Python之GUI：基于Python的GUI界面设计的一套AI课程学习(机器学习、深度学习、大数据、云计算等)推荐系统(包括语音生成、识别等前沿黑科技)
输出结果https://img-blog.csdn.net/20180529114418537核心代码def niu_read_docx(filename): doc=docx.Document(filename) fulltext=[] for para in doc.paragraphs: &am...
AI：人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)（七）
Aapproximations近似值 arbitrary随意的 affine仿射的 arbitrary任意的 amino acid氨基酸 amenable经得起检验的 axiom公理，原则 abstract提取 architecture架构，体系结构；建造业 absolute绝对的 arsenal军火库 assignment分配 algebra线性代数 asymptotically无症状的 ap....
AI：人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)（六）
Letter IICML 国际机器学习会议 Improved iterative scaling/IIS 改进的迭代尺度法 Incremental learning 增量学习 Independent and identically distributed/i.i.d. 独立同分布 Independent Component Analysis/ICA 独立成分分析 Indicator functi....
AI：人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)（五）
机器学习专业名词中英文对照activation 激活值 activation function 激活函数 additive noise 加性噪声 autoencoder 自编码器 Autoencoders 自编码算法 average firing rate 平均激活率 average sum-of-squares error 均方差 backpropagation 后向传播 basis 基 ba....
AI：人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)（二）
知乎activation 激活值activation function 激活函数additive noise &...
AI：人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)（三）
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AI：人工智能概念之机器学习、深度学习中常见关键词、参数等中英文对照(绝对干货)（一）
Letter MMachine translation/MT 机器翻译 Macron-P 宏查准率 Macron-R 宏查全率 Majority voting 绝对多数投票法 Manifold assumption 流形假设 Manifold learning 流形学习 Margin theory 间隔理论 Marginal distribution 边际分布 Marginal independ....
医生开错药？AI来提醒！谷歌和UCSF合作开发机器学习模型，高性能预警潜在危险
据统计，每年死于用药失误的人数比死于工伤的人数还要多。尽管没有医生或者护士愿意犯错，2%的住院病人经历过可能危及生命或造成永久伤害的药物相关事件，而这些都是由于原本可以避免的失误导致的。用药失误导致医疗失误的因素很多，往往都是由于不完善的系统、工具、流程或工作条件。如今，这一情况有望被AI解决。谷歌健康的机器学习专家与加州大学旧金山分校（UCSF）计算与健康科学部门联合发表了一项新的研究，描述了....
一周AI最火论文 | 消除偏见，从机器学习系统开始，谷歌发布ML-fairness-gym
本周关键词：AI防疫、Chatbot、人脸防伪本周最佳学术研究用积极聆听能力来构建与评估访谈聊天机器人人们为了搭建高效的聊天机器人付出了很多努力。作为谷歌最前沿的产品之一，Meena能与人进行更加智能和具体的对话。伊利诺伊大学的研究人员一直在努力构建一种具有积极聆听能力的高效访谈聊天机器人。为此，他们首先研究了公开可用的AI技术对于聊天机器人的可用性和有效性。他们研究了现有的聊天机器人平台，并从....
【学习记录】《DeepLearning.ai》第九课：机器学习策略(2)(ML Strategy)
第九课：机器学习策略(2)(ML Strategy)2.1 进行误差分析(Carrying out error analysis)将识别错误的例子人工挑选出来，同时查看每一个错误的原因，比如识别猫的时候，其中有8%是狗，有43%是大猫，61%是模糊，我们可以在开发集或测试集里观察假阳性(False Positives)和假阴性(False Negatives)，统计属于不同错误类型的错误数量，如....
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