数据准备的关键和重复阶段是数据探索。一组因为太大而无法由人工手动读取、检查和编辑每个值的数据，仍需要验证其质量和适用性，然后才可以将其委托给一个值得花费时间和计算的模型。
自定义列和区域的数据绑定 当表单被绑定到一个数据集时，表单中的列就会相继的被分配到数据集的区域上。例如，第一个数据域分配给列A，第二个数据区域分配给列B，等等。你也可以改变分配顺序，将任意域分配给任意列。 默认情况下，绑定的表单继承数据库中列的宽度。如果你想要设置你自己的列宽，你可以在绑定Spread控件之后设置列宽，或者将DataAutoSizeColumns属性设置为false并设置列宽。 如果你将多个Spread控件绑定到了一个单一的数据集，你可以将每一个Spread控件中表单的AutoGenerat
外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~
来源：机器学习算法那些事本文约3000字，建议阅读6分钟本文整理一张50个醉驾机器学习公共数据集的榜单。 外国自媒体mlmemoirs根据github、福布斯、CMU官网等信息，整理了一张50个最佳机器学习公共数据集的榜单，为大家分享一下~ 提前说下须知： 一、寻找数据集的意义 根据CMU的说法，寻找一个好用的数据集需要注意一下几点： 数据集不混乱，否则要花费大量时间来清理数据。 数据集不应包含太多行或列，否则会难以使用。 数据越干净越好，清理大型数据集可能非常耗时。 应该预设一个有趣的问题，而这个问题又
https://medium.com/datadriveninvestor/the-50-best-public-datasets-for-machine-learning-d80e9f030279
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“他山之石，可以攻玉”，站在巨人的肩膀才能看得更高，走得更远。在科研的道路上，更需借助东风才能更快前行。为此，我们特别搜集整理了一些实用的代码链接，数据集，软件，编程技巧等，开辟“他山之石”专栏，助你乘风破浪，一路奋勇向前，敬请关注。
Kaggle：一个数据科学竞赛网站，其中包含大量外部贡献的有趣数据集。你可以在它长长的列表中（https://www.kaggle.com/datasets）找到各种小众数据集，从拉面的评分、篮球数据，到西雅图的宠物牌照。
---- 新智元报道 来源：Google AI 编辑：LRS 【新智元导读】预训练的经验来说，数据越多，效果越好！Google最近在NAACL 2021上发了一篇文章，可以从知识图谱中自动生成文本数据，再也不怕语料不够用了！ 大型预训练自然语言处理(NLP)模型，如 BERT、 RoBERTa、 GPT-3、 T5和 REALM，充分利用了来自 Web 的巨型自然语言语料库，对特定任务的标注数据进行微调，获得一个效果特别好的预训练，并在某些NLP任务中甚至超过了人类的表现。 然而，自然语言文本本身
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
整个世界每天都生产和消费大量的视频内容，目前在 YouTube 上，人们每天都会观看超过 10 亿小时的视频。 为了推动视频分析和视频理解相关技术的进步，Google AI 已经公布了一个大型视频数据集 —— YouTube-8M，该数据集由数百万个 YouTube 视频特征和来自 3,700多个可视实体不同词汇的相关标签组成。去年，我们成功举办了Google Cloud＆YouTube-8M 视频理解挑战赛，来自 60 多个国家 742 支参赛队伍总共 946 名个人参赛者参与了这项比赛。本次比赛是基于
TensorFlow由Google Brain的研究人员创建，是用于机器学习和数据科学的最大的开源数据库之一。它是完整的初学者和经验丰富的数据科学家的端到端平台。TensorFlow库包括工具，预先训练的模型，机器学习指南以及一系列开放数据集。为了帮助找到所需的训练数据，本文将简要介绍一些用于机器学习的最大TensorFlow数据集。将以下列表分为图像，视频，音频和文本数据集。
BERT，XLNet，GPT-2和Grover等大型语言模型在生成文本和多个NLP任务方面取得了令人瞩目的成果。
每年都有很多大型、高质量的数据集发布，其中大多数数据集都发布在各自的网站上，通过谷歌搜索很难找到所有这些数据集。
在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。
内容提要：OpenAI 团队的新模型 DALL-E 刷屏，这一新型神经网络，使用 120 亿参数，经过「特训」，任意描述性文字输入后，都可以生成相应图像。如今，团队将这一项目的论文和部分模块代码开源，让我们得以了解这一神器背后的原理。
刚刚在Google I/O 大会上，Google发布PaLM2及超过 25 款由 PaLM 2 提供支持的新产品和功能。这意味着 PaLM 2 将最新的高级人工智能功能直接引入我们的产品和人们——包括全球消费者、开发人员和各种规模的企业。它的能力到底怎么样？让我们详细的看一看。
4月4日，在接受Bloomberg Originals采访时，YouTube首席执行官尼尔·莫汉（Neal Mohan）对OpenAI发起了警告，称如果Sora利用了YouTube的视频来训练，这将是违反平台政策和规定的，因为创作者并不希望自己的内容被拿来利用。
您可以通过打开一个新的终端窗口并运行pip install --user ezsheets来安装 EZSheets。作为安装的一部分，EZSheets 还将安装google-api-python-client、google-auth-httplib2和模块。这些模块允许你的程序登录到 Google 的服务器并发出 API 请求。EZSheets 处理与这些模块的交互，所以您不需要关心它们如何工作。
作者：宋天龙 链接：https://www.zhihu.com/question/63383992/answer/222718972 来源：知乎
转载自 | 新智元 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机视觉研究领域提供有用的资源来开发新的模型。 今天，谷歌宣布开放Open Image
---- 新智元编译 来源：research.googleblog.com 编译：小潘 【新智元导读】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重新整理数据集，以为计算机
转载自 | 新智元 编辑 | 小潘 出品 | 磐创AI技术团队 来源 | iclr、Google/DeepMind blog 【介绍】今天，谷歌宣布开放Open Images V4数据集，包含190万张图片，共计600个类别，共标记了1540万个边界框，这是迄今的有对象位置注释的最大数据集。基于此数据集，谷歌将在ECCV 2018举办大型图像挑战赛。 2016年，谷歌推出一个包含900万张图片的联合发布数据库：Open Images，其中标注了成千上万个对象类别。从它发布以来，谷歌的工程师一直在努力更新和重
今天，官方正式公布了3个类别的共6篇获奖论文，分别为：杰出论文；杰出论文（亚军）；杰出数据集和基准论文。
迄今为止，OpenAI 的 GPT-3是有史以来最大的语言模型之一，有1750亿个参数。
蛋白质是生命的主力军，了解它们的序列和结构，是设计新酶、开发救命药物等生物学和医学挑战的关键。
大数据文摘作品，转载要求见文末 翻译 | 姜范波 Aileen 导读： 2014年，还在谷歌做暑期实习生的Ian Goodfellow开发实施了阅读街景图中路标的数字的方法。如今，新的一群谷歌实习生借助深度学习和TPU的强大运算能力完善了大神当年的算法。 新的机器学习框架下，谷歌地图可以准确识别超过800亿战的街景视图图片中的文字， 为十多亿谷歌地图用户创造更好的体验。后台回复“谷歌”下载论文全文。 Ian Goodfellow自己也发推特支持谷歌地图新算法，缅怀当年自己做实习生的创作 识别并提取图片有效信
刚刚拿到加州理工电子工程学博士学位，到伊利诺伊州香槟分校担任教职的李飞飞敏锐的发现了「算法为王」的局限性，开始研究算法的基石：数据集。
翻译自 Multiple Vendors Make Data and Analytics Ubiquitous 。
深度学习的发展让一些在几年前看来完全不可能实现的技术变为可能。现代生成模型就是其中的一个例子，能够合成超现实主义的图片、语音、音乐甚至是视频。这些模型已经用在多个应用中，包括通过文本—语音转换，生成用于医学成像的训练数据等。
在 2018 年 9 月谷歌数据集搜索的 测试版本就开始面向「Scientists、journalists，students，data geek等人群」，一直以来都是人们寻找数据集的主要方式之一。
Cloudera首席架构师就内存及云计算相关技术发表讨论，Hadoop将如何在大数据方面发挥更大价值。
编者按：数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是编者整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。 菜鸟入门 1. Iris 数据集 在模式识别文献中，Iris 数据集恐怕是最通用也是最简单的数据集了。要学习分类技术，Iris 数据集绝对是最方便的途径。如果你之前从未接触过数据科学这一概念，从这里开始一定没错，因为该数据集只有 4 列 150 行。 典型问题：在可用属性基础上预测花的类型。 2. 泰坦
---- 新智元报道 编辑：桃子 【新智元导读】这场AI大战，谷歌还有翻身的机会吗？ GPT-4横空出世，让微软又双叒赢麻了！ 就在同一天，谷歌向微软再开战，一口气来了个全套的： - 开放大语言模型PaLM API & MakerSuite - 生成式AI装进谷歌Workspace全家桶 - 生成式AI支持Vertex AI平台 - 新平台Generative AI App Builder 发布了这么多，足见谷歌一时的恐慌。 挑战GPT-4！PaLM API 发布 谷歌首次正式开放其PaLM
木易 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 连Google都撑不住了。 Google相册宣布：从2021年6月1日开始，将停止提供免费的无限制存储空间。 这意思，是不让「白嫖」了？ 不不不，只是不能无限白嫖了。 Google相册还是会继续提供存储服务，而将高画质中免费提供的存储上限，从原本的无限制改成15GB。 △图源：Verge 除此之外，还有其他几项云端存储规定也随之发布，为的是更高效地进行云端数据管理。 免费云端存储服务这个烧钱生意，是连「地主家」也烧不起了？ 15GB上限，2年非
GitHub和类似平台已使软件的公开协作开发变得司空见惯。然而当此公共代码必须管理身份验证秘密(如API密钥或加密秘密)时会出现问题。这些秘密必须保护为私密，但是诸如将这些秘密添加到代码中的常见开发操作经常使意外泄露频繁发生。本文首次对GitHub上的秘密泄露进行了大规模和纵向的分析。使用两种互补的方法检查收集到的数十亿个文件：近六个月的实时公共GitHub提交的扫描和一个涵盖13%开放源码存储库的公共快照。
大数据文摘作品 编译：傅一洋、惊蛰、张南星、小鱼 别忘了，在曾经的淘金热中，赚大钱的不仅是淘金者，还有那些给淘金者卖矿泉水的人。 AI淘金热潮中，企业和国家都在砸大价钱希望抢占市场： 谷歌、亚马逊、微软和IBM在2016年砸下超过200亿美元来打这场硬仗。各个企业一边争先恐后地观察对手，确保能抢先意识到AI的生产力优势，一边把眼光瞄准初创公司。 中国在AI上投入了大量资金，而欧盟由于担心失去在中美的市场份额，也计划了将差不多220亿美元投资于AI。 但正如以往的淘金浪潮一样，最重要的是，谁能真的找到黄金。
初学者学习机器学习和深度学习的时候，经常会找不到练习的数据，本文提供了获取数据的一些方法。
数据集可谓是数据科学的练兵场，不管是对菜鸟入门还是老司机上路，能找到一个好用的数据集无异于如虎添翼。以下是雷锋网整理编译的 17 个常用数据集，并列举了适用的典型问题，从菜鸟到老司机，总有一款适合你。
如果你是一个初学者，你每完成一个新项目后自身能力都会有极大的提高，如果你是一个有经验的数据科学专家，你已经知道这里所蕴含的价值。 本文将为您提供一个网站/资源列表，从中你可以使用数据来完成你自己的数据项目，甚至创造你自己的产品。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】从零打造ChatGPT，AI从业者大团结！ Meta AI开源的大羊驼LLaMA模型彻底点燃了开源社区的热情，并在此基础上相继开发出了各种类ChatGPT的羊驼Alpaca, Vicuna等。 但Meta只是开源了LLaMA的权重，训练用到的数据集并没有开源出来，对于那些想从头开始训练LLaMA的从业者来说，目前还没有开源方案。 最近，由Ontocord.AI，苏黎世联邦理工学院DS3Lab，斯坦福CRFM，斯坦福Hazy Research 和蒙特
我们将在本文中为您介绍如何使用 BigTransfer (BiT)。BiT 是一组预训练的图像模型：即便每个类只有少量样本，经迁移后也能够在新数据集上实现出色的性能。
BERT 是由 Google 开发的自然语言处理模型，可学习文本的双向表示，可在许多不同任务中的显著提升在上下文中理解无标记文本的能力。
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】语言模型动物园加入新成员Koala，更符合真实用户需求！ 自从Meta开源LLaMA之后，学术界内各种类ChatGPT模型如雨后春笋般开始发布。 先是斯坦福提出了70亿参数Alpaca，紧接着又是UC伯克利联手CMU、斯坦福、UCSD和MBZUAI发布的130亿参数Vicuna，在超过90%的情况下实现了与ChatGPT和Bard相匹敌的能力。 最近伯克利又发布了一个新模型「考拉Koala」，相比之前使用OpenAI的GPT数据进行指令微调，Koa
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
今天给大家介绍的是来自中南大学曹东升课题组和浙江大学侯廷军课题组近日联合在Drug Discovery Today上发表的论文“Benchmarking the mechanisms of frequent hitters: limitation of PAINS alerts”。频繁出现的假阳性结果对高效的药物研发是一个极大的挑战。为了能够提前筛选假阳性化合物，避免无效的成本和投入，2010年Baell等人提出一套PAINS筛选规则（Pan-assay interference compounds）用于假阳性化合物筛选。然而，在后续研究中发现，PAINS筛选规则对于假阳性化合物筛选的有效性和正确性有待考证。基于这个问题，本文收集了一个涵盖6种常见频繁命中化合物机制且包含600,000分子的大型基准数据集用于PAINS规则测评。
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