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文章/答案/技术大牛

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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？

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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？

2020-02-27

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不再受限于数据集和硬件，下一代机器学习软件如何构建？

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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。

2020-02-21

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使用PyTorch进行主动迁移学习：让模型预测自身的错误

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在我之前为 PyTorch 撰写的文章《Active Learning with PyTorch》中，我介绍了主动学习的构建模块。如果你不熟悉主动学习，你可以从这里开始了解，也可以看看我关于两种主动学习——不确定性抽样和多样性抽样的文章，以及相关的主动学习技术来将知识串联起来：

2020-02-14

1.1K0

调试机器学习模型的六种方法

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在机器学习模型中，开发人员有时会遇到错误，但经常会在没有明确原因的情况下导致程序崩溃。虽然这些问题可以手动调试，但机器学习模型通常由于输出预测不佳而失败。更糟糕的是，当模型失败时，通常没有信号显示模型失败的原因或时间。而使情况更为复杂的是，这可能是由于一些因素造成的，包括糟糕的训练数据、高损失误差或缺乏收敛速度。

2019-11-01

6490

用小数据集进行原型设计结果的小技巧

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本文作者是 Kanda 的机器学习工程师 Daniel Rothmann，他对一切具有变革性的事物都感兴趣，这里是他在和客户合作的过程中总结出的小数据处理方法。雷锋网整理。

2019-09-09

7090

数据科学家必看！处理数据的 7 个小技巧

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在没有最基本的、必要的、未经处理数据的情况下，我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢？在资源匮乏的情况下，我们应如何有效地获取并用数据创造价值？

2019-07-16

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ICLR 2019 选集：聚焦样本受限问题

上周(5/6/19)，国际学习表征会议(ICLR)开幕了。在此，我想深入研究一些我认为有趣的ICLR论文，这些论文大多与我个人感兴趣的领域有关(无监督学习、元学习、注意力、NLP)，但我选择它们的原因却是因为它们在各自领域的高质量和影响力。本文第一部分将介绍在小数据集上深度学习领域的突破。第二部分将讨论在NLP和其他序列化数据方面的突破。最后的第三部分是我觉得有趣的杂七杂八的论文。

2019-06-19

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观点 | 深度学习+符号表征=强大的多任务通用表征，DeepMind新论文可能开启AI新时代

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AI 科技评论按：在深度神经网络大行其道的现在，虽然大家总说要改善深度学习的可解释性、任务专一性等问题，但是大多数研究论文在这些方面的努力仍然只像是隔靴搔痒。而且，越是新的、具有良好表现的模型，我们在为模型表现感到开心的同时，对模型数学原理、对学习到的表征的理解也越来越进入到了放弃治疗的心态；毕竟，深度学习具有超出经典 AI 的学习能力，正是因为能够学习到新的、人类目前还无法理解的表征。

2019-06-14

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如何优化你的图像分类模型效果？

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图像分类是一个认为几乎解决了的问题。有趣的是，你必须竭尽所能来提升额外的1%的准确率。当我参加“ Intel Scene Classification Challenge hosted by Analytics Vidhya(由Analytics Vidhya主办的英特尔场景分类挑战)”我非常喜欢这次比赛，因为我尝试从我的深度学习模型中榨干所有的潜力。下面的技术通常是可以应用到手头上的任何图像分类问题中去。

2019-05-29

1.6K0

学界 | RNN失宠、强化学习风头正劲，ICLR 2019的八点参会总结

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AI 科技评论按：上周，深度学习顶级学术会议 ICLR 2019 在新奥尔良落下帷幕。毕业于斯坦福大学、现就职于英伟达的女性计算机科学家 Chip Huyen 参加了这次会议，谈到对这次峰会的感想，她有以下 8 点想要讲：

2019-05-29

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谷歌的 PlaNet 强化学习网络

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迁移学习是Google、Salesforce、IBM和Azure云服务商提供的托管AutoML服务的基础。它现在在最新的NLP研究中占据突出的地位——包括谷歌的BERT以及ULMFIT中有重要的作用。

2019-05-17

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博客 | 一文看懂任务型对话中的对话策略学习（DPL）

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前面写了对话系统中的SLU之领域分类和意图识别、槽填充、上下文LU和结构化LU、对话状态追踪（DST）、以及NLG，今天更新任务型对话系统中的DPL。DPL也叫DPO（对话策略优化），跟DST一样，DPL也是对话管理（DM）的一部分，而DM是任务型对话中至关重要的一部分。说个非严格的对比：如果把对话系统比作计算机的话，SLU相当于输入，NLG相当于输出设备，而DM相当于CPU（运算器+控制器）。

2019-05-08

4.3K0

如何极大效率地提高你训练模型的速度？

我现在在Unbox Research工作，由 Tyler Neylon创办的新的机器学习研究单位，岗位是机器学习工程师。我刚刚为一名客户完成了一个服装图片分类的iOS 应用程序开发的项目——在类似这样的项目里，迁移学习是一种非常有用的工具

2018-12-11

2.1K0

为什么吴恩达认为未来属于迁移学习？

AI研习社按：日前，知名 AI 博主、爱尔兰国立大学 NLP 博士生 Sebastian Ruder 以 “迁移学习：机器学习的下一个前线” 为题，对迁移学习的技术原理、重要性与意义、应用方法做了详细

2018-03-29

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