你准备好要成为一名数据科学家，积极的参加Kaggle比赛和Coursera的讲座。虽然这一切都准备好了，但是一名数据科学家的实际工作与你所期望的却是大相径庭的。

大多数个人电脑、智能手机和其他设备的硬件性能非常相似，由操作系统定义，通过下载其他软件“学习”。早期计算机的学习完全依赖于与人类的交互，而现在则通过互联网接收更新。

摘要： 人工智能发展迅速，可是到底什么成就了今天的人工智能呢？跟随我们一起来探索吧。 维基百科对智能有如下定义： 智能是一种能够感知或推断信息，并将其作为知识留存下来，自适应地用于某种环境或上下文的能…

2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域，特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。

摘要： 本文主要研究了维尼拉循环神经（RNN）、长短期记忆（LSTM）和门控循环单元（GRU）这三个网络，介绍的比较简短，适用于已经了解过这几个网络的读者阅读。

上图是经典的双向RNN模型，我们知道该模型是通过递归的方式运行，虽然适合对序列数据建模，但是缺点也很明显“它无法并行执行”也就无法利用GPU强大的并行能力（这里插句题外话，正因为GPU强大的并行能力，所以batc…

要想入门以及往下理解深度学习，其中一些概念可能是无法避免地需要你理解一番，比如： 什么是感知器 什么是神经网络 张量以及运算 微分 梯度下降 带着问题出发 在开始之前希望你有一点机器学习方面的知识，解决问…

新的一年新气象，总结过去一年，展望新的一年。站在巨人的肩膀上前行，肯定会事半功倍。因此，本文从2018年1月至12月期间挑选出近22,000篇机器学习文章，并进行比较，以挑选出能够提升2019年数据科学技能的前50名…

摘要： 想知道目前最流行的监督学习方法是哪一类吗？本文统计每种类型的出版物数量的历史数据回答了该问题，一睹为快吧！

在过去几年中，深度学习改变了整个人工智能的发展。深度学习技术已经开始在医疗保健，金融，人力资源，零售，地震检测和自动驾驶汽车等领域的应用程序中出现。至于现有的成果表现也一直在稳步提高。