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机器学习

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Facebook发布PyTorch Hub,一行代码简单重现AI模型

可重现性是许多研究领域的基本要求,包括基于机器学习技术的研究领域。然而,许多机器学习出版物要么不可再现,要么难以复制。

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XGBoost入门指南

XGBoost是一个开放源码库,提供了梯度增强决策树的高性能实现。一个底层的C++代码库和一个Python接口组合在一起,形成了一个非常强大但易于实现的软件包。

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MIT等研究团队开发交互式工具ATMSeer,可查看和控制AutoML系统工作流程

麻省理工学院等研究团队开发了一种交互式工具,首次让用户看到并控制自动机器学习系统的工作方式。目的是建立对这些系统的信心,并找到改进它们的方法。

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Twitter收购AI初创公司Fabula AI,打击垃圾邮件和假新闻

Twitter收购了Fabula AI,这是一家总部位于伦敦的创业公司,它使用机器学习来帮助检测网络中的错误信息。

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苹果推出突破性新技术,使开发人员更加轻松快捷地创建应用

苹果软件工程高级副总裁Craig Federighi表示,“新应用程序开发技术使开发人员能够更快,更轻松,更有趣地开发应用程序,这代表着在所有苹果平台上创建应用...

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谷歌开源张量计算库TensorNetwork,计算速度提升100倍

还记得张量网络吗?它越来越多地用于机器学习以执行复杂计算,但有许多障碍阻碍了其广泛应用。首先,还没有一个免费的可用加速硬件库来大规模运行底层算法。此外,大多数张...

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用于评估机器人学习方法的基准平台REPLAB,简洁易用成本低

加州大学伯克利分校的研究人员开发了一种可重复的、低成本且简洁的基准平台,用于评估机器人的学习方法,名为REPLAB。该研究得到了伯克利DeepDrive,海军研...

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你的算法可靠吗?——度量神经网络的不确定性

假设您的模型是驾驶一辆汽车,帮助一位医生,甚至只是直接与一个(可能很容易被惹恼的)终端用户交互。在这些情况下,您需要确保在对模型做出的预测采取行动之前,您能够对...

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如何构建产品化机器学习系统?

为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP...

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纳米级无人机PULP Dronet仅重27克,具有强大的自主导航能力

苏黎世联邦理工学院和博洛尼亚大学的研究人员开发了一个纳米级无人机,名为PULP Dronet,仅有27克,具有深度学习的视觉导航引擎。论文显示无人机可以在一个端...

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谷歌开发新模型EfficientNets,缩放CNN的精度与效率超越现有模型

卷积神经网络(CNN)通常以固定的资源成本开发,然后进行缩放,以便在获得更多资源时得到更好的精度。

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人工智能的未来必将是人机协作

人工智能正在变得越来越普遍,影响着社会的各个方面。当然,每次在人工智能领域出现新的创新时,人们都会担心其取代人类工作。虽然这是科技驱动的社会的现实,但这些担忧中...

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跨入数据世界和机器学习你需要知道的一切

许多人试图进入与数据相关的领域;但是,由于分支学科之间有很多交叉和混淆,网络上也有很多可用的资源,有的人可能会迷失方向,究竟从哪里开始呢?许多人最终学习了一套通...

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用StyleGAN生成“权力的游戏”人物(上)

《权利的游戏》迎来了大结局,我斗胆在此问一下各位权游迷,你有没有想过如果你最喜欢的电影或电视剧中的角色性别完全不同会是什么样子?

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安静的半监督学习革命,一起清理未标记的数据

对于机器学习工程师来说,访问大量数据十分重要,但有标记的数据很有限。处于此困境的人可能会查阅文献,思考下一步该做什么,而文献似乎都会给出一个现成的答案:半监督学...

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AiTechYun

用深度学习从非结构化文本中提取特定信息

这是与我们工作有关的一系列技术职务中的第一个。在iki项目中,涵盖了一些机器学习的应用案例和用于解决各种自然问题的深度学习技术的语言处理和理解问题。

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揭秘反向传播算法,原理介绍与理解

机器学习最重要的一个方面是它能够识别输出中的误差范围,并能够在数据集越来越多的时候通过其神经网络提供更精确的数据解释。这通常称为反向传播,这个过程并不像想象中的...

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MIT开发新算法,判断机器学习系统是否足够稳健以适应现实世界

麻省理工学院的研究人员设计出一种方法,通过检测模型什么时候犯了不该犯的错误,来评估对于各种任务来说,该机器学习模型的稳健性。

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成为机器学习工程师最基本的五项技能

随着越来越多的公司采用人工智能、机器学习这些技术,机器学习工程师——即开发人工智能机器以及能够学习应用知识的系统的高级程序员的需求量很大。这些专业人员需要执行复...

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AiTechYun

从浅到深全面理解梯度下降:原理,类型与优势

梯度下降是迄今为止最流行的优化策略,用于机器学习和深度学习。它在训练模型时使用,可以与每个算法结合使用,易于理解和实现。

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