监督学习（Supervised Learning） 添加标签，手把手训练。 比如线性回归算法。 半监督学习（Semi-supervised Learning） 非监督学习（Unsupervised Learning） 通过有标签或没标签的数据集，让机器自己去找出规律。比如分类算法。 结构化学习（St ...
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2020-06-26 18:40:25
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5G和AI机器人平台 Qualcomm Launches 5G and AI Robotics Platform 高通技术公司（Qualcomm Technologies）周三推出了一款高级5G和人工智能机器人平台，该平台具有先进的高性能边缘计算和计算机视觉功能。此前，该公司刚刚在一年多前推出了入门 ...
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2020-06-26 10:49:45
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业务安全1.0：策略 策略防护是业务安全1.0时代的特点，目前依旧被大部分企业采用。主要是基于业务规则、名单规则、行为规则等策略。 所谓业务规则，即业务设定的规则和条件，例如注册48小时才可以享受服务、新用户才能够享受优惠等等；名单规则即业务参与者的名单信息，包含风险IP、恶意手机号、欺诈者名单、逾 ...
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2020-06-26 10:48:34
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AI芯片体系结构目标图形处理 AI chip architecture targets graph processing 可编程图形流处理器（GSP）能够执行“直接图形处理、片上任务图管理和执行以及任务并行性”。设计GSP是为了满足人工智能处理的需求，而这些需求以前是GPU、CPU或DSP无法满足的 ...
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2020-06-26 10:45:50
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blog翻译。原blog：https://keon.github.io/deep-q-learning/ 强化学习 强化学习是一种允许你创造能从环境中交互学习的AI agent 的机器学习算法。就跟我们学习骑自行车一样，这种类型的AI通过试错来学习。如上图所示，大脑代表AI agent并在环境中活动 ...
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2020-06-26 01:13:31
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对抗训练 对抗训练是防御对抗样本攻击的一种方法。将对抗样本和正常样本一起训练是一种有效的正则化，可以提高模型的准确度，同时也能有效降低对抗样本的攻击成功率。不过这种防御也只是针对同样用来产生训练集中的对抗样本的方法。 探索网络对底层任务的理解层次，通过对抗训练减少原有独立同分布的测试集的错误率——在 ...
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2020-06-25 23:23:40
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朴素：在给定类别的情况下，各个特征相互独立 贝叶斯公式：P(A|B)=P(A)P(B|A)/P(B) 朴素贝叶斯：P(特征|类别)=P(特征)P(类别|特征)/P(类别) 核心思想：算一下概率，那种类别概率大，就分为那种类别。 在scikit-learn中的实现： 1.高斯贝叶斯：数据集符合高斯（正 ...
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2020-06-25 12:11:08
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在用户输入一个单词的时候，判断这个单词是否拼写错误，如果拼写错误，找到正确的单词并且返回。 思路： 1.准备词库 2.判断一下输入的单词是否在词库中，如果在，输出 3.如果不在，找到与之相对的编辑距离为1的所有单词 4.遍历这些单词，并输出在吃苦中出现次数最多的单词 中文单词拼写检查思路： 1.用所 ...
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2020-06-25 11:30:22
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在机器学习中，我们通过一些已标记的数据（已知的数据，带有标签，确定了其种类和一些属性数值的数据记录）记录成图表等，比如在进行分类问题的训练过程中， 如果特性只有两个，那么可以列平面图表来表示对应的labeled data， 即类似 的图像（来自百度图片）， 其中的曲线既是决策边界，如果我们用一个表格 ...
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2020-06-24 23:46:24
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