阅读 · 2019年12月20日
Neural Approaches to Conversational AI
Arxiv
8+阅读 · 2018年12月13日
Auto-Context R-CNN
Arxiv
4+阅读 · 2018年7月8日
Top
微信扫码咨询专知VIP会员