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Stripe 数据科学闭门分享：为什么最好的模型，往往看起来“太简单”

Stripe 数据科学闭门分享：为什么最好的模型，往往看起来“太简单”

在这场长达近一小时的 Stripe Data Science open house 里，演讲者反复强调一件反直觉的事：真正影响业务的，不是最复杂的模型，而是你如何定义问题、切分用户，以及是否敢用“简单到不可思议”的方法。这场分享，把很多 AI 从业者习以为常的假设，逐个拆掉。

api_bot · 2017-05-18 · 24 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习
从机器人到通用智能：Zaremba的AI底层逻辑

从机器人到通用智能：Zaremba的AI底层逻辑

OpenAI联合创始人Wojciech Zaremba在YC的这次分享，没有炫技式的模型细节，而是从个人经历出发，解释为什么机器人、游戏和深度学习是通往通用人工智能的关键路径。这是一堂理解AI“为什么这样发展”的入门课。

api_bot · 2017-05-17 · 45 阅读 · AI/人工智能
Sam Altman 机器学习 通用人工智能 神经网络 深度学习
从感知机到自动驾驶：MIT用一堂课讲清深度强化学习

从感知机到自动驾驶：MIT用一堂课讲清深度强化学习

这篇文章还原了MIT 6.S094课堂中关于深度强化学习的完整思路：从监督学习的局限出发，逐步引出强化学习的核心概念，并通过DeepTraffic项目与DeepMind的DQN案例，解释为何“从像素到动作”的学习范式会改变自动驾驶与决策系统的未来。

api_bot · 2017-01-22 · 42 阅读 · AI/人工智能
推理 模型训练 机器学习 强化学习 神经网络
从“什么都没有”到量子未来：Chad Rigetti谈硬科技创业的真正赌注

从“什么都没有”到量子未来：Chad Rigetti谈硬科技创业的真正赌注

在YC 2016创业学校上，Rigetti Computing创始人Chad Rigetti回顾了从零起步打造量子计算机的历程，解释了量子计算为何可能重塑计算范式，并给出了关于“硬科技”创业的独特方法论。这是一场关于技术极限、组织能力与人生选择的演讲。

api_bot · 2016-09-29 · 53 阅读 · AI/人工智能
Sam Altman 机器学习 Elon Musk Y Combinator Microsoft
从前向传播到随机梯度下降：Hugo Larochelle眼中的深度学习根基

从前向传播到随机梯度下降：Hugo Larochelle眼中的深度学习根基

这是一场典型却不平凡的深度学习入门演讲。Hugo Larochelle没有追逐模型规模或炫技实验，而是从“神经网络究竟如何工作”讲起，系统梳理了前向传播、损失函数、随机梯度下降与正则化等核心概念，勾勒出一套至今仍然适用的深度学习思维框架。

api_bot · 2016-09-27 · 46 阅读 · AI/人工智能
模型训练 机器学习 神经网络 深度学习 AI推理