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AI 创作离我们还远吗？

https 网络安全机器学习

导语｜近些年AI蓬勃发展，在各行各业都有着不同方式的应用。而AI创作艺术和生产内容无疑是今年以来最热门的话题，MidJourney生成的画作拿到艺术比赛第一名以及Stable Diffusion的开源，无疑将文本生成图片的热点在近期推向了高潮。那么AI创作到底发生过什么，原理又是如何，是噱头还是会有对我们有用的潜在应用场景呢？我们尝试深入浅出地来回答这些问题。本文作者：ryanlyin，腾讯IEG数据科学一、 AI创作怎么火了？今年开始，文本描述自动生成图片（Text-to-Image）的AI绘画黑科

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2022-11-03

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原来腾讯优秀数据分析师是这样的(二)

黑客安全机器学习神经网络深度学习

作者：陈会华腾讯CSIG数据产品经理导语| 从优秀数据分析师的访谈中，找到进入数据分析领域的捷径。寄语数据分析师Data analytist（或者数据科学家Data scientist），是公司不可或缺的组成人员，一家缺失数据分析师的公司，至少说明这家公司缺少数据驱动的意识，在未来竞争中，一定处于被动。一直以来，我致力于推进数据化运营，而数据化运营需要解决几个核心问题： 1. 如何培养员工基于数据决策的意识和能力？ 2. 如何构建一个高效的数据驱动的公司组织（如数据中心、产品团队的分析组等）和文

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2021-06-21

1.2K0

计算方法预测耐药性：耐药性人类健康的新威胁

机器学习神经网络深度学习人工智能学习方法

作者：chriszyyang 腾讯CSIG基础研究工程师 |导语在本篇文章中，我们首先向大家简单介绍耐药性的概念，以及展示耐药现象会对我们人类未来生存带来的巨大威胁。在临床实践中，耐药性通常是由直接影响药物结合的靶向蛋白质的突变所引发的。如果我们能够通过计算方法提前预测引起耐药性的蛋白质突变，这将会对精准医疗有着重要意义。因此，我们随后会简单介绍目前三种用于估计由靶点蛋白质突变引起耐药性的基于物理和数据驱动的计算方法，以及分析各自方法的优点和缺点。最后，我们会带领大家解析如火如荼的机器学习方法在耐药

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2021-03-16

1K0

区块链赋能下的数据治理新思路

数据库 sql 分布式机器学习

作者：konradliu，腾讯CSIG区块链产品经理 |导语大数据时代，数据源源不断产生并且汇集，数据已经成为企业间竞争的关键和影响国家竞争力的重要因素，大规模数据汇聚导致数据垄断困境的出现，进一步，使数据被不合理的分配与享用，然而，大规模数据收集也带来严峻的隐私泄露、数据滥用和数据决策不可信等问题，对传统的数据治理提出了新的挑战，数据隐私如何保护、数据交易和共享中如何可信传输、数据所有权与使用权如何厘清、数据价值如何合理定价等问题如何解决，并使数据得到正确和规范的使用是决定大数据继续发挥价值的关键，也

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2020-12-07

1.2K0

一个关于游戏AI不太野的野望

游戏机器学习神经网络深度学习人工智能

作者：jingwenyang，腾讯高级算法工程师 | 导语一种从机器学习出发的游戏设计新角度我们玩游戏时究竟在玩什么？游戏一直以来被称为第九艺术，而前八大绘画、雕刻、建筑、音乐、诗歌（文学）、舞蹈、戏剧、电影实际上或多或少的都在游戏中可以体现出来。对于一个有美学表达需求的人而言，在游戏中几乎能够实现他所有的幻想和抱负。这在我看来是游戏真正的魅力所在。诚然，由于经济利益的驱使，绝大部分的游戏都难以和艺术沾上边的。但是不可否认游戏给人们的生活带来了很多改变，它不仅成为了很多人最主要的消遣方

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2020-11-30

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Automl框架katib浅析

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

| 导语 AutoML是一种能将机器学习模型中特征工程、模型选择、超参选择等问题自动化解决的一种方案，使得机器学习模型无需人工干预即可被应用。而katib是一个基于kubernetes生态、简单且可扩展性强的AutoML的一种开源实现。腾讯内部的太极机器学习平台借鉴了katib的一些设计思想，使得AutoML能力集成到训练平台中。本文将剖析katib框架，对其基本概念、框架和流程进行简要介绍。一、AutoML和katib介绍 AutoML 我们知道，机器学习的本质其实是针对某一种学习模型，搜索

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2020-10-12

2K0

腾讯视频小视频特征优化总结

特征工程 android ide 机器学习神经网络

|导语特征之于机器学习至关重要，大部分机器学习任务中特征复杂度决定了算法效果的上限。本文主要分享特征工程的通用方法论和腾讯视频小视频场景的特征实践工作。主要内容包括小视频排序特征、特征工程的方法论、特征在机制的应用。一、小视频排序特征腾讯视频小视频场景所用到的特征主要包括以下几种：视频和CP特征、用户特征、因果特征、session特征。 1.1.视频特征视频特征主要包括视频ID、标签、统计特征、视频作者以及视频作者ID、视频作者标签等等。 ID类特征是点击率预估模型中非常重要的特征，主要负责为模

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2020-09-21

1.9K0

刷新训练ImageNet世界记录，腾讯工程师做了什么？

编程算法批量计算机器学习神经网络深度学习

日前，腾讯工程师以2分31秒的成绩，成功打破128卡训练ImageNet的世界纪录。与之前保持的记录相比，快了整整7秒。“我们的实力还没有完全发挥，如果改用RoCE，这个成绩可以进一步提升到2分2秒”参与其中的腾讯工程师这样说。 Tips: ImageNet在图像处理领域非常有名，它是一个已完成标注的海量数据集，也是公认的图像处理算法试金石：谁的算法用了更少的训练资源、在更短的时间内训练完ImageNet，还能得到更高的准确率，谁的算法就能排名靠前。具体点说，腾讯工程师们在25Gbps的VPC网络

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2020-08-31

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文本+视觉，跨模态给你带来不一样的视角

数据分析机器学习神经网络深度学习人工智能

一、简介随着网络的发展，多模态数据（文本、图片、语单、视频等）越来越多，如何从大数据中挖掘出知识显得越来越重要。网络存储的数据种类繁多，有文本、图片、语音、视频等，如何将这些信息关联起来，更好地理解数据并从中挖掘知识非常关键。其中，图片与文本的匹配模型，研究得越来越多[1-4]。图文匹配模型对于其它多模态领域（包括：Image caption、Image synthesis、VQA等，图1）有着非常大的帮助，因为它可以计算图片与文本之间的相似度。图1【图文匹配模型对于多模态领域的重要

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2020-07-25

3.7K0

百万奖金池+鹅厂直通车，2020腾讯广告算法大赛火热报名中！

编程算法腾讯广告算法大赛机器学习神经网络深度学习

2020腾讯广告算法大赛已正式发布，目前大赛处于火热报名中，欢迎扫描下方二维码或点击文末阅读原文进行报名。报名链接： https://algo.qq.com/signup.htmlrfisource=UR0416 过往三年，腾讯广告算法大赛为来自世界各地的众多企业和研究人员提供了开放的数据集和真实应用场景的研究问题。 2020腾讯广告算法大赛再度升级，腾讯广告携手腾讯云、腾讯大数据、腾讯招聘及腾讯高校合作等合作伙伴举办腾讯广告算法大赛，邀请产学研多方重磅专家，再次为广大技术人搭建起一个交流与竞技

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2020-04-27

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国内网剧AI换脸术首秀：五毛特效引吐槽，锅谁来背？

神经网络深度学习人工智能机器学习

最近玄幻网剧《三千鸦杀》AI 换脸的五毛特效吸引了一波吃瓜群众。经过 AI 换脸处理后的剧中角色——面部扭曲、表情生硬、脖子和头颜色完全分离。曾经红遍大江南北的「AI 换脸」为何在该剧中表现得如此不如人意。 2017 年，AI 换脸技术「DeepFakes」在国外兴起，通过一款简单的教程，即便是技术小白也能将明星或熟悉人的脸替换到影视作品中。 2019 年，B 站 up 主「换脸哥」将《射雕英雄传》中朱茵的脸替换成杨幂，ZAO App Store 一夜之间刷爆朋友圈，换脸潮流蔓至国内，与之相对应的黑产

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2020-03-25

1.8K0

【深度好文】推荐系统中的深度匹配模型

特征工程大数据推荐系统机器学习神经网络

关于作者辛俊波，腾讯算法数据中心\应用算法组导语I推荐系统和搜索应该是机器学习乃至深度学习在工业界落地应用最多也最容易变现的场景。而无论是搜索还是推荐，本质其实都是匹配，搜索的本质是给定 query，匹配 doc；推荐的本质是给定 user，推荐 item。本文主要讲推荐系统里的匹配问题，包括传统匹配模型和深度学习模型。深度学习之风虽然愈演愈烈，但背后体现的矩阵分解思想、协同过滤思想等其实一直都是贯穿其中，如 svd++ 体现的 userCF 和 itemCF 的思想，FM 模型本质上可以退化成以上

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2020-02-12

1.9K0

如何超过医生准确率，做好医生第三只眼？腾讯医疗AI背后黑科技

迁移学习监督学习机器学习神经网络人工智能

关于作者尚鸿，腾讯研发管理部\AI平台部\AI医疗中心从最开始的每月一个版本，到后来的 2017年，再次兴起的人工智能还在寻找产业落地，而亟待信息化、智能化的医疗系统在寻找技术突破，于是，腾讯、医疗，看似不相关的两者，在2017年走到了一起。医疗AI，用科技赋能医疗，创造医疗资源，提升全社会的医疗水平，这里同时蕴藏着巨大的社会价值和商业价值。当然机遇总是伴随着挑战，人工智能被媒体包装的神乎其神，而医疗体系对结果的准确性有着最为苛刻的要求，技术上的挑战远远不是“下几个开源算法”就能搞定的。带着科技向

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2019-12-30

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QQ看点日报内容优化——基于BERT的热点召回系统

NLP 服务机器学习神经网络深度学习人工智能

关于作者颜锐荣，腾讯信息流平台产品部开发二组员工导语I基于BERT搭建了看点日报热点召回系统，大大提升了看点日报热点内容量等核心指标，本文将会详解看点日报热点召回系统的总体框架及核心方法。一、业务背景看点日报旨在为用户提供新热、优质的文章，对热点事件及文章的及时捕捉有着非常强的需求，从海量文章中人工发现热点文章无疑是巨大的运营成本，所以自动发掘热点文章是必要的需求。而发掘热点事件的时效性、热点事件的覆盖度、文章聚合成事件的效果、热点事件召回文章的召准率、热点文章的质量等是热点召回系统的核心指标。我

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2019-12-18

1.6K0

腾讯大数据星火计划技术沙龙对外报名正式启动！

大数据机器学习神经网络深度学习人工智能

导语：腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会，技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办，为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程，如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上，大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的技术

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2019-10-10

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当AI学会种黄瓜

机器学习神经网络深度学习人工智能编程算法

人生三大终极问题—— 早上吃什么？中午吃什么？晚上吃什么？俗话说得好，民以食为天。人工智能时代的食物，会不会带一点数字的味道呢？别说，还真会。会码代码的吃货们在追求美味的路上越走越远，竟然把人工智能用在大蒜酱上。多亏了人工智能与数据科学，麻省理工的吃货们找到了最好吃的大蒜酱。也许不久的将来，我们吃到的青酱意面里酱和面的原材料都是人工智能种出来的了！前不久，麻省理工大学的研究者就用数据科学和机器学习让做大蒜酱的罗勒叶变得更好吃了。他们通过机器学习让人工智能改变种植条件，使罗勒叶一直散

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2019-05-16

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腾讯用AI种黄瓜，程序员忍了四个月，终于拍了它

机器学习编程算法深度学习其他强化学习

今天要介绍的是一筐黄瓜。这可不是一筐普通的黄瓜。它们是由腾讯人工智能实验室AI Lab团队的成员协同国内外农业专家和学生，使用人工智能AI在荷兰一间温室里种植出来的黄瓜。它们和我们平常在菜市场买的黄瓜有什么区别呢？放大了图片看看... ... 其实也没啥区别。依然是大家熟悉的黄瓜，可蒸煮，可煎炒。这筐黄瓜的诞生，要从一个国际挑战赛说起。今年3月，荷兰著名的高等学府瓦赫宁根大学面向全球人工智能团队，发起了一场线下真人实景大型农作物养成与模拟经营类挑战赛——种黄瓜。它设定的挑战目标是：在限定

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2018-12-18

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Google、微软、BAT、华为等40+AI落地案例年终总结

机器学习神经网络深度学习人工智能

说到人工智能落地，大家的痛点需求是什么？根据前期调研，技术、业务、选型和管理是受关注最多的几个话题，主要为： 1. AI和机器学习的实施效果，在落地过程中遇到的问题，解决经验是怎样的； 2. 如何将机器学习等人工智能技术整合到正在开发的应用和业务中，能为业务具体带来什么收益； 3. 相关工具、平台、框架是怎样的，如何做选型； 4. 企业如何引入人工智能和机器学习，如何构建一个专门的人工智能团队，有哪些难点和需要注意的事情；这里，我们邀请到了40+来自Google、微软、亚马逊、BAT、京东、美团、华为

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2018-11-27

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腾讯最纯粹的一届WE大会：从黑洞、虫洞到克隆猴

go 大数据机器学习机器人 nat

一年一度的腾讯WE大会结束了，戳这里就能复习直播回放。说到“复习”，和这次大会的主题 “雅努斯之门”倒有点异曲同工之妙：人类总是一边试图洞悉过去的奥秘，一边尽情畅想未来的可能。于是，我们为你奉上腾讯WE大会专属“复习”套餐，内含：一串顶尖科学家的金句暴击一个可以“救命”的课题一项青年科学家大奖准备好接受庞大信息量的洗礼了吗？一串顶尖科学家的金句暴击虫洞并不会在宇宙当中自然产生，需要有高级文明有意识的去创造和维持。只有通过特殊材料的填充，虫洞才能存在。 —— 基普·索恩

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2018-11-06

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基于机器学习与动力学的社交传播研究

机器学习微信

引言：6.14日“腾讯创新日：科技年技术盛宴”代表腾讯各个事业群技术实力的四级专家、腾讯微创新2016年度创意获奖团队欢聚一堂，一起畅谈AI、系统安全、架构设计、社交传播、推荐模式、游戏引擎等前沿科技和腾讯应用创新的台前幕后。来自WXG的搜索应用部数据中心总监、专家工程师陈川，就基于机器学习与动力学的社交传播研究，给大家进行了分享。本次分享介绍了基于微信数据的社交传播研究，包括同质性、社会强化、传播价值等技术，以及在广告、表情等业务精准投放上的应用。以下为陈川演讲实录各位同事下午好，我是来自

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2018-03-01

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