- 雷锋网按：今年，人工智能在各个垂直领域的应用备受关注，其中医疗又是一个关键领域。《纽约客》发表的这篇深度长文，从医学和计算机两个领域详细描述了业内人士如何看待人工智能在医疗诊断方面的应用。作者 Siddhartha Mukherjee 是医学领域专家。本文发布在《纽约客》网站，雷锋网整理编译。
去年 11 月的一个深夜，一位 Bronx 的 54 岁老妇来到哥伦比亚大学医疗中心，她说自己头痛欲裂，视力已经开始模糊，左手也变得麻木且不听使唤了。医生进行初步检查后决定对老妇的头部进行 CT 扫描。
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人工智能 机器学习
- 可以容纳近千人的五洲厅到了4月2日下午，听众少了1/4，上午满员有人还想挤进来，因为稍有的BAT三大大佬都在。这像极了现在的人工智能虚火过旺，人人朋友圈都在谈人工智能，似乎不说句人工智能就不是搞科技的似的，但人工智能急需冷静下来直面其发展的阶段和可能带来的问题。
站在旁观者角度的经济学家，清华大学国家金融研究院院长朱民一连十问，让科技圈大佬们开始反思人工智能带来的伦理道德的挑战;而微软全球执行副总裁沈向洋则从专业角度指明了人工智能目前还在哪些方面有待提高和突破;企业实干派马化腾和李彦宏则讲述了各
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人工智能 机器学习
- 本篇是ML公开课的第10个视频，上接第9个视频，都是讲学习理论的内容。本篇的主要内容则是VC维、模型选择(Model Selection)。其中VC维是上篇笔记中模型集合无限大时的扩展分析;模型选择又分为交叉检验(Cross Validation)和特征选择(FeatureSelection)两大类内容。
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斯坦福 机器学习
- 本篇与前面不同，主要内容不是算法，而是机器学习的另一部分内容——学习理论。主要包括偏差/方差(Bias/variance)、经验风险最小化(Empirical Risk Minization，ERM)、联合界(Union bound)、一致收敛(Uniform Convergence)。 Ng对学习理论的重要性很是强调，他说理解了学习理论是对机器学习只懂皮毛的人和真正理解机器学习的人的区别。学习理论的重要性在于通过它能够针对实际问题更好的选择模型，修改模型。
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机器学习 算法
- 本篇笔记针对ML公开课的第七个视频，主要内容包括最优间隔分类器(Optimal Margin Classifier)、原始/对偶问题(Primal/Dual Problem)、svm的对偶问题，都是svm(support vector machine，支持向量机)的内容。
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机器学习 神经网络
- 本篇笔记针对斯坦福ML公开课的第6个视频，主要内容包括朴素贝叶斯的多项式事件模型(MultivariateBernoulli Event Model)、神经网络(Neural Network)、支持向量机(Support Vector Machine)的函数间隔(functionalmargin)与几何间隔(geometricmargin)。
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机器学习
- Deep Learning是机器学习中一个非常接近AI的领域，其动机在于建立、模拟人脑进行分析学习的神经网络，最近研究了机器学习中一些深度学习的相关知识，本文给出一些很有用的资料和心得。 Key Words：有监督学习与无监督学习，分类、回归，密度估计、聚类，深度学习，Sparse DBN， 1. 有监督学习和无监督学习 给定一组数据(input，target)为Z=(X，Y)。 有监督学习：最常见的是regression &
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机器学习 深度学习
- 在新型工作场所分析中，更多的公司可以更加容易地确定是哪20%的员工为产品、流程或用户体验贡献了80%的价值，业务流程、平台和客户体验的持续数字化，但是这熟悉的80/20规则正在逐渐改变。
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人工智能 机器学习
- 阿里巴巴正在重新组建一个独立研发部门，以布局包括机器学习在内需要中长期投入的技术。
在这项被称作“NASA”的颇为宏大的计划中，阿里巴巴将包括机器学习、芯片、IoT、操作系统、生物识别在内的领域都圈入了该部门中。一位阿里云内部人士告诉21世纪经济报道记者，阿里云将在“NASA”计划中扮演技术“出口”角色。此外其向记者确认，阿里巴巴并不会简单地抽调各业务线技术部门来支撑“NASA”计划，阿里方面已经计划
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机器学习 人工智能
- 在人工智能、机器学习兴起的今天，All Programmable技术和器件厂商Xilinx也带来了爆品，发布了全新的reVISION堆栈，剑指视觉导向的机器学习应用。该解决方案无需额外花费，搭载Xilinx的Zynq和处理器平台即可加速设计。可以看到，通过“芯片+软件堆栈”的策略，Xilinx把竞争矛头直指图形芯片厂商——英伟达的Tegra GPU和ADAS厂商Mobileye等。
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Xilinx reVISION 视觉导向 机器学习
- 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm)、高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、朴素贝叶斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
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机器学习 算法
- 本篇博客为斯坦福ML公开课第五个视频的笔记，主要内容包括生成学习算法(generate learning algorithm)、高斯判别分析(Gaussian DiscriminantAnalysis，GDA)、朴素贝叶斯(Navie Bayes)、拉普拉斯平滑(Laplace Smoothing)。
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斯坦福 机器学习
- 机器学习技术是一个重要的和广泛的计算领域，其中算法基于其处理的数据进行预测而没有被明确地编程。因此，将机器学习与3D打印相结合的前景，正如UCLA的研究人员在一个新项目中可以看出的，这绝对是一个令人兴奋的领域。使用具有可以通过机器学习技术修改的传感器的3D打印原型检测器，研究人员已经展示了一种新的、更有效的方式来检测微小物品，例如癌症生物标志物、病毒和蛋白质。这可以改善严重感染和疾病的治疗和诊断方式。
等离子体感测已经在医学研究中使用多年，以便收集关于亚微观级别的物质组成的信息。该方法将光照射到
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3D打印 机器学习
- 该系列的视频对于数学公式的推导讲的很细，相信看完该视频后会对机器学习的各种算法的推导很熟悉。 视频3的笔记见上一篇博文，本文是第三个视频的笔记。 第4个视频的笔记如下，主要的内容包括牛顿方法、指数分布族、广义线性模型、广义线性模型举例之多项式分布。
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机器学习 牛顿方法
- 机器学习技术是一个重要的和广泛的计算领域，其中算法基于其处理的数据进行预测而没有被明确地编程。因此，将机器学习与3D打印相结合的前景，正如UCLA的研究人员在一个新项目中可以看出的，这绝对是一个令人兴奋的领域。使用具有可以通过机器学习技术修改的传感器的3D打印原型检测器，研究人员已经展示了一种新的、更有效的方式来检测微小物品，例如癌症生物标志物、病毒和蛋白质。这可以改善严重感染和疾病的治疗和诊断方式。
等离子体感测已经在医学研究中使用多年，以便收集关于亚微观级别的物质组成的信息。该方法将光照
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