对于人工智能的恐惧及其5个解决方法

实施人工智能技术的IT领导人可能会感到一些恐惧,这有着充分的理由。

人工智能在拥有数十年发展和应用历史的同时却有着奇怪的定位,但对于许多人来说,人工智能仍然是一种未来主义的感觉。实际上人工智能并不是新事物,但它始终是一个永恒的“新”领域。没有人可以确切地知道其发展到底会何去何从。
对于不了解的事物,一些人会感到害怕。而人工智能的未来发展也让很多人彻夜难眠,这是有道理的,尤其是考虑到可能出现的

快速跟踪人工智能实现的5种方法

围绕人工智能这一重要支持技术的快速成功,可以进一步增加对更广泛的数字转型和创新举措进行更多投资的商业案例。
准备和实施人工智能项目可能是一个多年的旅程。根据新的调查数据,只有28%的受访者表示,其第一年就通过了人工智能规划阶段。这是由于一些因素造成的,其中包括技术的相对成熟度(至少在不断扩展的一系列行业用例中是这样)、所涉及的复杂程度(例如广泛的集成需求、有限的企业经验和缺乏内部技能集)、对人

掌握这十大机器学习方法,你就是圈子里最靓的崽

不论是在科研中还是在工业领域,机器学习都是个热门话题,新的机器学习方法也层出不穷。机器学习发展迅速又很复杂。对初学者而言,紧跟其发展无疑十分困难,即便是对专家们来说也非易事。

图片来自Unsplash网站,chuttersnap摄
为揭开机器学习的神秘面纱,帮助新手学习该领域的核心概念,本文会介绍十种不同的机器学习方法,包括简单描述和可视化等,并一一举例说明。
机器学习算法(模型)是个表示某

用机器学习改善供应链的10个方法

如今,企业在利用机器学习预测错误率、需求规划生产力、降低成本、准时出货方面实现了两位数的改进,从根本上变革了供应链管理。
机器学习算法以及基于这种算法的模型,非常擅长在大型数据集中发现异常、模式和得出预测性见解,如此一来,当供应链遇到时间、成本和资源约束等多方面的挑战,机器学习成为解决这些问题的理想选择。
比如,亚马逊的Kiva机器人正是依靠机器学习技术来提高精度、速度和规模;而DHL则是利用

零基础学Python:特殊方法(1)

探究更多的类属性,在一些初学者的教程中,一般很少见。我之所以要在这里也将这部分奉献出来,就是因为本教程是“From Beginner to Master”。当然,不是学习了类的更多属性就能达到Master水平,但是这是通往Master的一步,虽然在初级应用中,本节乃至于后面关于类的属性用的不很多,但是,这一步迈出去,你就会在实践中有一个印象,以后需要用到了,知道有这一步,会对项目有帮助的。俗话说“

零基础学Python:特殊方法(2)

书接上回,不管是实例还是类,都用__dict__来存储属性和方法,可以笼统地把属性和方法称为成员或者特性,一句话概括,就是__dict__存储对象成员。但,有时候访问的对象成员没有存在其中,就是这样:x不是实例的成员,用a.x访问,就出错了,并且错误提示中报告了原因:“’A’ object has no attribute ‘x’”在很多情况下,这种报错是足够的了。但是,在某种我现在还说不出的情况