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【译】谷歌预计将从人工智能无人机研究中获得2.5亿美元的收入
作者：KYLE WIGGERS来源：Venturebeat参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载谷歌参与五角大楼备受争议的专家项目引发了近几个月来该公司内部的一场风暴，3000多名员工联名上书反对，十几人辞职。尽管遭到了抗议，但截获的内部电子邮件显示，山景城公司(Mountain View company)计划加大对军用无人机...
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【译】如何提升神经网络的表现
作者：Rohith Gandhi G来源：KDnuggets参与：Cynthia、大伟、周剑翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载神经网络是在许多用例中提供了精确状态的机器学习算法。但是，很多时候，我们正在构建的网络的准确性可能并不令人满意，也可能不会让我们在数据科学竞赛中处于领先地位。因此，我们一直在寻找更好的方法来提...
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【译】重新定义“数据科学家”
作者： BERNARDO LUSTOSA来源：VentureBeat参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载在机器学习的早期，雇佣优秀的统计人员是人工智能项目的关键挑战。现在，机器学习已经从早期的关注统计数据到更加重视计算。随着构建算法的过程变得越来越简单，人工智能技术的应用越来越多，人工智能领域的人...
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【译】Facebook为实时过滤内容设计自己的芯片
作者： Lucian Armasu来源：tom's HARDWARE参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载Facebook希望能够实时过滤内容，包括实时视频流。该公司在巴黎的一个技术会议上说，它将设计自己的机器学习(ML)处理器来实现这一目标。Facebook此前曾为数据中心设计了自己的服务器架构、主板和自己的通信芯片...
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【译】微软正在开发AI新工具
作者：Kyle Wiggers来源：VentureBeat参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载微软正在开发一种可以在人工智能算法中检测出偏差的工具，用于帮助企业在使用人工智能时规避产生偏见的风险。微软的偏见检测工具的高级研究员Rich Caruana将其描述为一个“仪表盘”，工程师可以将其应用于已训练人工智能模...
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【译】企业发展数据科学的4大挑战
作者：Nick Elprin来源：KDnuggets参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载这是当今企业的困境之一:数据科学是创新的关键因素这一点很容易理解，但很少有企业知道如何将持续地数据科学输出转化为业务价值。60%的公司计划在2018年将数据科学团队的规模扩大一倍。90%认为数据科学有助于商业创新。然而...
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【译】 亚马逊向美国警方出售人脸识别技术
作者： KYLE WIGGERS来源：VentureBeat参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载美国公民自由联盟(ACLU)5月22日报道称，亚马逊正在向美国执法机构出售面部识别技术。ACLU通过信息自由请求获得的电子邮件显示，该公司与奥兰多市、佛罗里达州和俄勒冈州的华盛顿县治安官办公室合作，部署了一个名为...
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【译】用7个Python函数解析区块链
作者：Tom Cusack来源：KDnuggets参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载1.哈希函数 Hash Functiondef hash_function(k):
"""Hashes our transaction."""
if type(k) is not str:
k = json.dumps(k, sort_keys=True)
return hashlib.sha256(k).hexdigest()区块链的核心是哈希函数。在没有加密的情况...
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【译】2018年10大科技趋势
作者：ActiveWizards来源：KDnuggets参与：Cynthia、大伟、周剑翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载2017年成为“智能之年”。科技成果的进步为我们带来了意想不到的趋势和更为广阔的商业前景。而今年，每一个技术方向都或将发生急剧的变化：机器学习和人工智能将改变整个行业，为虚拟助手和无数的自动化案例铺路...
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【译】骗过神经网络：创造你自己的对抗样本
作者：Daniel Geng and Rishi Veerapaneni来源：ML@B（Machine Learning@Berkley）参与：Cynthia、大伟、周剑翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载通过神经网络实施暗杀听起来是不是很疯狂？——它确实可能发生，不过不是通过你想象的方式。当然，神经网络被用来可以训练无人机或使用其他大规模杀伤性武器，但即...
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【译】如何使用Python debugger
作者：Zygmunt Z来源：FastML参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载在编写代码时，每个人都会犯错误。有时很难调试它们。使用调试器可能有所帮助，但也可能令人生畏。本文是在IPython中使用pdb的TLDR教程，重点关注函数内部的变量。全局变量的好处是，当一个脚本停止使用一个错误时，你可以查看变...
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【译】非开发人员的机器学习入门介绍（Random Forest）
作者：Pabloc来源：R-bloggers参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载关于机器学习我们都知道机器学习是关于数据处理，但它也可以 被看作是：通过浏览其内部信息来查找数据中的顺序的艺术。预测模型的背景知识有几种不同类型的预测模型。这些模型通常几个输入栏和一个目标或输出栏——也就是需要...
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【译】cranly包介绍及使用说明
Package ‘cranly’2018年3月28日 标题 CRAN中的包指令和协作网络。版本 0.1简介 为CRAN包数据库提供核心可视化和概要。提供全面的方法来清理和组织信息。在CRAN包数据库中，用于构建包指令网络（决定，导入，建议，增强)和协作网络，以及计算总结和从结果网络中导入交互式可视化。网络可视化R包‘vis...
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【译】R包介绍：Online Random Forest
作者：顾全，浙江大学软件工程硕士，现任桃树科技算法工程师地址：https://github.com/ZJUguquan/OnlineRandomForest参与：Cynthia翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载介绍Online Random Forest(ORF) 是由Amir Saffari等人最先提出。之后，Arthur Lui使用Python实现了算法。非常感谢他们的工作。在论文内容和L...
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【译】11个值得关注的BI趋势
作者：Dan Sommer来源：TECHNATIVE参与：Cynthia、大伟、周剑翻译：本文为天善智能编译，未经容许，禁止转载现如今许多成功的企业已经找到了自行收集数据，人力和想法的方式。能够使他们与众不同的是他们如何利用一股不可阻挡的力量——日益分散的数据、计算和使用——来取得优势。将数据驱动的数字转换——利用数据作为战略资...