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关键词

背后的

机器之心原创作者:虞喵喵在大部分看来,是个有些「科幻」的词汇,代表小说电影中和类长相相似、或温柔或冷酷的机器接触它们的除了程师,就是科学家。也许这份印象需要再度刷新一次——,真的需要不少「」。一秦娇今年刚满 30 岁,几个月前刚刚从呼叫中心跳槽到一家「数据加」公司。 公司们必须想尽办法,积累符合自身应用方向,标注得更细致、更准确的数据。在初创公司招聘程师的需求中,「有收集标注数据的力」有时也会被进其中。 但问题似乎又绕回为什么公司要自己标注数据:不同的应用方向需要的数据内容不同,甚至标注方式也不同。 以兼职为主题的豆瓣小组和百度贴吧,也从满屏的小说、评论,开始夹杂数据标注的兼职招募。看起来,在行业火热、大量创业公司涌现的当下,数据标注是一门不错的好生意。

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、强、超

目录弱(Weak AI)弱也称限制领域(Narrow AI)或应用型(Applied AI),指的是专注于且只解决特定领域问题的。 例如:AlphaGo、Siri、FaceID 等扩展阅读:Weak AI ——WikipediaWeak AI——Investopedia强(Strong AI)又称通用(Artificial General Intelligence)或完全(Full AI),指的是可以胜任类所有作的。 强具备以下力:存在不确定性因素时进行推理,使用策略,解决问题,制定决策的力知识表示的力,包括常识性知识的表示力规划力学习力使用自然语言进行交流沟通的力将上述力整合起来实现既定目标的力扩展阅读 ——Stackexchange超(Super Intelligence,缩 ASI)假设计算机程序通过不断发展,可以比世界上最聪明,最有天赋的类还聪明,那么,由此产生的系统就可以被称为超

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    给设计师的指南:如何找出相似的

    聊聊本挖掘中的“找出相似的”,为“推荐系统”做准备。以下为正。----先了解下本挖掘的一般过程。如何让计算机读懂一段字? 3、分词系统转化为特征向量,这个在里应用很广,基本输入的数据都要转化为特征向量。 ;本信息分类,将本按照预设的分类体系进行自动区分;实体识别,用于从本中发现有意义的信息,例如名、公司名、产品名、时间、地点等;典型意见,将消费者意见进行单句级别的语义聚合,提取出有代表性的意见; 将于近期上线IOS,其中我运用了玻森的api,提取关键词,自动生成摘要。?上是一般的本挖掘的思路,下面我们动手用nodejs做个实验,自己编程实现用余弦相似性,找出相似的。 Array.prototype.unique = function () { var newArr = ) == -1) { newArr.push(this); } } return newArr; }; //需要

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    手,好用吗?

    因为这种限制,们并没有把“机器作”当成一回事儿。总觉得机器要成那种以假乱真的高度,可还需要等上很久远的一段时间。然而,这世界变化快。2 具早上,我尝试了一个新具。 填充的过程里,系统每次给你3个备选方案,这样你可以控制作思路的走向。当然,你也可以根本不管其他选项,一直走默认路径。机器照样思泉涌。最后生成的,是这个样子的。? 反正我觉得,以后学校里的英作课,怕是没有办法判作业了。原本需要学生花半个小时完成的任务,现在他可以轻点几下按键,就搞定交差。更要命的是,从原理来讲,查重系统面对这种作品,是无效的。? 曾经,普通即便拿到了这种开源具,也需要一定的门槛,才使用。?然而“有好事者”,在整合包装了若干种主流的 Transformer 模型之后,降低了 GPT2 机器作的门槛。 7 波澜我把 GPT2 自动作的结果,发到了朋友圈。惊艳之余,小伙伴想到的,主要是以下两个问题: 什么时候出中的?否和字机器配合使用?我看后很无语。

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    手,好用吗?

    不过,那模型出来的东西嘛……?我的评价是:望之,不似语。因为这种限制,们并没有把“机器作”当成一回事儿。总觉得机器要成那种以假乱真的高度,可还需要等上很久远的一段时间。然而,这世界变化快。 填充的过程里,系统每次给你3个备选方案,这样你可以控制作思路的走向。当然,你也可以根本不管其他选项,一直走默认路径。机器照样思泉涌。最后生成的,是这个样子的。? 3、尝试大家也可以通过下面的链接进行尝试,作编辑器的链接:https:transformer.huggingface.co不知道你尝试过后的感觉是什么。 曾经,普通即便拿到了这种开源具,也需要一定的门槛,才使用。?然而“有好事者”,在整合包装了若干种主流的 Transformer 模型之后,降低了 GPT2 机器作的门槛。 惊艳之余,小伙伴想到的,主要是以下两个问题:什么时候出中的?否和字机器配合使用?我看后很无语。好在这一位的留言,让我看到了光明的一面:以后英语老师出阅读题,可方便多了。

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    退潮时

    据乌镇库发布的《全球发展报告》显示,仅2012年到2016年,全球企业就新增5154家,融资规模达224亿美元,占2000到2016年累积融资规模的77.8%;其中,光2016一年的融资规模就达到了 在大批投资看来,是继蒸汽机、内燃机和互联网之后的第四次生产力革命。然而,梦想终归是梦想,一厢情愿的事情,到头来只得到尴尬。在一个个AI创业公司,如同雨后春笋般的搭起炉灶之后。 这期间不乏我们所见到的多种应用鸡肋或是技术残缺的产品,例如,够跟踪日常的手环、导引客户的迎宾机器、家用扫地机器、跟踪用户食品的冰箱、在图像处理方面设计过度的手机,这些产品我们都有见过 够胜任这一作的程师必须具有事行业软件编程经验并且懂神经网络,在当下这是一个小众的群体:与传统的编程员不同的是:他们更精通于数学知识,以及神经网络理论,看懂论、会数学推导。 当然也会优化客户体验,使我们的生活变得更好,例如:今日头条使用算法,对读者推送更感兴趣的新闻。输入法使用,使输入字时变得更加快捷。

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    作指南v1.0

    除了绘画、海报设计、摄影,还参与到学作品的创作中。本以指南的形式,梳理作相关的知识点、产品、技术栈,分享给大家。 return 手,用计算机技术来这是一个机器稿的时代,手应用的行业涉及非常广,有新闻业、媒体业、广告业、自媒体行业等等,跟字生产有关的都有所应用。 手artificial intelligence writer主要是使用机器学习、深度学习等算法来生成或辅助作。应用有稿机器作辅助具、诗、春联等。 神码AI作软件通过各种各样的关键词,结合要求,分析词汇,辅助语句,以及整篇的思维逻辑,够自动化的进行作。 小发猫AI+作助手自媒体运营者可轻松获取最热门,而不需要自己去编匠AIWriter一款基于与认知科学的中作辅助具,开团队研发。内置数百万条错误规则,可迅速检查各类本错误。

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    第一(1.1)简介

    一、——历史?——历史二、——内涵和外延?——内涵和外延三、——应用领域?——应用领域

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    第一(1.1)简介

    一、——历史1.png二、——内涵和外延2.png三、——应用领域3.png关注我的技术公众号,每天推送优质关注我的音乐公众号,作之余放松自己微信扫一扫下方二维码即可关注:

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    -浅谈

    1 浅谈1.1 的概述(Artificial Intelligence),英为AI。 它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过。? 1.2 的应用领域随着家电、穿戴设备、机器等产物的出现和普及,技术已经进入到生活的各个领域,引发越来越多的关注。?

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    打击

    来源:AI前线本长度为4000字,建议阅读8分钟随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 随着 AI 技术的发展以及部分滥用,这句话也被应用在了上,一场新的军备竞赛开始了: vs 。 然而不幸的是,网络罪犯同样也利用创建自己的合成身份,产生的结果也足够真实,足以愚弄发现异常行为的。这场之战——也是打击网络安全欺诈者,正在假新闻、假视频和假音频的战壕中展开。 ,从手动“刷卡”到用创建合成身份。 假新闻 假视频 假音频已经被用来自动创建假新闻故事。例如,OpenAI 的原型 GPT-2 本生成系统使用机器学习来翻译本、回答问题和编假新闻。

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    漫画简史

    作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的历史1.2 的诞生是最近才有的吗? 其实很早就有了,都快63岁了呢。 让我们进入历史的长河,一起沿着时间的足迹探究。 对于的研究者来说,这个会议是一场划时代的会议,会议将“像一样思考的计算机”称为“”,于是“”这个词,诞生了!? 好多在问我IBM深蓝和AlphaGo的区别,我的回答是深蓝用的是演算法,目的是证明IBM大型服务器的力,而AlphaGo用的是深度强化学习,证明机器可以有(我们在后续的会解释)。? 面临不知道该如何理解字意义,以什么方式描述知识,才让计算机容易处理的问题(我们会在后面详细说明)。

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    漫画:啥是

    转载自公众号:大鱼AI ?作者:武博士、宋知达、袁雪瑶、聂韬本节我们会以生动有趣的漫画来介绍关于(AI)相关的故事,你将会学习到: 的基本概念1.1 啥是? 1.1.1 慧和究竟什么是,什么是AI,接下来,由我为大家解答。 媒体上几乎每天都有AI和的词汇,总给一种深奥神秘的感觉。 顾名思义就是类制造的慧,英叫Artificial Intelligence(AI),所以=AI。 那么问题又来了,慧究竟是什么?我们要以何种方式去制造慧? 必须依赖类,将类通过鼻子、眼睛、嘴巴、皮肤...获得的外界资讯,以某种形式”输入“到才可以加和处理这些信息。 具体输入方式我们未来讨论。 我们将在未来的节提到,目前具有一定“”的AI,可以用什么样的方式来解决什么样的问题。明白的擅长之处与不擅长之处,是未来社会我们够幸福生活的关键。(未完待续...)?

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    慧建筑项目中会接触到一些AI相关的功脸识别是其中最常用的算法,基本是每个项目标配。今天就从脸识别入手谈谈AI在实际项目中的使用情况。 一 基础概念 先说说几个参数。 比如严格按照五官长相来识别脸,准确率会上升,但召回率可会下降。(胡子邋遢没洗头发的唐老鸭会被排除)相反如果放宽识别的条件,召回率可会上升,而准确率对应的会不那么精确。 (没洗头发的唐老鸭被识别了,但跟唐老鸭长得相似的小黄鸭也被放行了)二 行业冲突客户对AI的期待与目前AI达到的力存在一定偏差。 聚个例子,有个项目中给客户安装脸识别门禁机,放在客户公司门口,但因为是在办公楼内,光照条件不是很好,识别效果不如意。训练成本的窘境。接着上面的例子,的杀手锏说到底还是训练,打标签。 同个算法在不同的数据集下表现很可有差异。比如化妆女性,阿拉伯,这些准确率都是要靠海量的样本数度学习堆起来的。那么问题来了,为客户在特定的环境训练算法?技术上是可以,但成本谁来承担。

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    全书共分为6个节,6个主题:现状发展历程类有威胁吗目前的典型应用场景带来的创新创业机遇时代教育与个发展用第一中提到的Primsa软件,给自家狗拍照后用生成不同风格的画作 所以,在生活、作中,一个好的引导理论是十分必要的。这里顺道给大家安利一篇——如何用一种思维,解决生99%的困惑,中提到了定义式思维。 第三通过两篇——蒂姆·厄班的一个故意不通过图灵测试的和AI只是类的具:专访杰瑞·卡普兰来引出两种截然相反的观点:AI快要毁灭类了类离威胁还相当遥远书中提到第一种观点的持有者霍金和埃隆 在未来10年里,至少有一半的需要关系自己的作与的关系,需要在未来的作模式中,找到自己的新位置。 》三部曲《》《异次元骇客》《机器总动员》较长,笔较烂,读到最后哥们对你表示佩服和同情,:) 。

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    (Artificial Intelligence),英为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。 是计算机科学的一个分支,它企图了解的实质,并生产出一种新的相似的方式做出反应的机器,该领域的研究包括机器、语言识别、图像识别、自然语言处理和专家系统等。 从诞生以来,理论和技术日益成熟,应用领域也不断扩大,可以设想,未来带来的科技产品,将会是慧的“容器”。可以对的意识、思维的信息过程的模拟。 不是,但那样思考、也可超过是一门极富挑战性的科学,从事这项作的必须懂得计算机知识,心理学和哲学。 是包括十分广泛的科学,它由不同的领域组成,如机器学习,计算机视觉等等,总的说来,研究的一个主要目标是使机器够胜任一些通常需要完成的复杂作。

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    五月Top10

    翻译 | 婉清编辑 | 阿司匹林出品 | 头条(公众号ID:AI_Thinker)Sicara 是一家从事敏捷数据开发的公司,总部位于巴黎,他们精心挑选了上个月最受欢迎的 10 月, ,这篇最好的是用算法撰的,你会相信么? 正如我在这篇博读到的,Judea Pearl 对机器学习的最近进展表示失望,这些进步“只是曲线拟合”。他认为,学习来找到原因是接近的真正下一步。 译注: Judea Pearl 是领域的先驱、贝叶斯网络之父。他认为目前深陷于概率关联的泥潭,而忽视了因果,研究者应该研究因果,这或许是实现真正的机器的可路径。 这种限制使得在迹罕至的乡村道路上开车变得非常困难。但正如这篇的,MIT 的研究员首次构建了一个不需要这种特殊地图的自动驾驶系统原型。

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    今天来谈谈的研究作中所做的一些基本的抽象。一、体的概念研究的对象称为体(Agent),其他的外部条件划归为环境。? 体通过感知获取环境信息并通过执行器和环境交互,举个例子,机器的摄像头是他的感知器,马达是他的执行器。感知,是关于时间的输入序列,对应的会有一个输出的执行动作。 体做出什么样的反应取决于输入和输出之间的映射关系函数,这个函数就是体研究的核心。编体的程序则具体实现这个数学意义上的函数。 二、体的性衡量我们研究体是要他做正确的事,因此需要有一个标准去衡量他的表现,一个合理的体会最大化这个期望的标准。 总结,的研究的期望是实现一个,在给定的每个可的感知序列下,做出让期望的性最大化的行动的理性的体。

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    制造一样吗?

    一直以来是大热,制造又是新兴的关键词,说到制造就想到,那么两者到底是一样的吗? 说到,我们并不陌生,机器和阿尔法狗都深入心,大多数的理解是有着的思维,像一样去完成各种操作,然而真正的不止如此,它的应用领域十分广泛,小到一台手机,大到一个厂的重型设备这些都是的产物 是计算机科学的一个分支。 目前,“互联网+”和“+”已成为制造业转型升级的主攻方向,制造是设备等一系列对象在互联网、大数据、等技术的支持下,满足类的需求而产生的。 所以制造并不混为一体,制造算是和众多技术融合发展的结果!忽米网——让业更有

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    dotnet 从零开始一个

    将不使用任何框架,只用简单的 dotnet 的类,自己搭建一个网络。 本适合小伙伴跟着一步步特别感谢老马的程序生的帮助,本有大量代码都是从如何利用 C# 抽象神经网络模型抄的在模型有不同的问题可以选用不同的模型,本主要一个 BP 网络用于做分类,也就是出一个简单的多分类和一个模拟二进制 请不要认为本会告诉大家如何一个会和你聊QQ的,这里的其实也就是一个具,和想象的差距有点大。 本做对数值输入进行分类或实现模拟二进制计算在一个模型,可以将模型作为网络模型建立,一个模型是一个网络模型,一个网络里面会有很多层,每一层有很多元。 用 C# 实现模型最成熟的是 ML.NET 但是这个库没有基础很难知道是做什么本的代码放在github 欢迎小伙伴访问其实的一个核心是训练算法,本告诉大家的是 Slow 算法,这个算法就是在模型输出的值和我知道的值不同时

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