【Science特稿】中国成数据沙特，美国至多领先半年-低调大师

【Science特稿】中国成数据沙特，美国至多领先半年

2018-02-10 572

在北京北部高楼林立的海淀区，两个20多岁的硬件工程师正在测试新的计算机芯片，这些芯片有朝一日可能使智能手机、机器人和自动驾驶汽车真正拥有智能。旁边，站着一个穿着法兰绒格子衬衫、温和的年轻人。今年34岁的计算机科学家，同时也是寒武纪科技的创始技术顾问陈云霁解释说，传统处理器在最近的人工智能（AI）研究热潮兴起几十年前被设计出来，它们在处理AI所需的大量数据时，“速度和效率都很低”。陈云霁说：“即使你有一个非常好的算法或应用程序”，如果不能在你的手机、汽车或电子设备上运行，它在日常生活中的用处还是有限，“我们的目标是改变一切生活。”

2012年，Google Brain识别猫的开创性项目，用到了16,000个微处理器内核来运行相关的算法。这一壮举被誉为深度学习的突破：在没有人类程序员的指导下，从庞大的训练数据集中寻找模式。一年之后，陈云

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机器学习？人工智能？傻傻分不清楚？

人工智能并不是一个新的术语，它已经有几十年的历史了，大约从 80 年代初开始，计算机科学家们开始设计可以学习和模仿人类行为的算法。在算法方面，最重要的算法是神经网络，由于过拟合而不是很成功（模型太强大，但数据不足）。尽管如此，在一些更具体的任务中，使用数据来适应功能的想法已经取得了显着的成功，并且这也构成了当今机器学习的基础。在模仿方面，人工智能专注于图像识别，语音识别和自然语言处理。人工智能专家们花费了大量的时间来创建诸如边缘检测，颜色配置文件， N-gram ，语法树等。不过，这些进步还不足以达到我们的需求。传统的机器学习：机器学习（ML）技术在预测中发挥了重要的作用，ML经历了多代的发展，形成了具有丰富的模型结构，例如： 1.线性回归。 2.逻辑回归。 3.决策树。 4.支持向量机。 5.贝叶斯模型。 6.正则化模型。 7.模型集成（ensemb

2018-02-10

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对于文本分类，最简单的定义就是基于文本内容来对其进行分类。通常情况算法是根据数字/变量特征来写的。先从https://archive.ics.uci.edu/ml/datasets/SMS+SPam+Collection中下载数据集接下来先要进行数据清理，标识化处理，以及词干提取来对SMS数据进行清理，使其内容更加简单一点： import nltk from nltk.corpus import stopwords from nltk.stem import WordNetLemmatizer import csv def preprocessing(text): # text=text.decode("utf8") tokens=[word for sent in nltk.sent_tokenize(text) for word in nltk.word_tokenize(sent)] stop=stopwords.words('english') tokens=[token for token in tokens if token not in stop] tokens=[wor...

2018-02-11

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言，它只是一个框架和一组服务，用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是，Eclipse 附带了一个标准的插件集，包括Java开发工具（Java Development Kit，JDK）。

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