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强化学习的未来— 第一部分
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： The Future with Reinforcement Learning — Part 1 作者 | Hunter H…
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数据科学家如何提出好问题
本文为 AI 研习社编译的技术博客，原标题 ： How To Ask The Right Questions As A Data Scientist 作者 | Admon…
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新年第一天，细数 2018 年人工智能界的 10 个逗趣瞬间
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按：昨天，我们盘点了 2018 年度的人工智能热门事件，得出了「悲喜交加」的结论：一方面是人工智能技术的硕果累累，一方面是人工智能带来的道德…
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找一份机器学习的工作，学历有多重要？
雷锋网 AI 科技评论按：免费、开放，是机器学习领域内的知识和工具的一大特点。这种特点不仅便于许多从未接触过机器学习的人加入到这一领域参与工作和科研，同时也大大加速了领域自身的交流…
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复旦大学陈俊坤：自然语言处理中的多任务学习 | AI 研习社职播间第 6 期
雷锋网 AI 科技评论编者按：过去几年，深度学习在自然语言处理中取得了很大的进展，但进展的幅度并不像其在计算机视觉中那么显著。其中一个重要的原因是数据规模问题。多任务学习是将多个任…
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CCS 2018论文解读：使用少量样本破解文本验证码
雷锋网(公众号：雷锋网) AI 科技评论按，本文作者是西北大学叶贵鑫，他为 AI 科技评论撰写了关于 CCS 2018 论文《使用少量样本破解文本验证码》的独家解读，内容如下，未经…
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机器学习如何借鉴人类的视觉识别学习？让我们从婴幼儿的视觉学习说起
雷锋网 AI 科技评论按：当只需要把大规模标注图像数据库塞给深度神经网络就可以得到高准确率的物体分类模型之后，有很多研究人员开始考虑更深入的问题：人类的视觉识别学习过程是怎样的？以…
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2018 年度人工智能热门事件大盘点：「悲喜交加」
雷锋网 AI 科技评论按：今天就是 2018 年的最后一天了！AI 科技评论的读者们又与我们度过了相伴相随的一年，与我们一起见证了人工智能在这一年所面临的发展与挑战。以下…
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如何减轻软件开发的回测压力？Facebook 已经用上了机器学习
雷锋网 AI 科技评论按：如何减轻软件开发的回测压力，从而提高工程师的生产效率？MATEUSZ MACHALICA、ALEX SAMYLKIN 等人组成的 Facebook 研究团…
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这是一份 2018 年 AI/ML 领域年度进展总结，你准备好了吗
雷锋网 AI 科技评论按，2018 年已到尾声，今年 AI 领域也取得了很多精彩的突破。人们对 AI 的大肆宣扬和恐慌逐渐冷却，更多地关注到具体的问题中。和往年不一样的是，今年深度…