栏目简介：人工智能的发展离不开机器学习（machine learning）技术，目前机器学习尤其是深度学习，几乎代表了人工智能领域的技术。机器学习涉及到很多算法，比如决策树、贝叶斯学习、神经网络、遗传算法等，这些机器学习算法的发展与突破对人工智能领域的发展有着非常重要的作用。
[2018-08-26] 有了AutoML之后，我们就不需要人工设计复杂的神经网络，只需将数据和评价方式交给学习机器，然后就等着出结果就行。Google提供的Cloud AutoML将这种理念发挥到极致。...
[2018-08-23] 马的四蹄会不会同时离地？130多年前，英国著名摄影师迈布里奇利用横跨赛道的紧绷绳子控制快门，马匹跑过时自动触发拍照，由此解决了这个争 ...
[2018-08-21] Salesforce开源了每天用于执行超过30亿次推测的结构化机器学习函数库TransmogrifAI（发音为trans-mog-ri-phi），TransmogrifAI已经大规模的使用在产品服务上，作为建构人工智能平台Einstein的基础，也帮助S...
[2018-09-02] 我们利用评估人类选手在竞技游戏中表现的方法，探索了一种评估生成模型的新方式。我们通过实验展示了生成器和判别器之间的锦标赛为评估生成模型提供了一种有效方式。...
[2018-07-24] 美国威斯康星大学和橡树岭国家实验室的研究团队将机器学习、计算机视觉和图像分析技术相结合，获取有关缺陷尺寸和缺陷类型的信息。...
[2018-07-23] 事实上，机器学习预测建模项目必须通过统计学方法才能有效的进行。在本文中，我们将通过实例介绍一些在预测建模问题中起关键作用的统计学方法。...
[2018-07-23] 将双足步行者的步态模式与实际的人行走模式进行比较。结果表明，双足行走模式具有与人行走模式相似的特征。我们的实验视频可在goo gl NHXKqR上找到。...
[2018-07-12] 机器学习的巨大成功带来了 AI 应用的爆炸式增长以及对具备人类级别智能的自动化系统不断增长的期望。然而，这些期望在很多应用领域中都遇到了基本的障碍。其中一个障碍就是适应性或鲁...
[2018-07-10] 随着越来越多的团队使用预测模型，企业领导者和管理者必须意识到可能扭曲团队工作结果的常规问题。 以下是要避免的九个常见问题，最好的做法是遵循，以实现一个可靠的机器学习过程。...
[2018-06-29] 选自GitHub机器之心编译参与：蒋思源、李亚洲6 月 28 日，小米首席架构师，人工智能与云平台副总裁崔宝秋在 2018（第十三届）开源中国 ...
