本文是王喆在 AI 前線 開設的原創技術專欄“深度學習 CTR 預估模型實踐”的第三篇文章（以下“深度學習 CTR 預估模型實踐”簡稱“深度 CTR 模型”）。回顧王喆老師過往精彩文章： 《重讀 Youtub

神經網路的學習是指從訓練資料中自動獲取最優權重引數的過程，損失函式就是用來衡量神經網路的學習的程度，學習的目的就是以該損失函式為基準，找出能使它的值達到最小的權重引數。 從資料中學習 神經網

【 獵雲網 （微信：）北京】3月25日報道（文/呂夢） 獵雲網今日獲悉，人工智慧領域的傑出專家寧華中博士已於近日加入文遠知行WeRide，擔任感知團隊執行總

文遠知行WeRide重磅宣佈，人工智慧領域的傑出專家寧華中博士已於近日加入文遠知行，擔任感知團隊執行總監，全面負責感知系統整體技術規劃及團隊管理。 “作為技術人員，面對無人駕駛這滾滾潮流，你不能站

想要高效地實現神經網路，離不開numpy多維陣列的運算。 一維陣列 先介紹numpy一維陣列： In [1]: import numpy as np In [2]: A=np.arr

李根 發自 凹非寺 量子位 報道 | 公眾號 QbitAI AI安防新勢力澎思科技，又有新進展。 今日（3月19日），澎思科技宣佈前松下新加坡研究院副院長申省梅為首席科學家，同時宣佈成立澎思新加坡研

1. 版權宣告 請尊重作者的智慧財產權，版權所有，翻版必究。 未經許可，嚴禁轉發內容！ 請大家一起維護自己的勞動成果，進行監督。 未經許可， 嚴禁轉發內容！ 2018.6.27 TanJiyong

深度學習好處多多，但構建起來卻有些令人痛苦。為此，本文提供了一份詳盡的教程來教你快速構建自己的深度學習環境。不僅教你利用現有資源快速搭建深度學習模型，還一步步列出瞭如何通過雲平臺搭建自己的深度學習環境。 引

本文已投中心公眾號。特徵工程是機器學習成敗的關鍵一步，其意義一點都不比模型低。巨集觀層面來說，模型水平決定了機器學習的上限，特徵工程水平決定了能接近上限多少。而對於具體問題層面，特徵工程水平決定了機器學習在這個

我是從初一開始用思維導圖，不管學習任何知識都用，到現在15年。但我是在研究深度學習後才真正明白它的原理，因為 思維導圖和人工智慧的深度學習原理一樣。 如果我學其他專業的話，恐怕我一輩子都不知道原理。所以非機器

自從18年10月底開始課餘在導師的公司實習，不知不覺入坑機器學習和深度學習已經小半年時間。目前的主要方向是NLP和資料探勘。 這期間接觸了許多新的知識，見識了火熱的深度學習的魅力和實際應用，也認識了很多浙大

前面討論過LSTM的預測模型，同學們百度也好，科學谷歌也好，能找到的LSTM的模型無非是在討論模型本身，無非Seq2Seq、Seq2one等等各種，或者再加上Attention機制等等。總之

在上篇文章裡，我們主要討論如何使用SVM分類器來抓取出表現最好的技術指標。而我們提到的一個關鍵點在於我們使用了極端隨機樹來選擇技術指標中的一部分來生成一組模型進行訓練。在本文中，我們重點來介

IBM Watson Machine Learning Accelerator 是捆綁了 IBM PowerAI、IBM Spectrum Conductor 和 IBM Spectrum Conductor

上週五，位於美國紐約的AI初創公司Paige.AI宣佈其因利用人工智慧診斷癌症而獲得了美國FDA頒發的“突破性裝置”（breakthrough device）認定。這使得 該公司成為首家在AI癌症診斷領域獲得“突破