机器学习

以人为本的机器学习:谷歌人工智能产品设计概述

取代了手动编程,机器学习(ML)是一种帮助计算机发现数据中的模式和关系的科学。对于创建个人的和动态的经历来说,它是一种强有力的工具。从 Netflix 的推荐系统到自动驾驶车辆,它已经在驱动生活中的很多事物。但随着构建机器学习的经历越来越多,如何设计用户体验(User Experience Design)让人们感觉是在掌控技术,而非技术控制人,很明显 UXers 在这方面仍

你所不了解的机器学习设计师

机器学习设计师究竟在做些什么?设计师应该如何应对AI的冲击?能够颠覆行业的大公司都已经高度重视AI了。Google提出从移动优先到AI优先,Facebook的AI团队已经坐到了小扎的附近,传说坐的离小扎越近就越被嫉妒,之前的AR已经搬走了。前段时间我做过一个实验,就是在Linkedin搜索“machine learning designer”,我发现已经有不少设计师开始在机

验证码破解技术三部曲之环境搭建篇

前言转眼就要变成大四狗了,大学期间做的比较深入的技术是爬虫,但是爬虫也有很多高级的技术没有涉及,比如说验证码的破解便是其中之一,再加上我对其非常感兴趣,于是乎,开始苦学图像处理、学习机器学习,验证码破解也有了些眉头。 以下是我破解的几种验证码。1、最容易破解的验证码直接使用tesseract库识别。2、download.csdn的验证码使用K近邻算法识别。3、weibo.

TensorFlow被发现漏洞背后:关于AI安全我们的傻与天真

AI本身的安全防护,已经成为了开发者必须在意、大平台需要承担责任、国家竞争需要争抢的一个环节。当我们一直在讨论AI能给互联网安全带来什么影响的时候,可能一直都忽略了一个问题:AI本身也不安全。这两天的新闻恰如其分地提醒了我们这一点。近日,谷歌被爆其机器学习框架TensorFlow中存在的严重安全风险,可被黑客用来制造安全威胁,谷歌方面已经确认了该漏洞并做出了整改回应。虽然是

算法如何应用,思路都在这

策略产品当中涉及到大量算法模型的应用,比如召回,排序策略的设计,除了规则逻辑之外,算法模型是很多体量比较大的业务必备的。所以有必要跟大家聊一下实际工作中,我们是

推荐系统技术文本相似性计算(三)实战篇

前两篇可以直接看我的专栏或者文本相似性计算(一)文本相似性计算(二)前面说了两篇了,分别介绍了TFIDF和向量空间的相关东西,然后介绍了主题模型,这一篇我们就来试试这两个东西。词向量就不在这篇试了,词向量和这两个关系不大,不好对比,不过我最后也给出了代码。0. 工具准备工欲善其事,必先利其器,那么我们先来利其器,这里我们使用的是python的gensim工具包,地址是:ht