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AI如何改善采矿行业现状？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-21 热度：116
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 在把数据与挖掘两个字眼结合在一起时，大家首先想到的可能是IT与技术共同从企业数据当中提取价值的场景。事实上，数据与智能完全能够在真正的挖掘现场迸发可观的能量，并且其中带来的价值[详细]
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大小仅1MB！超轻量级的人脸识别模型火爆Github
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-21 热度：56
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 近日，用户Linzaer在Github上开源了一款适用于边缘计算设备、移动端设备以及 PC 的超轻量级通用人脸检测模型，该模型文件大小仅1MB，一经开源就霸榜Github Trending榜单。 短短几天时间，[详细]
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你知道选工业机器人9大参数？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-21 热度：128
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 智能制造是全球工业制造企业所追求的目标，在向智能化转型中，涉及到设备、生产、业务、企业管理等方方面面，引用到很多先进设备和技术，如工业机器人，那么在选择工业机器人时，需要关注[详细]
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超过Google，微信AI在NLP领域又获一项世界第一
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-21 热度：115
【大咖·来了 第7期】10月24日晚8点观看《智能导购对话机器人实践》 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 微信AI，NLP领域又获一项世界第一，这次是在机器阅读理解方面。 在专门考验计算机数学推理能力的DROP数据集上，微信[详细]
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18个挑战项目带你快速入门深度学习
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-18 热度：191
AlphaGo 大战李世乭之后，深度学习技术便在国内变得异常火。吸引了大批的技术人员争相学习，那么到底如何才能更快速的入门深度学习呢？ 下面给大家介绍的 18 个挑战项目，通过实践动手带你快速入门深度学习！ 1.北京市住房价格预测 本挑战运用线性回归的相[详细]
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专家认为对“人工智能+教育”应持审慎态度
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-18 热度：89
制图/李晓军 ● 人脸识别进校园,既有数据安全也有个人隐私问题,包含学生的个人信息要非常谨慎,能不采集就不采集,能少采集就少采集,尤其涉及个人生物信息的 ● 网络安全法规定,网络运营者收集、使用个人信息,应当遵循合法、正当、必要的原则,公开收集、使用[详细]
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PyTorch横扫顶会，TensorFlow退守业界：机器学习框架一年变天
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-18 热度：194
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 TensorFlow 2.0正式发布没几天，PyTorch 1.3今天也上线了。 一个疯狂强调易用性，一个整出了移动端部署。老将和新秀都卯足了劲。 毕竟，机器学习框架的世界，局势变化过于迅猛，稍不注[详细]
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机器学习帮你预测电池寿命：精确了解电池还能充几次
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-18 热度：157
电池寿命的确定，是移动硬件发展的重要一环，但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯，电池寿命变成了一门玄学。 不过柏林的三位小伙伴，利用Tensorflow，在原有的预测体系基础上。更近一步，完成了电池的全寿命预测。 捋清数据 研究者[详细]
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人工智能统计调查：86％的消费者更喜欢人工客服
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-18 热度：82
最近一些人工智能的健康和进展状况相关调查、研究、预测和其他定量评估突显出以下几点：美国消费者越来越不愿意与聊天机器人聊天，人们对人工智能作为关键业务组成部分的期望越来越高，由于部署这项新技术导致员工技能差距越来越大。 人工智能带来的业务影[详细]
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2019机器学习框架之争：与Tensorflow竞争白热化，进击的PyTorch赢在哪里？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-17 热度：159
大数据文摘出品 来源：thegradient 编译：张大笔茹、曹培信、刘俊寰、牛婉扬、Andy 2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对方借鉴，[详细]
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500亿参数，支持103种语言：谷歌推出「全球文字翻译」模型
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-17 热度：77
由于缺乏平行数据，小语种的翻译一直是一大难题。来自谷歌的研究者提出了一种能够翻译 103 种语言的大规模多语言神经机器翻译模型，在数据丰富和匮乏的语种翻译中都实现了显著的性能提升。他们在 250 亿个的句子对上进行训练，参数量超过 500 亿。 在过去[详细]
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对于人工智能的恐惧及其5个解决方法
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：59
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[详细]
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机器学习免费跑分神器：集成各大数据集，连接GitHub就能用
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：173
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 搞机器学习的小伙伴们，免不了要在各种数据集上，给AI模型跑分。 现在，Papers with Code(那个以论文搜代码的神器) 团队，推出了自动跑分服务，名叫sotabench，以跑遍所有开源模型为己[详细]
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AI核心难点之一：情感分析的常见类型与挑战
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：102
情感分析或情感人工智能，在商业应用中通常被称为意见挖掘，是自然语言处理(NLP)的一个非常流行的应用。文本处理是该技术最大的分支，但并不是唯一的分支。情绪AI有三种类型及其组合。它们都面临着各自的挑战，目前都处于不同的发展阶段。在本文中，笔者将[详细]
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机器学习转化为生产力，警惕这4个常见陷阱！
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：65
大数据文摘出品 来源：topbots 编译：武帅 在一场科技会议上，演讲者询问观众，有谁为自己的业务开发过机器学习或者人工智能模型?80%到90%的人都举起了手。 那么，你们当中有谁将它投入生产了呢?演讲者继续发问。几乎所有的人都放下了手。显而易见，几乎每[详细]
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PyTorch终于能用上谷歌云TPU，推理性能提升4倍，该如何薅羊毛？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：65
本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 Facebook在PyTorch开发者大会上正式推出了PyTorch 1.3，并宣布了对谷歌云TPU的全面支持，而且还可以在Colab中调用云TPU。 之前机器学习开发者虽然也能在Colab中使用PyTorch，但是支持[详细]
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非监督学习最强攻略
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：143
MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳。本次主要讲解的内容是机器学习里的非监督学习经典原理与算法，非监督，也就[详细]
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人工智能遇冷，自动驾驶受阻？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：178
随着全球经济周期这一轮触底，很多前两年火热的风口都开始下降和关闭。 人工智能资本层面遇冷 有数据显示，自2018年第二季度以来，全球人工智能领域投资热度逐渐下降。今年5月份，中国信息通信研究院数据中心发布了《全球人工智能产业数据报告》，该报告显[详细]
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5G自动驾驶什么样？韩国测试得出这样的结果
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：138
自动驾驶与5G的产业发展备受关注，而两者结合会有什么样的效果，韩国企业近日进行了一番探索。韩媒报道称，10月10日，LG U+自动驾驶汽车在首尔麻谷LG科学园一带的普通公路上进行了测试。据韩国《中央日报》网站10月11日报道，在这次演示中，自动驾驶汽车、[详细]
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11个主流AI聊天机器人平台，你绝不能错过
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：145
人工智能聊天机器人掀起了一场用户体验革命。只要用户需要，机器人就能提供有用的信息。一些企业应用AI聊天机器人为客户提供积极有益的帮助，企业也因此得到了长足的发展。 许多品牌都利用聊天机器人提升消费者服务体验。这项技术正逐渐发展成熟，并为各种[详细]
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图灵奖得主Yoshua Bengio：深度学习当务之急，是理解因果关系
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：160
深度学习擅长在大量数据中发现模式，但无法解释它们之间的联系，而图灵奖获得者Yoshua Bengio想要改变这一点。 图：将因果关系整合到人工智能中是一件大事！Yoshua Bengio 今年3月，Yoshua Bengio凭借着在深度学习技术的突出贡献而获得图灵奖，这是计算机[详细]
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集合三大类无模型强化学习算法，BAIR开源RL代码库rlpyt
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-11 热度：59
近日，BAIR 开源强化学习研究代码库 rlpyt，首次包含三大类无模型强化学习算法，并提出一种新型数据结构。 2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分属于无模型[详细]
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AI用于疾病诊断和新药品设计的前景可观
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-11 热度：189
医疗保健行业一直都是创新先行者。然而，疾病和病毒不断地变种，给医疗保健行业带来一定的挑战，现在借助人工智能（AI）和机器学习算法，该行业迎来了新机遇。 ▲ 图：医疗科技概念及医疗器械（Getty/图片来源） 《柳叶刀数字健康》（TheLancet Digital He[详细]
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神经网络中的各种损失函数介绍
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：94
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网[详细]
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人工智能在情绪方面更智能了？人类也应如此
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：128
人们处于孤独中的行为方式与在公共场合的行为方式大相径庭，但人的基本性格仍然会保持不变。在没有观众的情况下在公寓里跳舞，表达了一种想在大舞台上跳舞的秘密愿望，但是人类会根据社会规范的要求调整这些突发奇想。 情绪智能决定了我们的信心、沟通技巧[详细]
