IT思维

图像修复技术对于众多修图软件来说十分重要，在深度学习的帮助下图像修复算法的功能越来越强大，甚至对于大幅度污损的照片也能轻松修复。

随着机器学习的发展，越来越多的领域都从中获取到了发展的巨大力量。

在直观地理解了解耦表示之后，让我们来看看科学家在研究中发现了什么。

万众创业的时代已经远去。

本文将重点介绍实时或近实时监控机器学习系统的方法。为此，我们不会过多地讨论模型是否生成了正确的答案，因为你通常在很长一段时间内都无法确定这一点。

深度学习在图像分类，机器翻译等领域都展示了其强大的能力，但是在因果推理方面，深度学习依然是短板，图神经网络在因果推理方面有巨大的潜力，有望成为 AI 的下一个拐点。

强化学习（RL）为优化面向目标的行为,提供了统一且灵活的框架。

为了解决这些问题，研究人员将目光投向了深度学习，利用生成模型实现了深度估计和定位任务，为机器人环境感知带来了全新的解决方案。

我们可能已经处在机器学习工具进化的某个阶段，在这个阶段，正规的机器学习教育不再是必要的。

英国赫特福德大学与 GBG Plc 的研究者近日发布了一篇综述论文，对人脸识别方法进行了全面的梳理和总结，其中涵盖各种传统方法和如今风头正盛的深度学习方法。

现在，创建深度学习模型越发容易，对数据科学家和开发者来说，在测试环境中打造复杂模型已不再是难事。

近日，日本的深度学习公司PerferredNetworks 发布了其超参数优化框架的beta版本。

机器学习虽然能够在很多地方显示出强大的力量，同时也被集成到了很多的商业流程中去，但它依旧有一些不完美的地方，今天我们就通过一些典型的例子来深刻感受一下机器学习的局限性。

我们更新了 Python 下的各大顶级人工智能与机器学习项目。

在预测延迟方面，Google Flight 不再仅仅从航空公司那里获得信息，而将利用历史数据和机器学习算法，预测尚未被航空公司标记的航班延误情况。人工智能技术与数据的结合意味着，它可以早于官方发布确认之前预测到一些航班的延误。

从大量现象中提取反复出现的规律与模式。 这一过程在人工智能中的实现就是机器学习。

迁移学习不是机器学习的一个模型或技术，它是机器学习中的一种“设计方法论”，还有一些其他的设方法论，比如说主动学习。

模仿学习（Imitation Learning）背后的原理是是通过隐含地给学习器关于这个世界的先验信息，就能执行、学习人类行为。

目前，深度学习和深度强化学习已经在实践中得到了广泛的运用。

然而，对于这个问题的关注，似乎还没有掀起多大波澜。

第三代神经网络，脉冲神经网络（Spiking Neural Network，SNN），旨在弥合神经科学和机器学习之间的差距，使用最拟合生物神经元机制的模型来进行计算。

深度学习芯片领域的竞争从未停止过。

2018年可能是一切都发生戏剧性变化的一年。2017年深度学习取得的惊人突破将在2018年以一种非常有力的方式延续下去。2017年的研究工作将会转移到日常的软件应用中。

在如今的深度学习硬件的过渡时期，购买深度学习硬件是没有意义的，也许我们很快就会有更便宜的NVIDIA显卡，可用的AMD芯片以及超快的Nervana神经网络处理器。

Bryan Catanzar，他在英伟达就职了3年，并于2016年9月离开百度，重新加入英伟达，成为英伟达深度学习应用研究部门的副总裁。