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Datawhale专栏

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AI绘画爆火背后:扩散模型原理及实现
从AI绘图软件生成的作品打败一众人类艺术家,斩获数字艺术类冠军,到如今DALL.E、Imagen、novelai等国内外平台遍地开花。也许你也曾点开过相关网站,尝试让AI描绘你脑海中的风景,又或者上传了一张自己帅气/美美的照片,然后对着最后生成的糙汉哭笑不得。那么,在你感受AI绘图魅力的同时, 有没有想过 (不你肯定想过),它背后的奥妙究竟是什么?
Datawhale
2023-01-10
1.8K0
吴恩达的2022年终盘点:生成式AI、ViT、大模型
近日,吴恩达在圣诞节的《The Batch》特刊上发布了一年一度的年终盘点。在过去的一年,生成式AI迎来爆发式增长,由人工智能生成的图片在社交平台疯狂传播,引发大量争议的同时也推动了投资;视觉 Transformer(ViT) 的工作也出现爆炸性增长,在过去一年中,研究人员共计发表超过 17,000 篇 ViT 论文;AlphaCode、Codex 等的推出便利了开发者,大受欢迎;与此同时,研究人员也在不断拓宽语言模型的边界,在解决可信度、偏见和实时性等问题方面做出持续不断的努力。
Datawhale
2023-01-10
5450
哈工大车万翔:自然语言处理范式正在变迁
最近几天被OpenAI推出的ChatGPT[1]刷屏了,其影响已经不仅局限于自然语言处理(NLP)圈,就连投资圈也开始蠢蠢欲动了,短短几天ChatGPT的用户数就超过了百万。通过众多网友以及我个人对其测试的结果看,ChatGPT的效果可以用惊艳来形容,具体结果我在此就不赘述了。不同于GPT-3刚推出时人们的反应,对ChatGPT大家发出更多的是赞叹之词。聊天、问答、写作、编程等等,样样精通。因此也有人惊呼,“通用人工智能(AGI)即将到来”、“Google等传统搜索引擎即将被取代”,所以也对传说中即将发布的GPT-4更加期待。
Datawhale
2023-01-09
5200
普通人如何不被 OpenAI 取代?
今天试了试OpenAI的一些功能,通过主题来记录一下使用场景,发现了不少它强于普通人的地方,那么我们怎么在认知和能力方面不被他取代呢?一定要看到文末(狗头)
Datawhale
2023-01-07
4650
文本智能校对大赛冠军方案!已落地应用,来自苏州大学、达摩院团队
近期参加了2022 蜜度中文文本智能校对大赛,经过2个月的比赛,在600余名参赛者中取得了第一名的成绩,相关技术也已在钉钉文档等产品落地应用。借此机会,笔者想和大家分享下对中文文本纠错任务的一些看法。
Datawhale
2022-10-31
1.3K0
数据挖掘入门:从动手实践开始!
本项目以科大讯飞《智能家居使用场景识别挑战赛》为实践背景,详细讲解了数据挖掘分类实践任务的解题思路,针对该项目给出了完整实践代码供大家学习实践。
Datawhale
2022-10-31
4020
鱼佬:华为推荐算法赛提分经验!
针对广告推荐CTR点击率预估实践的入门实践已经发布。在该版本基础上,写了一版进阶的学习教程,包含详细的特征工程处理代码,希望能有助于大家提分。
Datawhale
2022-10-31
3920
广告推荐CTR点击率预测实践项目!
与报纸、杂志、电视、广播这些传统的传播媒体广告相比,新生的互联网广告拥有天然优势:它能够追踪、研究用户的偏好,并在此基础上进行精准广告推荐和营销。
Datawhale
2022-10-31
7140
Jina AI 联合Datawhale,发起学习项目!
视频创作者通常需要从大量的素材中找到自己需要的片段来剪辑,可真是心累。作为 Up 主的王德福抓住这一需求和他的小伙伴 Arthur,使用 Jina 搭建起一个跨模态视频搜索引擎,轻松实现输入描述文本,即可得到对应视频片段。
Datawhale
2022-10-31
3800
《如何打一场数据挖掘赛事》入门版
这是一份简易的竞赛教程,我们的目的是帮助同学们迈出 AI 训练大师之路的第一步。数据挖掘中会有很多需要学习的地方,建议入门的同学可以暂时不用着急去弄懂各个代码的原理,先跑通代码,然后看代码中的涉及的知识点去查询相关资料进行学习,这样能让你学习更加有目标性,也容易找到学习的乐趣。千里之行,始于足下,从这里,开启你的 AI 学习之旅吧!
Datawhale
2022-10-31
2280
我写了一份初学者的学习实践教程!
上周在Datawhale分享了一篇关于数据挖掘赛事的baseline方案,有老师把它作为学习资料给学生实践学习后,有挺多同学反应学习实践中仍然有困难:
Datawhale
2022-10-31
2860
我们做了一个智能零售结算平台
目前在零售行业的实际运营过程中,会产生巨大的人力成本,例如导购、保洁、结算等,而其中,尤其需要花费大量的人力成本和时间成本在识别商品并对其进行价格结算的过程中,并且在此过程中,顾客也因此而需要排队等待。这样一来零售行业人力成本较大、工作效率极低,二来也使得顾客的购物体验下降。
Datawhale
2022-10-31
8200
Datawhale 社区黑板报(第1期)
“for the learner,和学习者一起成长” 是我们聚在一起的初心,构建良性、开放、互助的开源社区是 Datawhale 一直追求的目标。为了让更多学习者了解 Datawhale 在做什么,并参与到 Datawhale 社区中,我们设计了 Datawhale 社区黑板报,意在帮助更多学习者集中的了解 Datawhale,一起参与开源学习社区建设。
Datawhale
2022-10-31
2920
《Datawhale推荐系统教程》来了!
FunRec开源项目从第一次提交到现在已经快两年了,为了让帮助更多同学入门推荐算法,我们开源了《FunRec-推荐系统》教程,并在组队学习中,帮助学习者成长。
Datawhale
2022-10-31
4970
用强化学习通关超级马里奥!
作为强化学习(Reinforce Learning,RL)的初学者,常常想将RL的理论应用于实际环境,以超级马里奥为例,当看着自己训练的AI逐渐适应环境,得分越来越高,到最后能完美躲避所有障碍,快速通关时,你肯定能体会到算法的魅力,成就感十足!本文不拘泥于DQN(Deep Q Learning Network)算法的深层原理,主要从代码实现的角度,为大家简洁直白的介绍DQN以及其改进方法,接着,基于Pytorch官方强化学习教程,应用改进后的DQN算法训练超级马里奥,并得到更为优秀的结果。
Datawhale
2022-05-29
5470
我的Pandas学习经历及动手实践
Pandas 可以说是基于 NumPy 构建的含有更高级数据结构和分析能力的工具包, 实现了类似Excel表的功能,可以对二维数据表进行很方便的操作。
Datawhale
2022-04-08
1.7K0
我的机器学习入门清单及路线!
知乎:https://www.zhihu.com/people/huangzhe
Datawhale
2022-04-08
4620
目标检测模型从训练到部署!
目标检测的任务是找出图像中所有感兴趣的目标(物体),确定它们的类别和位置,是计算机视觉领域的核心问题之一。目标检测已应用到诸多领域,比如如安防、无人销售、自动驾驶和军事等。在许多情况下,运行目标检测程序的设备并不是常用的电脑,而是仅包含必要外设的嵌入式设备。别看嵌入式设备简陋,但在上面照样能够跑程序,实现我们的想法。设计一个嵌入式AI产品产品,一般会首先考虑成本,在有限的成本内充分利用硬件的性能。因此,不同高低性能的硬件使用场景各不同。
Datawhale
2022-02-17
1.2K0
关键点检测项目代码开源了!
本文通过自建手势数据集,利用YOLOv5s检测,然后通过开源数据集训练squeezenet进行手部关键点预测,最后通过指间的夹角算法来判断具体的手势,并显示出来。文章第四部分为用C++实现整体的ncnn推理(代码较长,可先马后看)
Datawhale
2022-02-17
5750
我用YOLOv5做情感识别!
AI技术已经应用到了我们生活中的方方面面,而目标检测是其中应用最广泛的算法之一,疫情测温仪器、巡检机器人、甚至何同学的airdesk中都有目标检测算法的影子。下图就是airdesk,何同学通过目标检测算法定位手机位置,然后控制无线充电线圈移动到手机下方自动给手机充电。这看似简单的应用背后其实是复杂的理论和不断迭代的AI算法,今天笔者就教大家如何快速上手目标检测模型YOLOv5,并将其应用到情感识别中。
Datawhale
2022-02-17
9980
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