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50多种适合机器学习和预测应用的API,你的选择是?(2018年版本)

对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API,主要涉及的领域如下: 人脸和图像识别(Face and Image Recognition) 文本分析、自然语言处理、情感分析(Text Analysis, NLP, Sentiment Analysis) 语言翻译(Language Translation) 机器学习和预测(Machine Learning and prediction) 本文对每个研究领域都列出了一些主流的API,其排列顺序是根据字母顺序而来。 人脸

前沿情报丨当人工智能遇上量子计算机 AlphaGo将爆发出洪荒之力

这一周, 人工智能成为新闻热词, AlphaGo对战世界围棋第一人柯洁, 掀起了人工智能与人类的一场智力巅峰对决。 但几乎不出人意料, AlphaGo连胜两局。 聂卫平开玩笑道: “柯洁想赢估计只能靠找到bug, 或者我们派小鱼儿去拔个电源什么的。” 看来在强大的机器面前, 人类想要胜利已是难如登天。 AlphaGo已经如此厉害了! TA能否更上一层楼? 当智商超群的人工智能 邂逅运算超凡的量子计算, 将碰撞出怎样的火花? 带来一次怎样的历史变革? 1人工智能将进入量子计算时代 人工智能的发展可能存在三个阶段:服务器时代、云计算时代、量子计算时代。 现阶段人工智能基本只能依靠集中处理的方式实现相关功能和应用,也就是通过云计算的方式。根据我们的判断,量子计算有望给人工智能带来的变革性变化在于小型化和移动化。当量子芯片中的量子比特数量达到一定数量后,计算能力将满足人工智能

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