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e-works为您找到 44 条结果

解析阻止机器学习的十种网络攻击

人工智能(AI)和机器学习(ML)是众多辩论的主题，特别是在网络安全社区内更是如此。那么，机器学习会是下一个大的安全趋势吗？人工智能准备好了接受机器学习推动的攻击吗？

网络与安全

来源：36大数据

2017-11-10

大规模机器学习框架的四重境界

自从google发表著名的GFS、MapReduce、BigTable三篇paper以后，互联网正式迎来了大数据时代。大数据的显著特点是大，哪里都大的大。本篇主要针对volume大的数据时，使用机器学习来进行数据处理过程中遇到的架构方面的问题做一个系统的梳理。

来源：36大数据

2017-11-08

从大数据中提炼商业见解之最强攻略

随着互联网的普及化以及物联网的快速发展，人们产生的数据也越来越多。早几年前，马云就突出了当前是“DT”时代的说法。

来源：ZDNet

2017-11-07

一文读懂深度学习与机器学习的差异

如果你经常想让自己弄清楚机器学习和深度学习的区别，阅读该文章，我将用通俗易懂的语言为你介绍他们之间的差别。

来源：36大数据

2017-10-27

Power AI：机器学习你好，我是你的“破壁人”

机器学习时代的到来如云计算一般，迅速、规模庞大而且不可逆转，甚至隐隐透露着一丝猝不及防的意味。好像一夜之间，互联网江湖上所有“有头有脸”的企业都踏上了机器学习这艘大船。而没有专业人才技术的中小企业，只能手握着登不上船的旧船票在岸边顾影自怜。

来源：奇的科学技术

2017-10-18

机器学习:开启智能创新之门

人工智能大师西蒙曾说过：“学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。”

2017-10-14

大数据架构详解：从数据获取到深度学习

数据挖掘和机器学习有很大的交集，本文将从架构和应用角度去解读这两个领域。

来源：36大数据

2017-10-09

解读人工智能技术核心：机器学习

人工智能大师西蒙曾说过：“学习就是系统在不断重复的工作中对本身能力的增强或者改进，使得系统在下一次执行同样任务或类似任务时，会比现在做得更好或效率更高。”

2017-10-09

横向对比三大分布式机器学习平台：Spark、PMLS、TensorFlow

分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文，对 Spark、PMLS 和 TensorFlow 等平台的架构和性能进行了比较和介绍。

来源：网络大数据

2017-08-13

清华大学教授马少平：人工智能能做什么？

其实早在八十年代，国外就有一本书讨论了计算机能做什么，不能做什么。今天和大家谈一下如今的人工智能到底能够做到哪些？

来源：明略数据

2017-08-10

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