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決策樹人工智能

企業(yè)名片 UCNAM

企業(yè)名片服務，以智能手機為載體，企業(yè)真實商業(yè)信息為依據(jù)，面向各類終端展示統(tǒng)一認證信息。助力企業(yè)建立品牌信任感，有效提升接通率和轉化機會。

決策樹人工智能問答精選

國內哪些做大數(shù)據(jù)決策分析平臺或公司比較有優(yōu)勢？

回答:真利益相關，不請自來，人在中國，剛下...算了，在辦公室。帆軟，其實大家不知道他是國內做數(shù)據(jù)分析產品最好的公司。在企業(yè)數(shù)據(jù)分析領域低調做了十幾年，入選Gartner市場指南。一開始做報表工具finereport，后來研發(fā)BI商業(yè)智能finebi，產品打磨了好多年。之后又增值行業(yè)化的數(shù)據(jù)管理解決方案，包括阿米巴經營管理，數(shù)字化運營體系搭建項目，很成熟很老牌的廠商。FineReport報表軟件是一款純...

ssshooter | 1284人閱讀

人工智能需要會什么編程？

回答:人工智能涉及到的知識結構比較復雜，是一個典型的多學科交叉領域，涉及到哲學、數(shù)學、計算機、經濟學、神經學和語言學等諸多內容。正因如此，人工智能領域的研發(fā)需要克服諸多困難，每一次進步都需要付出巨大的努力。雖然人工智能已經經過了60多年的發(fā)展，但是目前人工智能依然處在行業(yè)發(fā)展的初期。編程語言是實現(xiàn)人工智能產品的一個重要工具，不少編程語言都可以完成人工智能產品的開發(fā)任務，比如C、Python、Java、C...

xuhong | 1242人閱讀

人工智能教育是什么？

回答:頂尖AI人才：10%在中國，50%在美國主導人工智能（AI）研究和開發(fā)的約半數(shù)頂尖人才集中于美國。AI是數(shù)據(jù)經濟的核心技術。如果負責最尖端研究的群體薄弱，中國的競爭力有可能下降。加拿大的AI初創(chuàng)企業(yè)「Element AI」根據(jù)2018年內在21個國際學會上發(fā)表的論文調查了作者人數(shù)和經歷，統(tǒng)計了頂尖AI人才的分布。調查顯示，全球有2.24萬AI方面的頂尖人才。其中約半數(shù)在美國（1萬295人），其次是...

happyfish | 798人閱讀

如何學習編寫人工智能軟件？

回答:我是學軟件開發(fā)專業(yè)的，方向基本也就確定了，要么前端，要么后端，或者大數(shù)據(jù)。首先，編程這個問題問的領域比較大，為什么說大？如我上述，學軟件開發(fā)，要么前端，要么后端，也是編程，大數(shù)據(jù)，也是編程，人工智能一樣也是編程……所以，沒有明確一個具體的方向。編程世界，有一門古老的語言叫做C語言，它是C++和JAVA的祖先，一切語言的基礎都來自它，所以，你不妨與它先認識。但是，現(xiàn)在因為人工智能的火起來的pytho...

劉東 | 753人閱讀

人工智能和python是什么關系？

回答:人工智能是一個大的概念，具體落地人工智能項目會接觸機器學習和深度學習框架，這些框架大部分是基于Python開發(fā)的，所以要想深入人工智能項目開發(fā)，python語言的學習也是必須的！

Bryan | 1073人閱讀

人工智能學習用什么編程軟件好？

回答:人工智能目前主流還是用的python語言和C/C++。其實大家在網上搜索，都可以查得到，人工智能用的是python語言。實際呢。人工智能的底層邏輯都是用C/C++寫的。python只是負責來寫一些實現(xiàn)的邏輯。例如第一步是什么、第二部是什么等等。人工智能的核心算法都是用C/C++寫的，因為是計算密集型，還需要非常精細的優(yōu)化，還需要GPU，還需要專用硬件的接口之類的。而這些，只有C/C++可以做到。而...

Corwien | 1979人閱讀

決策樹人工智能精品文章

  • 機器學習--決策樹--dot轉存pdf

    ...，在B站上看到排名比較前的是北風網的視頻（深度剖析人工智能之決策樹實戰(zhàn)開發(fā)），聽完一遍原理就明白了（地址為：https://www.bilibili.com/vide...），但沒有代碼的實操，所以在網上搜了一些代碼，搜來搜去都是那幾個答案，而...

    Bryan 評論0 收藏0

  • BetaMeow----利用機器學習做五子棋AI

    BetaMeow的起源 前段時間AlphaGo和李世石廣受關注，作為人工智能的腦殘粉，看完比賽后激動不已，因為有一定的機器學習的基礎，便打算擼一個棋類的AI，但我還算有點自知之明，圍棋AI，甚至google打算做得通用AI是做不出的了...

    bingchen 評論0 收藏0

  • 深度學習不是AI的未來

    ...一個人都正在學習，或者正打算學習深度學習，它是目前人工智能諸多流派中興起的一個。各個年齡階段的數(shù)十萬人都在學習著免費和收費的深度學習課程。太多的創(chuàng)業(yè)公司和產品的命名以深度開頭，深度學習已然成了一個...

    用戶83 評論0 收藏0

  • Hinton提出泛化更優(yōu)的「軟決策樹」：可解釋DNN具體決策

    ...針對泛化能力強大的深度神經網絡（DNN）無法解釋其具體決策的問題，深度學習殿堂級人物 Geoffrey Hinton 等人發(fā)表 arXiv 論文提出「軟決策樹」（Soft Decision Tree）。相較于從訓練數(shù)據(jù)中直接學習的決策樹，軟決策樹的泛化能力更強...

    SillyMonkey 評論0 收藏0

  • 第四范式戴文淵：機器學習教科書的 7 大經典問題

    ...學習的全流程平臺，幫助企業(yè)解決業(yè)務增長難題，打造以人工智能為核心驅動的新增長點?，F(xiàn)在，先知平臺試用版已經正式對外開放，歡迎訪問prophet.4paradigm.com免費注冊使用。

    DevTTL 評論0 收藏0

  • 從語義上理解卷積核行為，UCLA朱松純等使用決策樹量化解釋CNN

    ...，加州大學洛杉磯分校的朱松純教授等人發(fā)布了一篇使用決策樹對 CNN 的表征和預測進行解釋的論文。該論文借助決策樹在語義層面上解釋 CNN 做出的每一個特定預測，即哪個卷積核（或物體部位）被用于預測最終的類別，以及...

    miya 評論0 收藏0

  • 【機器學習】機器學習簡介

    一、人工智能與機器學習 說到人工智能，就不得不提圖靈測試。圖靈測試是阿蘭圖靈在1950年提出的一個關于機器是否能夠思考的著名實驗，測試某機器是否能表現(xiàn)出與人等價或無法區(qū)分的智能。主要內容是：測試者與被測試...

    developerworks 評論0 收藏0

  • 深度學習：遠非人工智能的全部和未來

    人工智能的這一波熱潮毫無疑問是由深度學習引發(fā)的，自吳恩達等人 2011 年發(fā)表「識別貓」研究后，深度學習及其引發(fā)的技術已經在圖像識別、游戲等任務中超越人類，并讓機器學習技術的應用帶入人們的生活。這種 AlphaGo 背...

    hedzr 評論0 收藏0

  • 清華裴丹：AIOps 落地路線圖

    ...維工程師。從那個時候開始，我就開始用一些機器學習、人工智能的技術來解決AT&T的運維問題了，有不少智能運維的嘗試，并發(fā)表了不少先關論文和專利。但是在世界范圍內關注智能運維的人還是相對較少。讓我感到非常開心...

    Aomine 評論0 收藏0

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