《可解释机器学习》中文版重磅开源

最近,一位来自复旦大学的研究生朱明超,将一本少有的书《Interpretable Machine Learning》(可解释机器学习)翻译成了中文。这本书最初是由德国慕尼黑大学博士 Christoph Molnar 耗时两年完成的,长达 250 页,是仅有的一本系统介绍可解释性机器学习的书籍。包括 Google 在内,也在不断探索打开神经网络『黑盒子』的正确方式。

可解释人工智能』(XAI)是这本书的核心论题。作者认为,可解释性在机器学习甚至日常生活中都是相当重要的一个问题。建议机器学习从业者、数据科学家、统计学家和任何对使机器学习模型可解释的人阅读本书。《可解释的机器学习》该书总共包[……]

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全面比较机器学习算法的八大维度

人类发明的机器学习ML)算法简直数不胜数。当然,大多数时候只有一小部分被用于研究和工业。然而,对于个人来说,理解并记住所有这些 ML 模型的细节仍然有点困难。有些人可能会有一个错误的印象,认为所有这些算法都是完全不相关的。更重要的是,当两种算法似乎都有效时,如何选择使用算法 A,还是 B?这篇文章的目的是为读者提供一个不同的角度来看待 ML 算法。有了这些角度,算法可以在同样的维度上进行比较,并且可以很容易地进行分析。本文在撰写时考虑了两个主要的 ML 任务 —— 回归和分类。

时间复杂度

在 RAM 模型 下,算法所花费的时间是由算法的基本运算来度量的。虽然用户和开发人员可能更关心算法[……]

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知识图谱实体摘要:算法、评价和应用 PPT 下载

知识图谱实体汇总教程@WWW 2020,直接点击文末下载。

知识图谱封装了实体和关系。知识图谱的简洁表示格式和图的特性使得许多新的 Web 应用程序得以创建,并增强了现有的应用性能。然而,在一个知识图谱中,描述一个实体的几十个或几百个事实可能会超出一个典型用户界面的能力,并使用户超载过多的信息。这激发了对实体摘要的富有成果的研究——为实体自动生成紧凑的摘要,以高效和有效地满足用户的信息需求。例如,在其搜索结果页面右侧,谷歌通过选择和显示用户可能正在搜索的特定实体的一些事实,为其知识图中的实体提供“最佳摘要”。

近年来,研究人员通过提出从纯粹的排序和挖掘技术到机器和深度学习技术等各种[……]

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简单粗暴的 TensorFlow 开放课程

由 Google 开发者专家打造的 TensorFlow 中文课程,本课程包含机器学习的基本原理和应用。你将学到如何用 TensorFlow 构建神经网络,搭建基础模型,解决不同场景下的简单问题。与跨象乘云™《智能数据挖掘》实战开放课程一样:

无需报名,无需注册,更无需填写申请表格,无广告,无引流,无套路。

是真正的开放课程,直接点击课程链接直接学习即可直达。课程大纲如下:

  • TensorFlow 概述
  • TensorFlow 安装与环境配置
  • TensorFlow 基础
  • TensorFlow 模型建立与训练
  • TensorFlow 常用模块
  • TensorF[……]

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工业互联网白皮书系列下载(9本)

4 月 23 日,中国信息通信研究院(简称中国信通院)发布了近期工业互联网领域的重大科研成果 —— 9本白皮书!

1、《工业互联网体系架构》版本 2.0

本报告主要分为八个部分。第一部分介绍了工业互联网的内涵与意义。第二部分回顾了体系架构 1.0 版本,并介绍 2.0 版本的定位与作用。第三部分明确工业互联网体系架构 2.0 的设计方法论,剖析工业互联网体系架构 2.0 的整体视图。第四部分深入分析工业互联网体系架构 2.0 的业务视图,并给出产业、企业、工厂等不同层面业务目标与应用方向。第五部分剖析工业互联网体系架构 2.0 的功能架构,探究网络、平台、安全三大体系的功能视图、现状分析、[……]

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