在实际的软件系统开发过程中，随着使用的用户群体越来越多，表数据也会随着时间的推移，单表的数据量会越来越大。
数据就像是新的石油，而事实上只有少数几个大玩家才有强大能力去这控制这种新的货币。谷歌和脸书非常慷慨地免费提供自家最新型的机器学习算法和软件包，因为现在进入算法世界的门槛已经是相当低了。自从被史蒂夫• 鲍尔默冠以恶名到成为微软公司不可或缺的部分，开源已经走过了一段漫长的路程。大量的开源项目正在推动数据科学、数字分析和机器学习的发展。
准确率高达 96.2% 的模型跑在真实数据上却可能完全无法使用。一个可能的原因是：你所使用的训练数据是不平衡数据集。本文介绍了解决不平衡类分类问题的多种方法。
每天给你送来NLP技术干货！ ---- ©作者 | 回亭风 单位 | 北京邮电大学 研究方向 | 自然语言理解 来自 | PaperWeekly 论文标题： Few-Shot Class-Incremental Learning for Named Entity Recognition 收录会议： ACL 2022 论文链接： https://aclanthology.org/2022.acl-long.43 Abstract 之前的面向 NER 的类增量学习的工作都是基于新类有丰富的监督数据的情况，本文
SMOTE是一种综合采样人工合成数据算法，用于解决数据类别不平衡问题(Imbalanced class problem)，以Over-sampling少数类和Under-sampling多数类结合的方式来合成数据。本文将以 Nitesh V. Chawla(2002) 的论文为蓝本，阐述SMOTE的核心思想以及实现其朴素算法，在传统分类器(贝叶斯和决策树)上进行对比算法性能并且讨论其算法改进的途径。
学习了一段时间的机器学习发现除了各种算法原理的公式推导比较麻烦之外，没有数据也是很痛苦，在训练各种算法模型的时候，一个良好的数据集就已经成功一大半了，那么剩下的就是调参优化。那么问题来了，不是任何时候我们都有一个现成的数据集可用，公共的数据集毕竟有限，如果自己去采集数据那么同样很烦，这是我们就要考虑自动生成数据集了。除了随机生成数据这种简单的方法之外，目前机器学习算法领域有各种函数库可以让我们调用，编程的难度不大，所以今天给大家介绍几个自动生成数据的Python库。
最近深度学习技术实现方面取得的突破表明，顶级算法和复杂的结构可以将类人的能力传授给执行特定任务的机器。但我们也会发现，大量的训练数据对深度学习模型的成功起着至关重要的作用。就拿Resnet来说，这种图像分类结构在2015年的ILSVRC分类竞赛中获得了第一名，比先前的技术水平提高了约50%。
今天新出了一篇很有意思的文章，来自香港大学、牛津大学、字节跳动的研究人员对合成数据是否对图像分类有帮助进行了细致研究，相信结论会给我们一些启发。
创建异常检测模型，实现生产线上异常检测过程的自动化。在选择数据集来训练和测试模型之后，我们能够成功地检测出86%到90%的异常。
Hello folks，我是 Luga，今天我们来聊一下人工智能生态核心技术—— AIGC，即 “生成式人工智能” 。
「程序合成」或「代码生成」任务的目标是根据给定的描述生成可执行代码，最近有越来越多的研究采用强化学习（RL）来提高大语言模型（简称大模型）（LLM）在代码方面的性能。
假设老板让你创建一个模型——基于可用的各种测量手段来预测产品是否有缺陷。你使用自己喜欢的分类器在数据上进行训练后，准确率达到了 96.2％！
随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。
来源：DeepHub IMBA 本文约1300字，建议阅读5分钟 本文带你利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 随机游走是随机过程。它们由数学空间中的许多步骤组成。最常见的随机游走从值 0 开始，然后每一步都以相等的概率加或减 1。 随机游走可用于为不同的机器学习应用程序生成合成数据。例如当没有可用信息或没有实时数据可用时，具有随机游走的合成数据可以近似实际数据。 这篇文章利用一维随机游走为时间序列算法生成数据。 生成数据 在创建和测试时间序列模型时，以随机数据为基准测试模型是有益的。随机游走可以模拟
生成对抗网络(Generative adversarial networks，简称GANs)由Ian Goodfellow于2014年推出，近年来成为机器学习研究中非常活跃的话题。GAN是一种无监督生成模型，它隐含地学习底层分布。在GAN框架中，学习过程是两个网络之间的极大极小博弈，一个生成器，生成给定随机噪声向量的合成数据，一个鉴别器，区分真实数据和生成器的合成数据。
作者：Michael Dietz，Waya.ai创始人 原文：SimGANs - a game changer in unsupervised learning, self driving cars, and more 译者：王安阳 上海交通大学研究生在读 责编：王艺 寻求报道及投稿请请联系wangyi@csdn.net，加微信Qunnie-Yi申请入群。 【编者按】 本文为苹果最新AI论文SimGANs写就，作为GANs的变种，SimGANs一经提出便引发众议。本文分析论文思想及代码，并就将SimG
代码：https://github.com/wayaai/SimGAN 下文介绍有不少改进。链接不少是链接到代码。阅读原因可点击相关链接。
大家好，我们来自kineticvision，kineticvision是英伟达的服务交付合作伙伴，我们使用数字孪生技术来解决产品开发和制造挑战，我们将分享一种在边缘部署高精度计算机视觉 AI 应用程序的创新方法。
机器学习中数据不平衡的分类问题很常见，如医学中的疾病诊断，患病的数据比例通常小于正常的；还有欺诈识别，垃圾邮件检测，异常值的检测等。而极端的数据不平衡通常会影响模型预测的准确性和泛化性能。
AI科技评论按：伯克利AI实验室最新发文公布了用于机器人抓取的Dexterity Network (Dex-Net) 2.0数据集，这些数据集可以用来训练根据实际机器人的点云做抓取规划的神经网络。 本
Brilliant 投稿 量子位 | 公众号 QbitAI AI生成的图像太逼真，为什么不能拿来训练AI呢？ 可别说，现在还真有人这么做了。 来自香港大学、牛津大学和字节跳动的几名研究人员，决定尝试一下能否使用高质量AI合成图片，来提升图像分类模型的性能。 为了避免AI合成的图像过于单一、或是质量不稳定，他们还提出了几类提升数据多样性和可靠性的方法，帮助AI合成更好的数据集（来喂给AI的同类doge）。 结果他们发现，不仅效果不错，有的AI在训练后，效果竟然比用真实数据训练还要好！ 目前这篇论文已经被IC
目前的计算机视觉模型在进行增量学习新的知识的时候，就会出现灾难性遗忘的问题。缓解这种遗忘的最有效的方法需要大量重播（replay）以前训练过的数据；但是，当内存限制或数据合法性问题存在时，这种方法就存在一定的局限性。
前几天，OpenAI被《纽约时报》起诉，并要求索赔数十亿美元。诉状中，列举了GPT-4抄袭的多项罪证。
我们已经分三期关于CVPR 2018（计算机视觉和模式识别）会议：第一部分专门讨论计算机视觉的GAN，第二部分涉及关于识别人类（姿势估计和跟踪）的论文，第三部分涉及合成数据。 今天，我们深入探讨最近一直在兴起的深度学习领域的细节：领域适应。 对于这个NeuroNugget，我很高兴为您呈现我的共同作者Anastasia Gaydashenko，他已离开Neuromation并继续加入思科...但他的研究继续存在，这就是其中之一。
数据不平衡是指在数据集中，一类（或多类）样本特别多而另一类（或多类）样本特别少。这种问题广泛存在于金融欺诈、医学检测、网络入侵、异常检测等场景中。
选自GitHub 作者：iamtrask 机器之心编译 参与：王宇欣、Ellen Han 在这篇博文中，我们将从起点（从零开始）学习 DeepMind 最近提出的一篇论文—使用合成梯度的解耦神经接口。读者可以点击「阅读原文」下载此论文。 合成梯度概述 通常，神经网络将其预测与数据集进行比较，以决定如何更新其权重。然后使用反向传播来确定每个权重应该如何移动，以使预测更加准确。然而，对于合成梯度来说，数据的「最佳预测」由各层完成，然后基于这个预测更新权重。这个「最佳预测」被称为合成梯度。数据仅用于帮助更新每个
本文来自NVIDIA讲座《Transform Your Vision AI Applications With Gen AI 》
最初，GAN在被提出时，是一个无监督（无条件）的生成框架：例如在图像合成中，将随机噪声映射到逼真的目标图像。
1）提出的扩散嵌入网络可以解决流形不匹配问题，并且易于生成潜码，与 ImageNet 潜在空间更好地匹配。
自从基于Stable Diffusion的生成模型大火以后，基于GAN的研究越来越少了，但是这并不能说明他就没有用了。异常检测是多个研究领域面临的重要问题，包括金融、医疗保健和网络安全。检测和正确分类未见的异常是一个具有挑战性的问题，多年来已经以许多不同的方式解决了这个问题。而今天我们要介绍一种基于GAN的异常检测方法，GAN是一种深度学习模型，可以学习生成与给定数据集相似的真实数据样本。GAN的这一特性表明它们可以成功地用于异常检测，以前的基于GAN的生成模型都是使用GAN的生成器，而异常检测则是需要使用GAN的鉴别器。
关键字全网搜索最新排名 【机器学习算法】：排名第一 【机器学习】：排名第一 【Python】：排名第三 【算法】：排名第四 转自：小象 在银行欺诈检测、实时竞价或网络入侵检测等领域通常是什么样的数据集
最近，大语言模型（LLMs）在许多任务上表现出接近人类水平的性能，这引发了行业兴趣和资金投入的激增，有关LLMs的论文最近也层出不穷。
本文作者提出一个虚实结合的行人再辨识新思路：通过半监督方式联合训练有标签虚拟数据和无标签真实数据，取得更好的可泛化行人再辨识性能，并且其无需人工标注的优点更具有规模化的可扩展性和实际应用价值。
IBM Research的研究人员在新发表的论文中主张使用合成数据。他们使用了经过预训练的机器学习模型来人工合成用于文本分类任务的新标签数据。他们表示这种方法被称为基于语言模型的数据增强（简称Lambada），可提高分类器在各种数据集上的性能，并显着提高了最新的数据增强技术的水平。
随机森林是一个非常灵活的机器学习方法，从市场营销到医疗保险有着众多的应用。它可以用于市场营销对客户获取和存留建模或预测病人的疾病风险和易感性。
本文主要带领读者了解生成对抗神经网络（GAN），并使用提供的face数据集训练网络
每个人都可以轻松地将数据放入任何模型机器学习或深度学习框架中。但是遵循最佳实践技巧可能有助于提升工作效率。以下是常见的一些方法。
网上有人用libsvm2.89在Python2.6成功。（一定要libsvm2.89搭配python2.6，其他版本都不能成功，我就是浪费了大量时间在这里！） python 搭建libsvm方法。python版本和libsvm版本匹配很重要！ 两步： 1.将libsvm-2.89\windows\python目录下的svmc.pyd文件复制到C:\Python26\DLLs； 2.将libsvm-2.89\python目录下的svm.py放到C:\Python26\Lib目录里。 from svm impo
本文将通过介绍两个分布模型，并运用它们到合成数据过程中，来分析合成数据在不同机器学习技术下的表现。
随着深度学习的进步、计算存储的扩大、可视化数据集的激增，计算机视觉方面的研究在过去几年蓬勃发展。在自动驾驶汽车、医疗保健、零售、能源、语言学等诸多领域，计算机视觉的应用都越来越广。
随着GPT-4、Stable Diffusion和Midjourney的爆火，越来越多的人开始在工作和生活中引入生成式AI技术。
近年来，深度学习（Deep Learning，DL）技术取得了突飞猛进的发展，在一些人工智能任务（如图像分类、语音识别等）中取得了突破。互联网巨头，如谷歌、Facebook 和亚马逊，都在提供由 DL 驱动的服务和产品方面进行了大量投资[1]。然而，高度非线性、非凸函数建模的深度神经网络（Deep neural networks，DNNs）本质上非常容易受到对抗性输入（Adversarial inputs）的影响。对抗性输入是由对手（攻击者）设计的恶意样本，目的是触发 DNNs 的不当行为。
在数字时代，在线新闻内容呈指数级增长，需要有效的分类以增强可访问性和用户体验。先进机器学习技术的出现，特别是在自然语言处理（NLP）领域，为文本数据的自动分类开辟了新的领域。本文[1]探讨了在 NLP 中使用嵌入技术来预测新闻类别，这是管理不断增长的海量新闻文章的一项关键任务。
这个工作来自于浙江大学和DAMO academy。在点云配准领域，尽管已经有很多方法被提出来，但是无论是传统方法，还是近年来蓬勃发展的基于深度学习的三维点云配置方法，其实在真正应用到真实的LiDAR扫描点云帧时都会出现一些问题。造成这种困窘的一个主要的原因在于LiDAR扫描到的点云分布极不均匀。具体而言，相较于RGBD相机，LiDAR的有效扫描深度要大很多。随着深度的增大，其激光发射出去的扇面将会变得稀疏。因此，即使是扫描同一目标或场景的点云帧之间，其尺度并不一致。导致想要研究的关键点周围的邻域点分布也存在较大不同，难以通过这些3D点的特征描述关联起点云帧。这个问题一直以来都十分棘手。这个工作独辟蹊径，提出对于这种点云数据，不再通过3D点来构建关联以实现点云配准，而是研究点云数据中的高层次的几何原语。这种做法直观来说是有道理的，因为这些高层次的几何原语通常会有较大的支撑点集，换句话说，其对于点云扫描和采样具有较大的鲁棒性，通常不会因为某个点没有被记录而影响相应几何原语的提取。同时，几何原语通常具有更具体的特征和几何结构，例如一条直线、一个平面等，其更容易构建不同帧间的关联，避免误匹配。但是，这种研究思路通常难度较大，原因在于缺乏足够的有标签的数据集。在这种情况下，这个工作显得极其重要，它不仅仅提供了一个数据集自动标注模型，同样也是少数真正开始探索几何原语用于点云配准任务的先河性的工作。
在分类问题当中，数据不平衡是指样本中某一类的样本数远大于其他的类别样本数。相比于多分类问题，样本不平衡的问题在二分类问题中的出现频率更高。举例来说，在银行或者金融的数据中，绝大多数信用卡的状态是正常的，只有少数的信用卡存在盗刷等异常现象。
虽然数据共享对于知识发展至关重要，但遗憾的是，隐私问题和严格的监管（例如欧洲通用数据保护条例 GDPR）限制了其充分发挥作用。合成表格数据作为一种替代方案出现，可在满足监管和隐私约束的同时实现数据共享。最先进的表格数据合成器从生成对抗网络 (GAN) 中汲取方法论，并处理行业中的两种主要数据类型，即连续数据类型和分类数据类型。在本文中，我们阐明了 CTAB-GAN，这是一种新颖的条件表 GAN 架构，可以有效地对各种数据类型进行建模，包括连续变量和分类变量的混合。此外，该模型还解决了实际表格数据集中的数据不平衡和长尾问题，即某些变量在大值之间具有显着的频率差异。这是通过利用条件 GAN 的信息损失和分类损失实现的。此外，该模型具有新颖的条件向量，可有效地对混合数据类型和数据变量的偏态分布进行编码。CTAB-GAN 在数据相似性和分析效用方面用当前的技术水平进行了评估。五个数据集的结果表明，CTAB-GAN 的合成数据与所有三类变量的真实数据非常相似，并导致五种机器学习算法的准确率更高，高达 17%。
本文是一篇对 Scikit-learn 开发者的专访，原载于 towardsdatascience，我们对其进行了编译整理，采访内容如下文。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
即时通信 IM
ICP备案
对象存储
实时音视频
