如果希望了解機器學習，或者已經決定投身機器學習，你會第一時間找到各種教材進行充電，同時在心中默認：書里講的是牛人大神的畢生智慧，是正確無誤的行動指南，認真學習就能獲得快速提升。但實際情況是，你很可能已經在走彎路。 科技發展很快，數據在指數級增長，環境也在指數級改變，因此很多時候教科書會跟不上時代的發展。有時，即便是寫教科書的人，也不見得都明白結論背后的“所以然”，因此有些結論就會落后于時代。針對這個問題，第四范式創始人、首席執行官戴文淵近日就在第四范式內部分享上，向大家介紹了機器學習教材中的七個經典
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機器學習 神經網絡
科技業界普遍認為人工智能(AI)是未來明星產業，然而如何快速累積相關研發技術、擴充人才資源，在AI技術應用多元而難以聚焦情形下，全球各國及科技巨頭對于AI領域的摸索重點，透露出對于AI潛在商機的戰略布局，近幾年某些特定技術領域的AI新創業者，更成為科技巨頭購并的主要對象。
大陸騰訊研究院近期發布《中美兩國人工智能產業發展全面解讀》指出，大陸與美國各自著重的AI技術有所不同，美國的AI新創重視自然語言處理、機器學習應用、機器視覺與圖像識別，相關新創公司分別達252、242及190家;至于大陸則以機
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AI 機器學習
外媒ibtimes報道稱，既然員工像“機器人”般工作，那么德意志銀行行長John Cryan表示，可以削減“大量”員工。
首席執行官John Cryan說：“隨著人造智能(AI)和自動化技術的興起，而且大量員工又似機器人般工作，那么對未來和正在工作于德意志銀行的員工來說，工作前景將不可避免地產生巨大改變。”
此前，《金融時報》(FT)于 9 月 6 日報道了法蘭克福的一次會議，證實了德意志銀行將不再需要擴招員工。但是，
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AI 機器學習
據福布斯雜志報道，我們每天能產生2.5EB(約合10億GB)數據，這相當于25萬個美國國會圖書館或500萬臺筆記本電腦記錄的內容。我們有32億個全球互聯網用戶，他們每分鐘在Pinterest上發布9722個Pin，在Twitter發布347222條消息，在Facebook上留下420萬個“點贊”，我們還通過拍照和視頻、保存文件、打開賬戶等行為產生其他大量數據。
我們正處于傳統計算機數據處理能力的極限，而數據卻依然在不斷增長。雖然摩爾定律(Moore’s Law
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量子計算機 機器學習
基于麥肯錫全球研究所對跨越10個國家，14個行業的3073名企業高管和160個AI使用案例的AI調查，以及一項獨立的數字研究項目，本文提出要想利用AI取得成功，CEO們需要知道10個要點。
人工智能的熱潮已經滲透各行各業，對AI的投資正在增長，并且這些投資越來越多地來自技術領域之外的組織。利用AI獲得成功的案例也越來越多，例如亞馬遜通過使用AI驅動的倉儲機器人Kiva提高運作效率，通用電氣利用AI預測來維護其工業設備的運行，等等。
顯然，企業的CEO需要考慮AI對業務的影響，但AI在商業環
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一 前置知識 拉格朗日乘子法是一種尋找多元函數在一組約束下的極值方法，通過引入拉格朗日乘子，可將有m個變量和n個約束條件的最優化問題轉化為具有m+n個變量的無約束優化問題。在介紹拉格朗日乘子法之前，先簡要的介紹一些前置知識,然后就拉格朗日乘子法談一下自己的理解。 1.梯度 梯度是一個與方向導數有關的概念，它是一個向量。在二元函數的情形，設函數f(x,y)在平面區域D內具有一階連續偏導，則對于每一點P(x0,y0)∈D，都可以定義出一個向量:fx(x0,y0)i+fy(x0,y0)j&n
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機器學習 拉格朗日
目前半導體產業正處于數據分析的中途點，除了大量數據已被產生及分析之外，新技術的開發也讓分析數據更有效率。不過，評論認為，隨之而來的問題是如何進一步利用數據，因此也可望激發更多實驗與投資潮出現，一舉推升半導體到新的成長階段。據SemiconductorEngineering報導，思科(Cisco)預估，2021年每年網路流量將從2016年的1.2ZB(Zettabyte;1ZB為1兆GB)，來到3.3ZB，而且從每日最忙碌60分鐘期間的流量來看，在2016年已增加51%，相對整體流量成長則僅有32%。評
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半導體 機器學習
摩爾定律放緩，使得我們得以重新進入“架構的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發展。
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機器學習 芯片
摩爾定律放緩，使得我們得以重新進入“架構的黃金年代”，見證各式各樣芯片和指令集的飛速發展。
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機器學習
只需要幾次意外事故，就能阻止無人駕駛汽車的部署。這可能不會妨礙先進的自動駕駛系統部署，但它很可能會對完全無人駕駛車輛的開發產生相當大的威懾作用。
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無人駕駛 機器學習
全球領先的信息技術研究和顧問公司Gartner發布了2017年新興科技技術成熟度曲線(Hype Cycle for Emerging Technologies)，其中包含的各類新興科技技術揭示出未來五到十年內可以幫助各企業在數字經濟時代中生存并繁榮發展的三大顯著趨勢。 這三大趨勢為無處不在的人工智能(AI)、透明沉浸式體驗(transparently immersive experiences)和數字平臺(digital plat
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機器學習 深度學習
印度媒體《TheHindu》8日報導，蘋果(AppleInc.)執行長提姆庫克(TimCook)在受訪時表示，人工智能(AI)是非常強大的、它將會越來越接近人類的能力，未來在某個時間點，部分AI功能將會遠優于人類。他說，AI就像空氣一樣，看不到卻又無所不在，包括軟體、AppleTV、電子郵件、HomePod等蘋果研發團隊手上都有AI計劃案。
庫克指出，GPU跳躍式的進展讓一年前辦不到的機器學習得以成真，而且未來5年還會有更多的進展，這對擁有深厚芯片專業知識的蘋果來說將會是一大競爭優勢。他還提到，
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機器學習 AI
形形色色設備產生的數據量時刻不停地飛速增長，如何利用每天產生的天文數字量級數據，成為科技業面臨的一道難題。
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機器學習 工業物聯網
在人工智能時代，不管是音箱、手機、汽車、app，自家產品沒有用上深度學習都不好意思跟別人打招呼;另外，谷歌和 Facebook 都分別在 TensorFlow 和 Caffe 2 里提出了在移動設備上運行機器學習算法的目標和相關支持，更優秀的框架和更低的計算力要求確實是移動應用開發者的福音。不過這還沒完，在瀏覽器上以 WebApp 的形式做模型推理甚至模型訓練也有重要的開發和應用需求。
以往大家對前端機器學習庫的關注度較低，不外乎人們認為 JavaScript 運行速度低、應用范圍窄、支持前端的
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對于AI基本概念的誤解，會使我們無法正視它，也有很多人在擔心AI技術一旦發展起來將會毀滅人類，進而對AI很警惕，甚至排斥。
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人工智能 機器學習
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