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AI研习社

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AI 崛起的第九个年头,还有哪些大有可为的地方?
从2012年算起,人工智能的再次爆发已经进入了第九个年头,人们对“人工智能是什么”也从最初的懵懂、憧憬、恐惧,逐渐走向深度的认识。在2018年人们还在讨论人工智能什么时候会再次进入寒冬,但到了2019年人们对“寒冬”之说已经不再感冒,而是普遍在追寻“如何让人工智能可理解”或者“AI所引发的隐私、安全、伦理问题”。2020年,人工智能依旧在蓬勃发展,并在各行各业产生了深刻的影响。2020年还剩下10个月的时间,让我们去预期,人工智能会有哪些重要的趋势呢?
AI研习社
2020-02-27
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微软强化学习开源节项目开始接受申请,1万美元助学金,3月6日截止
微软研究院的全球项目:强化学习开放源代码节(RL Open Source Fest),目前已经开始面向全球接受申请。
AI研习社
2020-02-27
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谷歌公布GSoC 2020 暑期代码项目名单,200个开源项目30个新增
谷歌(Google)本周宣布了进入GSoC 2020的200个开源项目。谷歌的GSoC(Google Summer of Code,暑期代码计划)已经走到第16年,该计划旨在让学生在暑假的几个月中参与开源开发。录取的学生将在活动中获得3000至6600美元之间的津贴。
AI研习社
2020-02-26
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如何搭建增量推荐系统?
尽管我会尽量减少数学术语的使用,但本文希望读者熟悉一些概念,如矩阵分解、嵌入空间以及基本的机器学习术语。这篇文章并不是推荐系统的介绍,而是对它们的增量变体的介绍。在任何情况下,本文的主要受众是机器学习和推荐系统领域的初学者。
AI研习社
2020-02-25
1.5K0
四步组建高效机器学习团队
在过去的几年里,机器学习得到了巨大的发展。但是,机器学习作为一门年轻的学科,其团队的管理方式却更加年轻。今天,许多机器学习经理被推到管理岗位是出于需求,或者是因为他们是最好的个人贡献者,而且其中许多人来自纯学术背景。在一些公司,工程或产品负责人被指派在没有任何机器学习实战经验的情况下构建新的机器学习功能。
AI研习社
2020-02-24
7180
不再受限于数据集和硬件,下一代机器学习软件如何构建?
在 Cortex,我们看到用户推出了基于深度学习的新一代产品,与以前不同的是,这些产品并非都是使用独一无二的模型架构构建的。
AI研习社
2020-02-21
5770
机器学习项目配置太复杂怎么办?Facebook 开发了 Hydra 来帮你
本文作者是 Omry Yadan,他是 Facebook 人工智能软件工程师,创建了 Hydra。
AI研习社
2020-02-21
3.3K0
2020 年,图机器学习的趋势有哪些
本文的目的不是介绍 GML 的基本概念,如图神经网络(GNNs),而是揭示我们可以在顶级科学会议上看到的前沿研究。首先,我将资料提交给 ICLR2020,这是一个在 GML 领域最负盛名的会议。在前面的文章(https://medium.com/@sergei.ivanov_24894/iclr-2020-graph-papers-9bc2e90e56b0 )中,我已经描述了关于这个域的一些简单的信息,但是这里有一个简短的版本:
AI研习社
2020-02-21
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春节对联哪家强,人工智能对得狂!
春联传统源远流长,一幅写春联的需要极高的文学素养,不仅要求平仄齐整、意境对称,还要表达辟邪除灾、迎祥纳福的美好愿望。
AI研习社
2020-02-21
3.2K0
AI的下一个战场:认知智能的突围
深度学习方法易受欺骗、易受攻击已经是研究者们达成的共识,追其根本原因,张钹归结为:大家只是在灯亮的方向对模型修修补补,没有向人类深入学习。
AI研习社
2020-02-21
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如何成为一个 AI 白痴?
在上一集中,你扮演了 Mr. Bean——你的 AI 的耐心教授。既然你越来越在行了,那就让你坚持下去吧。我常说,避免应用人工智能陷阱的最好方法是永远不要忘记学习基本的知识,所以我暗地里希望你永远保持当 Bean 教授的思维方式。
AI研习社
2020-02-21
4770
向 Deepfake 宣战!
当地时间 2020 年 1 月 6 日,Facebook 全球政策管理副总裁 Monika Bickert 在博客中表示,Facebook 将删除满足其标准的 Deepfake 视频。这是 Facebook 打击平台上「操纵媒体」(Manipulated Media)的最新动作。
AI研习社
2020-02-12
6690
初学者如何学习NLP?这里有一些最棒的项目推荐
但是,如果你对用机器学习构建生产软件感兴趣,那么可以使用的资源就少多了。把机器学习应用到生产中的基础设施挑战根本就没有那么丰富的写作内容。
AI研习社
2020-02-12
6200
ImageNet 存在十万标签错误,你知道吗?
使用ImageNet、CIFAR、MNIST 或 IMDB 这些数据集时,你是不是会潜意识中假设,这些数据集中的类标签都是正确的?
AI研习社
2020-02-12
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2020年机器学习的评价标准不仅仅是精度,PyTorch创始人和Google大佬等人如是说
从左至右:Google AI 主管 Jeff Dean,加州大学伯克利分校教授 Celeste Kidd,Pythorch 主管 Soumith Chintala,Nvidia 机器学习研究主管 Anima Anandkumar,以及 IBM 研究总监 Dario Gil
AI研习社
2020-02-12
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2020 年数据科学就业市场必备的五项技能
数据科学是一个竞争激烈的领域,人们正在迅速学习越来越多的技能和经验。这导致了机器学习工程师的从业要求的直线上升,因此 2020 年我的建议是,所有的数据科学家也需要成为开发人员。
AI研习社
2020-01-02
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数据集中存在错误标注怎么办? 置信学习帮你解决
如果你曾经使用过诸如 CIFAR、MNIST、ImageNet 或 IMDB 之类的数据集,那么你可能会假设类标签是正确的。令人吃惊的是,ImageNet 中可能至少有 10 万个标签有问题。为什么我们不早点找到它们?在海量数据集中描述和发现标签错误的原则性方法非常具有挑战性,解决方案也很有限。
AI研习社
2019-12-31
1.5K0
实时计算框架 Flink 新方向:打造「大数据+AI」 未来更多可能
自 Flink 开源以来,越来越多的开发者加入了 Flink 社区。仅仅 2019 年,Flink 在 GitHub 上的 Star 数量翻了一倍,Contributor 数量也呈现出持续增长的态势。而它目前在 GitHub 上的访问量,也位居 Apache 项目中前三,是 Apache 基金会中最为活跃的项目之一。
AI研习社
2019-12-24
1.1K0
腾讯云:把GPU分开卖是黑科技吗?
1999年,NVIDIA 公司发明了GPU(Graphics Processing Unit,图形处理器),优异的图形处理表现让它艳惊四座。
AI研习社
2019-12-23
5.1K0
腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业
12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation) 宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel得到全球技术专家的认可,成为世界顶级的AI开源项目之一。
AI研习社
2019-12-23
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