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专栏 | 【从零开始学习YOLOv3】5. 网络模型的构建
编程算法
node.js
神经网络
深度学习
人工智能
在YOLOv3中，修改网络结构很容易，只需要修改cfg文件即可。目前，cfg文件支持convolutional, maxpool, unsample, route, shortcut, yolo这几个层。
AI研习社
2020-03-13
1K
0
四步组建高效机器学习团队
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
https
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
718
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影史第一片《火车进站》秒变 4K 高清，AI 预测+插值，黑白也能变“彩电”
深度学习
https
网络安全
编程算法
kernel
《火车进站》是人类历史上的第一部电影，由路易·卢米埃和奥古斯特·卢米埃于 1895 年拍摄于法国一沿海城市，整部电影只有45秒。
AI研习社
2020-02-21
1.4K
0
硬核战疫，人工智能的八方狙击
机器人
神经网络
深度学习
人工智能
网络安全
2020年2月12日，截止至发文，国家卫健委公布，全国累计新型冠状病毒感染者确诊44726人，疑似病例21675人。
AI研习社
2020-02-21
537
0
不再受限于数据集和硬件，下一代机器学习软件如何构建？
迁移学习
机器学习
神经网络
人工智能
深度学习
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
577
0
2020 年了，深度学习接下来到底该怎么走？
NLP 服务
强化学习
监督学习
深度学习
编程算法
在过去的一年，深度学习技术在各个领域一如既往地取得了不少进展。然而当前深度学习技术（本文中称为深度学习1.0）仍然存在着一些明显的局限，例如在解决有意识任务方面的不足。那么针对这些局限性，在未来的一年，有哪些可能的解决方案？深度学习又会在哪些方面带来有希望的突破？
AI研习社
2020-02-21
470
0
机器学习项目配置太复杂怎么办？Facebook 开发了 Hydra 来帮你
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
3.3K
0
深度学习的光环背后，都有哪些机器学习的新进展被忽视了？
网络安全
https
编程算法
强化学习
深度学习
从神经网络被学术界排挤，到计算机科学界三句话不离人工智能、各种建模和预测任务被深度学习大包大揽，只不过短短十年时间。这十年里我们目睹了 dropout、SGD+动量、残差连接、预训练等等深度学习技术的大爆发，见证了学术研究全面拥抱深度学习，也听到了对深度学习不足之处的质疑之声、感受到了很多人对非深度学习方法「复兴」的期盼。
AI研习社
2020-02-21
676
0
AI的下一个战场：认知智能的突围
知识图谱
深度学习
神经网络
机器学习
人工智能
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
515
0
如何成为一个 AI 白痴？
腾讯云测试服务
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
477
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Google AI 最新博文：模型的不确定性是否可信？
深度学习
https
网络安全
在理想情况下，机器学习方法（如深度学习）被用来对与训练数据分布相同的数据进行预测。但实际情况可能大不相同：相机镜头变得模糊，传感器退化等问题，都可能导致训练模型与应用模型数据分布之间的差异，从而导致所谓的协变量偏移。例如，最近有人观察到，接受过胸部 x 光检查肺炎训练的深度学习模型，在根据以前没遇到过的医院数据进行评估时，其精确度水平将大不相同，部分原因是图像采集和处理方面的细微差异。
AI研习社
2020-02-21
954
0
向 Deepfake 宣战！
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
669
0
深度学习混凝土结构裂纹检测
https
网络安全
github
深度学习
git
原标题 | CONTRIBUTE Detection of Surface Cracks in Concrete Structures using Deep Learning
AI研习社
2020-02-12
3.1K
0
初学者如何学习NLP？这里有一些最棒的项目推荐
机器学习
神经网络
人工智能
api
深度学习
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
620
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ImageNet 存在十万标签错误，你知道吗？
机器学习
深度学习
神经网络
人工智能
https
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
813
0
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
NLP 服务
机器学习
深度学习
人工智能
pytorch
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
543
0
2020 年数据科学就业市场必备的五项技能
人工智能
机器学习
敏捷开发
深度学习
NLP 服务
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
377
0
数据集中存在错误标注怎么办？ 置信学习帮你解决
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
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
1.5K
0
手把手教你用 Flask，Docker 和 Kubernetes 部署Python机器学习模型（附代码）
容器镜像服务
kubernetes
深度学习
api
API 网关
将机器学习（ML）模型部署到生产环境中的一个常见模式是将这些模型作为 RESTful API 微服务公开，这些微服务从 Docker 容器中托管，例如使用 SciKit Learn 或 Keras 包训练的 ML 模型，这些模型可以提供对新数据的预测。然后，可以将它们部署到云环境中，以处理维护连续可用性所需的所有事情，例如容错、自动缩放、负载平衡和滚动服务更新。
AI研习社
2019-12-25
5.4K
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实时计算框架 Flink 新方向：打造「大数据+AI」 未来更多可能
机器学习
神经网络
深度学习
人工智能
python
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
1.1K
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