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陈然的公开内容

文章、回答、视频、播客和访谈的统一归档 · 全部内容 · 1110 条 · 第 12 / 37

和 AI 讨论内容归档

ChatGPTClaude

2017

为什么现在的老一辈都宁可相信朋友也不相信自己的儿女?

知乎/回答
1 分钟

父母这辈子见了成千上万的人,沉淀了几十年,交了这么些朋友,他们经历类似,三观相近,能够相互理解,要说不相信这些人,那早就连朋友都做不成了。 要我说,很多时候你也宁愿相信你朋友,而不愿相信你父母了吧。 有时候也不是个谁更好谁更坏,而就是个心安。

随笔与杂谈

如果有第谷的数据,现在的机器学习,深度学习有办法学出开普勒三定律吗?

知乎/回答
2 分钟

简单来说是不能,但只是不能明确表达出这种形式,但我们并不知道它是不是已经学会了。因为现在机器学习的主流方向主要是解决明确的问题,比如人脸识别、机器翻译、推荐系统等等,在如何理解模型的方面的研究并不足够火热。倘若有一天这些问题人类都解决了,下一步的大热研究方向,可能就是去理解,机器学习到底学习了什么。 对于机器智能一直有...

AI 与未来机器学习与数据科学

如何评价知乎用户『大盗贼霍老爷』的微信公众号文章《知乎作了什么恶》?

知乎/回答
2 分钟

与之相反,我从知乎获得的信息质量越来越高,我非常欣喜地看到知乎核心信息流算法的开发进展很大,也祝愿知乎早日发布精准的广告平台。 早期邀请制,因为社区小,人与人之间都熟,所以好控制,质量高。 中期有段时间知乎的内容质量是差强人意的,核心原因是,信息传播主要依赖用户的点赞行为,导致大V控制了网站的内容走向,热点内容充斥,群...

机器学习与数据科学随笔与杂谈

这一波人工智能泡沫将会怎么破灭?

知乎/回答
4 分钟

谢邀 泡沫的破灭是商业周期的变化,是人类金融社会机制的正常现象,但泡沫的出现与否都不能掩盖机器智能快速发展的事实。因此,与其关注金融现象,不如多思考如何理解机器智能发展的规律,加以利用,把握先机。 人类对于机器智能的发展,有一个非常大的局限性,就是把人类的思考方式,作为衡量是否智能的标准,导致容易错误地估计机器智能的发...

AI 与未来机器学习与数据科学

可否详细介绍一下CMU的MCDS?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 这个问题下的答案都说的很全面了,还有一个类似的问题:CMU的MCDS(VLIS)项目值得去吗? - 留学 - 知乎 也有不少好的答案,可以结合起来。 我说一点我非常喜欢这个项目的地方。我是 Analytics Track 13 Fall 的,我认为毕业设计的安排非常合理。 一是毕业设计横跨两个学期,如果有机会可以...

求学、留学与学习

清华的本科成绩不好可以申请出国读研究生吗?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 据我了解,清华毕业的哪怕低 GPA,去美帝 TOP 50 CS Professional Master 一般没问题。如果专业课成绩还不错的话,加上有别的闪光点,去好的项目也是有可能,但也只能尽人事看天命了。如果考虑比如香港的学校,那几率大很多,找院系的老师询问一下可能托福考个80+就直接去读书了。 工作几年再申请...

求学、留学与学习

2016

做底层 AI 框架和做上层 AI 应用,哪个对自己的学术水平(或综合能力)促进更大?

知乎/回答
4 分钟

谢邀 对能力促进的程度是一个非常主观的判断,这取决你你对自己的定位,以及对于大趋势的理解。我在这里分享一下我思考的过程,希望有所帮助。 我一直在尝试做机器学习在各个领域的应用,特别是小众领域的应用。在 CMU 的时候我花了大概一年的时间研究机器学习和法律领域的结合,并发表了论文,积累了不少如何踏入陌生领域的经验。我在之...

机器学习与数据科学职业成长与心态

如何评价谷歌的「人工智能先行」(AI First)战略?

知乎/回答
2 分钟

谷歌提出 AI First 是一个非常有魄力的决定,我非常认同这个大战略。 虽然 AI 的定义非常模糊,但是广义来讲,也包括各种流行词汇,比如 Big Data, Machine Learning, Data Mining, Deep Learning 等等。无论是对内应用各类 AI 算法,还是对外提供基于 AI 的服...

AI 与未来机器学习与数据科学

如何看待知乎开始植入广告?

知乎/回答
1 分钟

希望知乎早日招募到足够多、足够优秀的人才做精准算法,开放广告平台。 我见过很多人特别喜欢 Facebook 上的广告,因为精准。只要算法做得好,广告本身就可以是内容的一部分。

随笔与杂谈机器学习与数据科学

Amazon Mechanical Turk 前景如何?

知乎/回答
3 分钟

Amazon Mechanical Turk (MTurk) 是一个并不被大众所了解,严重被低估的平台。它提供了一种标准化的向人类发布任务并收集数据的方式,而且完全由价格驱动,你可以把它想象成一个 Human As a Service。MTurk 继承了 Amazon 一贯不重视 UI 但是重视 API 的策略,对于入...

机器学习与数据科学构建与工程

2016~20 年硅谷需求量最大的是什么方向的技术人才?

知乎/回答
4 分钟

谢邀 可以说任何时代,最需要的人,都一样,就是那些既懂得最新的技术,也懂得现在的商业环境,并且有能力把最新的技术应用到目前的市场上的人。每个时代大潮的技术不同,但是这样的趋势是没有变化的。 曾经的“互联网、信息高速公路”时代塑造了一批优秀企业,带来了一个全新的产业;一个充满“云计算、移动互联网”改变了不少企业的经营模式...

AI 与未来机器学习与数据科学

美国机器学习方向的 master 找工作前景如何?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 机器学习的应用在工业界需求很高,有过工作经验的人可以很轻松的找到工作,供给远远小于需求,而且需求越来越大。 但是招 New Grad (PhD 可以考虑) 相对较少。原因很多,简单来说,就是 New Grad 往往工程经验不够,学术能力也不够。工业界的现状不复杂:大公司搞机器学习的组大、人多、要求高,PhD 是进...

职业成长与心态机器学习与数据科学

美国租房:Crime Map & Metro Station

知乎/文章
1 分钟

我司 Trulia 最近出了一个新功能:Rent Near Transit 。一言以蔽之,就是帮你找到在地铁附近的租房。 同时,为了帮助大家了解各个站点附近的房价,我们也做了各个站点房价中位数的地图。 这里是几个大城市的地铁系统租房地图: San Francisco, Bay Area (旧金山地区 Bart)附近的租...

海外生活实务社会与科技观察

截至 2016 年 3 月,机器学习、数据挖掘、计算机视觉等的泡沫有多大?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 现在,2016年6月,机器学习、数据挖掘、计算机视觉等应用毫无泡沫,甚至远远没有发挥算法应有的潜力。 从我在 Trulia: Real Estate Listings, Homes For Sale, Housing Data 工作的经验来看,公司几乎每一个产品线都有可以算法化的地方。同时,不少新的算法可以带来全...

机器学习与数据科学AI 与未来

我组招人啦,Sr. Data Scientist: CV & DL

知乎/文章
4 分钟

我组招人啦:Sr. Data Scientist: CV & DL 链接直接申请:Trulia - Senior Data Scientist- Computer Vision & Deep Learning 欢迎有过在图像识别和深度学习有过工作经验的工程师、科学家申请。如果你是PhD/Master毕业生,但已经有过大...

组织、招聘与管理机器学习与数据科学

有哪些比较好的机器学习、数据挖掘、计算机视觉的订阅号、微博或者是论坛?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 Data science blogs: GitHub - rushter/data-science-blogs: A curated list of data science blogs 是一个比较长的数据科学、机器学习等内容的博客列表,给了rss,会不断增加。

机器学习与数据科学求学、留学与学习

如何看待人工智能律师的诞生,类似Ross的人工智能律师在中国是否可行?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 我在CMU硕士毕业的时候的毕业设计,做的是AI&Law相关的研究,之前也写过一点内容: AI and Law, 人工智能与法律(一):欢迎围观 - Hello 陈然! - 知乎专栏 希望大家看看,督促我继续写下去。 总体上我是认同 @梅林 的答案的,由于现在技术的局限性,我们关注的更多的是如何使用技术帮助律师(或...

AI 与未来机器学习与数据科学

北美留学找房子找室友找房子需要注意哪些问题?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 首先,最重要的是要去看自己学校CSSA的手册,这里面都是历年来各位学长学姐血和泪的教训,一定要仔细研读,可信度最高。 其次,考虑到每个地方都不一样,说一点通用的注意事项,只说校外自己租房子。美国的租房子主要分为两种:一类是大的 Rental Community,有专门的leasing office,有很多不同型号...

海外生活实务求学、留学与学习

CountryOS: The best way to manage country in the 21st century

知乎/文章
5 分钟

Free Trial: Country OS Great Features Security CountryOS is the first software solution whose data and servers are not only distributed globally but also throug...

随笔与杂谈

硅谷房价有多高?

知乎/回答
1 分钟

以下数据来自 Trulia: Real Estate Listings, Homes For Sale, Housing Data Real Estate Market Trends for San Francisco, CA Real Estate Market Trends for Santa Clara, CA ...

社会与科技观察财务与人生选择

如何评价知乎新版专栏?

知乎/回答
1 分钟

消息框炸了,因为没办法取消新文章提醒 专栏文章依然没法收藏,不知道知乎对于收藏夹功能的定位到底是啥,希望有一天收藏夹功能也能进主信息流 最后,依然非常关注这个问题:读读日报的内容是否会被整合入知乎主站? - 知乎 欢迎关注专栏:Hello 陈然! - 知乎专栏

随笔与杂谈

如何评价电影《蝙蝠侠大战超人:正义黎明》(BVS)?

知乎/回答
1 分钟

今天(2016.3.23)公司组织去看了提前上映版,为了不剧透,只发一个感受:为啥小扎这孩子在FB赚了大钱就变坏了呢?

随笔与杂谈

如何看待 Pinterest 的相似视觉搜索结果?

知乎/回答
1 分钟

从技术难度来讲,受益于深度学习的发展,相似图片搜索几乎已经成为一个解决的问题。 在应用的领域,Pinterest 带了一个好头,是一个非常优秀的应用典范。同时,发布的论文 http://www.kevinjing.com/visualsearchatpinterest.pdf 从系统架构来讲,也非常有指导性。 从工程角...

机器学习与数据科学构建与工程

Zillow 数据集怎么下载?

知乎/回答
1 分钟

谢邀 Zillow 是全球最大房地产数据平台。大部分的房地产有关数据都已经分门别类整理好,并按照省份、城市、社区等各个粒度提供下载: Data - Zillow Research 同时,受益于美国所有房屋数据Public Records对所有人都开放,以及成熟的MLS系统,从第三方比如 Retsly 也可以通过API等...

机器学习与数据科学海外生活实务

只有“XX”能回答此问题是知乎的隐藏功能吗?

知乎/回答
1 分钟

这是知乎早期的一个功能。 大体的流程就是向某某人问一个问题,然后只能此人能答。早期出现了很多向大V提问的问题,比如专门问李开复老师等等。 不过很早之前就下线了。

随笔与杂谈

2015

CMU硕士还有半年毕业,找工作想专注找到真正热爱的data scientist工作但又怕太冒险怎么办?

知乎/回答
2 分钟

谢邀 如果就是为了Data Scientist这个 Title的话,我觉得没有必要担心,现在很多公司也都知道求职者非常喜欢Title,所以也给了很多这个Title的职位的,所以只要你继续努力找,一定会找到一份叫Title叫做Data Scientist的工作。 如果所爱的并不是Title,而是实际工作内容的话,那么就需...

职业成长与心态机器学习与数据科学

知乎最初的一批优质用户不活跃了么?

知乎/回答
2 分钟

我是2011年进驻知乎的相对较早的那波用户。我觉得这个现象确实很明显:最早的那波用户活跃度有所降低,当然,我也是。虽然现在看的多,但写的少,这里也只说说为什么我答的少了。 2011年的时候我还是大二、大三,刚进入 THU 不久。那时知乎上关于大学生活的回答并不多,因此我主要是分享自己大学生活的一些经验,解答一些困惑。另...

随笔与杂谈创作:音乐·写作·内容

Docker 的应用场景在哪里?

知乎/回答
1 分钟

Docker for Data Science at Trulia 和一点感悟 - Hello陈然! - 知乎专栏 我们在Trulia Data Science Team 里面推行了Docker。一方面是搭建API做SOA,另一方面也在帮助每一个Data Scientist 都可以直接从最开始算法分析、开发一直做到部署...

构建与工程机器学习与数据科学

Docker for Data Science at Trulia 和一点感悟

知乎/文章
4 分钟

刚刚在 Trulia 的博客上发表了我的第一篇文章:Docker for Data Science at Trulia. -How Trulia’s Data Scientists Minimized Releasing, Testing, and DevOps Efforts with Docker 文章大意,就是我...

构建与工程机器学习与数据科学

Nexus 5X 实际体验如何?

知乎/回答
1 分钟

第一批pre-order拿到的机器,不知道是不是如其他各位所说是品控的问题,总之体验非常糟糕 各种卡成翔:相机卡,桌面卡,地图卡,什么都卡 发烫严重 掉电严重 几乎一半时间的处于没法用的状态 我从10年的Milestone 开始使用Android ,这是我遇到的第一款体验如此差的Android 手机,而且还是Googl...

社会与科技观察