有幸参加了微软OpenHack挑战赛,虽然题目难度不大,但是很有意思,学到了很多东西,还有幸认识了微软梁健老师,谢谢您的帮助!同时还认识同行的很多朋友,非常高兴,把这段难忘的比赛记录一下~~也分享一下代码,给那些没有参加的朋友, 数据集(文末链接) 首先每支队伍会收到一个数据集,它是一个登山公司提供的装备图片,有登山镐,鞋子,登山扣,不知道叫什么的雪地爪?手套,冲锋衣,安全带...一共12个类别,每个类别几百个样本,我们的任务就是对这些图片分类和识别 简单看一下: 赛题: 赛题共有6道,简单描述…

在现在机器学习如日中天的大背景下,微软亚洲研究院的实习岗位中,机器学习组的工作也是维护DMTK,参与算法改进,那么在此之前我们得了解DMTK是个啥. DMTK由一个服务于分布式机器学习的框架和一组分布式机器学习算法构成,是一个将机器学习算法应用在大数据上的强大工具包:无论是学术界的研究人员还是工业界的开发者,DMTK可以帮助他们在超大规模数据上灵活稳定地训练大规模机器学习模型. 官网:http://www.dmtk.io/ DMTK 包括以下几个项目: DMTK framework(Multiv…

作者:中国科学技术大学 王牧 Stanford  D. School 2014年6月,沐浴着加州的阳光,在斯坦福大学(下文简称Stanford)完成汇报后,历时一年的创新设计课程ME310的项目结束了.在即将告别之际,站在久负盛名的D.School设计学院内,感受着从这走出的成功的创业与NGO项目,感觉十分微妙.回味这一年来的项目历程,除了知识与视野的开拓外,最重要的是"成长",梦想愈渐清晰,而我正在路上.​ 多彩的校园经历让梦想日渐清晰 在中国科学技术大学(下文简称科大)求学的三年…

机器学习数据集,主数据集不能通过,人脸数据集介绍,从r包中获取数据集,中国河流数据集   选自Microsoft www.tz365.Cn 作者:Lee Scott 机器之心编译 参与:李亚洲.吴攀.杜夏德 要学习怎么使用微软 Azure 机器学习,最重要的是获取样本数据集和进行实验. 在微软,我们有大量的样本数据集可用.这些数据集已经在 Azure Cortana Intelligence Gallery 中的样本模型中得到了应用. 其中一些数据集可以通过 Azure Blob 存储获取,所以…

昨天总结了深度学习的资料,今天把机器学习的资料也总结一下(友情提示:有些网站需要"科学上网"^_^) 推荐几本好书: 1.Pattern Recognition and Machine Learning (by Hastie, Tibshirani, and Friedman's ) 2.Elements of Statistical Learning(by Bishop's) 这两本是英文的,但是非常全,第一本需要有一定的数学基础,第可以先看第二本.如果看英文觉得吃力,推荐看一下下面…

  小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber 写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从 1940 年开始讲起,到…

转自:机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

中国.NET:各地微软技术俱乐部汇总(持续更新中...)   本文是转载文,源地址: https://www.cnblogs.com/panchun/p/JLBList.html by ​史记微软.      i 成功的故事荡气回肠,失败的故事千回百转,但是你不去追求与偿试,你永完不会知道成功的原因失败的原因是什么,人生一辈子也就三万天,如果每天糊里糊涂的过去了,若干年后要连故事都没得讲.如果你还是孤单的程序狗,那么加入中国.NET俱乐部这个大家庭,我们一起书写最精彩的故事.   ★早期三俱★…

微软Azure机器学习服务 01|机器学习概述 首先上一张图, 这个图里面的大神是谁我也不清楚反正,但是看起来这句话说得很有哲理就贴出来了. 所以在人工智能领域下面的这个机器学习,到底是一个什么样的概念? 机器学习面对的对象是海量数据,使用的工具是计算机,通过计算机的计算资源,去运行一些机器学习的算法, 发掘海量数据背后的规律, 从而预测未来的行为和趋势. 那么机器学习和传统的数据分析有何区别? 传统的数据分析是人显示的去输入计算公式,让计算机机械化的通过这些公式去分析数据的特征和规律.数据学习…

今天看到一篇文章  Google’s Image Classification Model is now Free to Learn  说是狗狗的机器学习速成课程(Machine Learning Crash Course)现在可以免费学习啦,因为一开始年初的时候是内部使用的,后来开放给大众了.大家有谁对不作恶家的机器学习感兴趣的话,可以点击连接去看看. 但是以上不是我说的重点. 说狗狗的原因,是为了引出我大微软的机器学习. 在2018年3月7日,在Windows开发者日活动中,微软宣布推出Wi…

原文:http://developer.51cto.com/art/201501/464174.htm 编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning i…

转载:http://dataunion.org/8463.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智…

转自 飞鸟各投林 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始…

一.序言 微软的机器学习框架于2018年5月出了0.1版本,2019年5月发布1.0版本.期间各版本之间差异(包括命名空间.方法等)还是比较大的,随着1.0版发布,应该是趋于稳定了.之前在园子里也看到不少相关介绍的文章,对我的学习提供了不少帮助.由于目前资料不是很丰富,所以学习过程中也走了不少弯路,本系列的文章主要记录我学习过程中的一些心得体会,并对一些细节会做详细的解释,希望能为机器学习零基础的同学提供一些帮助.(C#零基础可不行) 二.基本概念 1.什么是机器学习?定义:一个电脑程序要完成任…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.而且原文也会不定期的更新,望看到文章的朋友能够学到更多. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Ju…

编者按:人工智能的浪潮正如火如荼地袭来,未来人工智能将大有所为,人们的生活轨迹也正在技术不断向前推进的过程中逐渐改变.人工智能不是科研人员或开发人员的专属,微软希望能够将人工智能带给每个人,从开发者到数据科学家,从技术爱好者到学生,从而激发出更前沿更独到的技术,催生出更富有生命力的产品. 为了帮助大家更好地理解人工智能相关的服务.技术和产品,微软最新推出“人工智能大礼包”——在线学习课程:微软人工智能公开课.云技术学校:Azure School.人工智能前沿技术分享:AI讲堂,一网打尽人工智能领…

感谢:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室 Jurgen Schmidhuber…

机器学习(Machine Learning)&深度学习(Deep Learning)资料 機器學習.深度學習方面不錯的資料,轉載. 原作:https://github.com/ty4z2008/Qix/blob/master/dl.md 原作作者會不斷更新.本文更新至2014-12-21 <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面.从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep L…

编者按:本文收集了百来篇关于机器学习和深度学习的资料,含各种文档,视频,源码等.并且原文也会不定期的更新.望看到文章的朋友能够学到很多其它. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍非常全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost 到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室…

自学成才秘籍!机器学习&深度学习经典资料汇总 转自:中国大数据: http://www.thebigdata.cn/JiShuBoKe/13299.html [日期:2015-01-27] 来源:亚马逊  作者: [字体:大 中 小] 小编都深深的震惊了,到底是谁那么好整理了那么多干货性的书籍.小编对此人表示崇高的敬意,小编不是文章的生产者,只是文章的搬运工. <Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感…

<Brief History of Machine Learning> 介绍:这是一篇介绍机器学习历史的文章,介绍很全面,从感知机.神经网络.决策树.SVM.Adaboost到随机森林.Deep Learning. <Deep Learning in Neural Networks: An Overview> 介绍:这是瑞士人工智能实验室Jurgen Schmidhuber写的最新版本<神经网络与深度学习综述>本综述的特点是以时间排序,从1940年开始讲起,到60-80…

首先我们先来说说这个ONNX ONNX是一种针对机器学习所设计的开放式的文件格式,用于存储训练好的模型.它使得不同的人工智能框架(如Pytorch, MXNet)可以采用相同格式存储模型数据并交互. ONNX的规范及代码主要由微软,亚马逊 ,Facebook 和 IBM 等公司共同开发,以开放源代码的方式托管在Github上.目前官方支持加载ONNX模型并进行推理的深度学习框架有: Caffe2, PyTorch, MXNet,ML.NET,TensorRT 和 Microsoft CNTK,并…

编者按:在美国时间7月14日举行的2014年微软教育峰会上,Adam项目面对牵上台的3只小狗,一一准确地报出了它们的品种.Adam项目代表了微软研究院在机器学习和人工智能领域的前沿进展.它可不仅仅认得小狗,未来,它出色的视觉识别能力能被应用到更广泛的领域. 文章译自:Microsoft Research shows off advances in artificial intelligence with Project Adam 如果你是个爱狗人士,你也许能熟练地判断出狗的种类.但你的智能手机是…

微软杰出科学家 John Platt 本文译自:Machine Learning Trends fromNIPS 2014 编者按:John Platt是微软的杰出科学家,也是微软在机器学习领域的领军人物.加入微软17年,一直在机器学习领域埋首耕耘.Platt也是SVM最快的加速算法SMO的提出者.NIPS大会是机器学习领域两大重要学习会议之一,另外一个是ICML.接下来的文章中Platt将和大家分享他所观察到的领域内令人激动的三大趋势. ​ 深度学习和神经网络研究继续保持快速增长的势头 深度学…

​ 年末将至,微软亚洲研究院喜讯连连.近日,IEEE(国际电气电子工程师学会)和ACM(美国计算机协会)先后公布了2017年度的院士名单(IEEE Fellow)和2016年度杰出会员名单(ACM Distinguished Member).其中,微软亚洲研究院共有四名研究员获选,他们分别是:刘铁岩博士获得IEEE Fellow和ACM Distinguished Member双重荣誉,华刚博士.梅涛博士以及郑宇博士荣获ACM Distinguished Member称号.这一殊荣代表着计算机学…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…

Deep Learning(深度学习) ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):一 ufldl的2个教程(这个没得说,入门绝对的好教程,Ng的,逻辑清晰有练习):二 Bengio团队的deep learning教程,用的theano库,主要是rbm系列,搞python的可以参考,很不错. deeplearning.net主页,里面包含的信息量非常多,有software, reading list, research lab, dataset, demo等,强…