2015年3月，北京文安公司发布了基于大数据下深度学习的机动车厂牌型号识别技术。 车辆身份识别系统是智能交通的重要分支，它需要人工智能、图像处理、计算机视觉、模式识别等相关技术的综合应用。 北京文安自05年起，在行业里深耕多年，掌握了大量的实际数据与丰富的算法经验，针对诸多问题，公司综合采用了国际先进的人工智能、计算机视觉、图像处理、模式识别、大数据训练、深度学习等等技术来，通过从视频流中检测车辆 2.深度学习算法，提高数据精准性 浩瀚如海的大数据，结构复杂，种类繁多，单纯依靠人力定义的过程无法处理这海量数据。于是我们采用基于模仿人类神经网络的人工智能算法，让机器从海量数据当中自我学。 深度学习的实质，就是通过构建具有很多隐层的机器学习模型和海量的训练数据，来学习更有用的特征，从而最终提升分类或预测的准确性。我们通过利用大数据来深度学习各类信息、特征，更能够刻画数据的丰富内在信息。 机动车厂牌型作为车辆识别的重要属性，在大数据深度学习背景下，未来将不断完善，并将推动为智能交通向更加精准、高效发展，使我们的生活更加智能、高效、便捷。
而随着大数据时代的到来，人工智能技术的又一轮深入应用，HPC在互联网、深度学习、智能语音、人脸识别、安全检测等方面也有着突飞猛进的发展。 但过去一年中，深度学习、人工智能的声音越来越响，越来越多的客户提出了大数据需求，希望通过HPC来进行统一管理，解决深度学习所遇到的性能问题，甚至本地资源不足时，能否通过云端HPC灵活提供服务，这些新需求的涌现都希望 大计算的时代已经到来！ 这一判断得到了人工智能领域专家的认可。百度科学家，深度学习研究院算法组和自然语言理解组负责人周杰表示：“当有百亿级的数据，至少有千万的参数，进行相关矩阵计算时，数量极为庞大。 HPC+大数据，HPC+深度学习等，各种特性的HPC平台将被快速构建，投入应用。” 软件定义HPC应对三大挑战 变化越大，挑战就越大。 浪潮希望用“大计算”解决所有企业架构的问题，那么首先的挑战是不同的计算特征需要适合的计算资源；其次是统一硬件架构要应对多样性计算的挑战，比如大数据、传统科学工程计算、深度学习等，但后台架构需求不同的情况下
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7月26日-27日，2015中国人工智能大会（CCAI 2015）在北京召开，深度学习毫无意外地成为与会嘉宾热议的一个话题。 来自京东DNN实验室的四位专家，核心科学家李成华、张晓鑫，以及京东智能通讯部总监刘丹、京东数据与机器智能部负责人杨洋参加了此次讨论，并接受了CSDN记者的采访，介绍了京东对人工智能和深度学习的认识，深度学习技术在京东的最新应用进展 深度学习对人工智能的意义很大。基于DNN技术的知识图谱，做深层次的推理，比简单的人工打标签的方式要好很多，因为深度学习可以更容易地找到非常有用的特征。 采用的方法，是word2vec+DNN，把比较独立的知识训练起来，成为一个词相关性的向量，然后再把这些词向量重新整合深度学习的模型。 未来：从深度学习云到京东大脑？ 在CSDN此前的采访中，京东多位高层就谈到了京东大数据和深度学习能力未来会走向开放。但这一次，DNN实验室还透露了一个开放计算平台的计划。这个采用GPU加速技术的平台，主要由张晓鑫牵头来做。
人工智能、大数据、深度学习等这个21世纪第三个十年里必掌握的知识怎么学习，三次方作为新十年里的数字化人才在线教育平台，为了帮助大家更好的获得适应未来社会的新技术能力，下面汇总了一些AI、data、机器学习 、数据工程师的知识图谱和学习路线。 公众号[三次方AIRX]：三次方•数字化人才在线教育平台。帮助Z时代大学生和0-5年职场人获得混合现实、人工智能、游戏开发、大数据等能力。 deep-learning-roadmap GitHub地址： https://github.com/AMAI-GmbH/AI-Expert-Roadmap/ ＋ 一：系统介绍 ＋ 二：基本原理 ＋ 三：数据科学学习路线图 image.png ＋ 四：机器学习路线图 ＋ 五：深度学习路线图 image.png ＋ 六：数据工程师路线图 image.png ＋ 七：大数据工程师路线图
【新智元导读】 KDnugget 在谷歌趋势（Google Trends）上对比了几个相关关键词的关注度，对大数据、机器学习、人工智能、数据科学和深度学习进行排名。 KDnugget 在谷歌趋势（Google Trends）上对比了几个相关关键词的关注度，对大数据、机器学习、人工智能、数据科学和深度学习进行排名。 图2，Google Trends，2012年5月至2017年4月 美国对大数据和机器学习的搜索量对比 最终，我们还增加了其他三个流行的搜索词：人工智能，数据科学和深度学习。 并对比了 2012年5月1日至2017年4月30日间，全世界范围内Google Trend 上对大数据、机器学习、人工智能、数据科学家和深度学习的搜索情况。（见图三） ? 图3：大数据、机器学习、人工智能、数据科学和深度学习的搜索量对比 我们注意到，深度学习仍然不如其他4个术语那么受欢迎，尽管其增长速度更快。
简单来说： 1)深度学习(Deep Learning)只是机器学习(Machine Learning)的一种类别，一个子领域。 机器学习 > 深度学习 2)大数据(Big Data)不是具体的方法，甚至不算具体的研究学科，而只是对某一类问题，或需处理的数据的描述 ? (reconstruction)，约束(regularization)，甚至降噪(denoising)，超分辨(super-resolution)，除马赛克(Demosaicing)等等.... 2)深度学习 并且利用 gpu 的并行运算，在模型相当复杂，数据特别大量的情况下，依然可以达到很理想的学习速度。 一般也可以认为是 Large-scale data(其实学术上用这个更准确，只是我们出去吹逼的时候就都叫 big data 了...)。“大”可以是数据的维度，也可以是数据的 size。
Apache Spark是一个用于处理大数据的开源框架，旨在提高并行计算的效率。Netflix就是用它来处理大量的用户数据，以提供个性化推荐。 Spark它和机器学习密不可分，目前流行的深度学习算法更是特别依赖于庞大的数据量。 雅虎可以说是Spark社区的模范成员，去年，他们开源了CaffeOnSpark，刚刚开源的TensorFlowOnSpark原理几乎和它完全相同，只是换了个更流行的深度学习框架。 这个开源项目的介绍中为它列出了如下优点： ▪ 很容易将现有的TensorFlow项目迁移过来，只需要不到10行的代码； ▪ 支持所有TensorFlow功能：同步/异步训练，模型/数据并行，推理和TensorBoard ;； ▪ 在能实现服务器到服务器的直接通信是，可以更快的学习； ▪ 允许由Spark推送或由TensorFlow拉取分布式文件系统（HDFS）和其他源上的数据集； ▪ 轻松和你现有的数据处理通道和机器学习算法
最近基于数据的自然语言对话技术取得了突破性的进展。我们发现，利用深度学习和大数据，可以很容易地构建一个单轮对话系统，自动生成对话，并且取得惊人的好效果。 接着，详细介绍如何构建基于数据的对话系统。最后，详细介绍最新的基于深度学习的对话技术。当中也介绍深度学习在自然语言表示学习中的最新成果。 最近自然语言处理与深度学习的一个新发现是，我们可以通过深度学习用实数值向量来表示语句的语义。 系统利用大量对话数据构建生成模型，给定一个信息，系统自动生成一个回复。这里的关键问题是如何实现这个生成模型。我们提出了一个基于深度学习的生成模型。 挺好的，支持一下感觉挺不错的 结束语 本文介绍了利用大数据与深度学习构建自然语言对话系统的技术。最近的深度学习对话的一些进展确实令人振奋。
深度学习在大数据处理上虽然性能很好，但是是黑盒的，与简洁、精确刻画人类行为机理的初衷相违背，所以不能用在这个模型。 ? 清华大学计算机科学与技术系特别研究员 崔鹏 崔鹏，清华大学计算机科学与技术系特别研究员、助理教授，研究领域包括数据挖掘和多媒体分析。在数据挖掘和多媒体领域的高水平国际会议和期刊上发表论文60余篇。 ，或者说比较关键的指标，形态、使用度各方面现在就可以做到和真实的数据基本上是匹配的。 CSDN：处理大量的数据，在计算机模型这一端有没有使用到深度学习？ 崔鹏：深度学习是一个纯粹的计算模型，是端到端的，从数据输入到输出要有明确的目标。 深度学习框架的性能确实更好，但它是黑盒子，你不知道它内部的结构是一个什么样的机理；而我们做的恰恰是要把这个机理剥离出来。所以我们一般不会采用深度学习模型，用的是另外一套技术方法。
[深度数据]·深度学习数据集大全 数据来自 skymind.ai 整理 最近新增数据集 开源生物识别数据：http://openbiometrics.org/ Google Audioset： 地址：http://www.vision.caltech.edu/Image_Datasets/Caltech256/ STL-10 数据集：用于开发无监督特征学习、深度学习、自学习算法的图像识别数据集 地址： https://www.ncdc.noaa.gov/data-access/radar-data/nexrad ————————我是深度学习图像的分割线———————— 人工数据集 Arcade ————————我是深度学习视频的分割线———————— 视频数据集 Youtube-8M：用于视频理解研究的大型多样化标记视频数据集。 地址：https://www.yelp.com/dataset ————————我是深度学习文本的分割线———————— 问答数据集 Maluuba News QA 数据集：CNN 新闻文章中的 12
作者 | Nikolay Oskolkov 来源 | Medium 编辑 | 代码医生团队 本文将讨论如何利用多种生物信息源，OMIC数据，以便通过深度学习实现更准确的生物系统建模。 在本文中将使用Keras进行深度学习，并展示如何集成多个OMIC数据，以揭示在各个OMIC中不可见的隐藏模式。 单细胞产生大数据 数据集成的问题对于数据科学来说并不是全新的问题。 将CITEseq数据与深度学习集成 将进行单细胞转录（scRNAseq）和蛋白质组学的无监督集成（scProteomics）从CITEseq数据，8个617脐带血单核细胞（CBMC），采用自动编码器，其非常适合用于捕获单细胞组学的高度非线性性质数据 将scNMTseq数据与深度学习集成 虽然CITEseq包括两个单细胞水平的信息（转录组学和蛋白质组学），另一个奇妙的技术scNMTseq提供来自相同生物细胞的三个OMIC：1）转录组学（scRNAseq 深度学习框架非常适合数据集成，因为当多种数据类型相互学习信息时，它通过反向传播真正“整合”更新参数。展示了数据集成可以导致数据中新模式的发现，这些模式以前没有在各个数据类型中看到过。
本文整理里一些科研中可能会需要的某类数据集，需要的自己带走。 视频人体姿态数据集 1. 而且该数据库提供标注好的前景轮廓视频。不过此数据库的正确率已经达到100%了。 Olympic sports dataset 该数据库有16种行为，783段视频。现在的正确率大约在75%左右。 下载地址：http://vision.stanford.edu/Datasets/OlympicSports/ UCI收集的机器学习数据集 ftp://pami.sjtu.edu.cn http:/ 文本分类数据集 一个数据集是可以用的，即rainbow的数据集 http://www-2.cs.cmu.edu/afs/cs/p … ww/naive-bayes.html 其余杂数据集 癌症基因：
海量数据（又称大数据）已经成为各大互联网企业面临的最大问题，如何处理海量数据，提供更好的解决方案，是目前相当热门的一个话题。 类似MapReduce、 Hadoop等架构的普遍推广，大家都在构建自己的大数据处理，大数据分析平台。 相应之下，目前对于海量数据处理人才的需求也在不断增多，此类人才可谓炙手可热！ 越来越多的开发者把目光转移到海量数据的处理上。但是不是所有人都能真正接触到，或者有机会去处理海量数据的，所以就需要一些公开的海量数据集来研究。 在Quora上有人就问到，如何获取海量数据集。 具体可以看看回答，数据集的种类多种多样，有化学分析，基因遗传等等，从中你肯定能得到自己想要个数据集。 *先来个不能错过的数据集网站（深度学习者的福音）：* http://deeplearning.net/datasets/** 首先说说几个收集数据集的网站： 1、Public Data Sets
最大的区别是：文本日志意味着主要用来方便人们阅读，而我所说明的“日志”或者“数据日志”的建立是方便程序访问。 正是由于这样的起源，机器可识别的日志的概念大部分都被局限在数据库内部。日志用做数据订阅的机制似乎是偶然出现的，不过要把这种 抽象用于支持所有类型的消息传输、数据流和实时数据处理是不切实际的。 日志将成为一种大众化的接口，为大多数算法和其实现提升提供最好的保证和最佳的性能。 变更日志101：表与事件的二相性 让我们继续聊数据库。数据库中存在着大量变更日志和表之间的二相性。 源代码管理和数据库之间有密切关系。版本管理解决了一个大家非常熟悉的问题，那就是什么是分布式数据系统需要解决的——时时刻刻在变化着的分布式管理。 令人意外的是，问题的核心是可以让多少台机器以特定的方式，按照自身的速度重现历史记录的能力。
数据科学库速查表 1. 1 Numpy Numpy 作为Python科学计算核心库之一，能够创建高性能多维数组对象Array，并提供了处理数组的相关工具。 Numpy速查表 1.2 Pandas Pandas是基于Numpy的数据分析库，提供了python编程语言的数据结构和数据分析工具。 Scipy速查表 1.4 PySpark/PySpark-RDD/PySparkSQL PySpark、PySpark-RDD与PySparkSQL是 Spark 为 Python 开发者提供的 API，是大数据内存计算的常用框架之一 深度学习库速查表 4.1 TensorFlow 作为深度学习领域最流行的框架，并不需要什么介绍。 TensorFlow速查表 4.2 Karas Karas是Theano和TensorFlow平台上一款强大易用的深度学习库。
Introduction 数据预处理 主要分为 数据归一化 和 PCA/ZCA白化 两种方法。 数据预处理 的 时序位置 在数据扩充之后，模型训练之前： 数据采集 –> 数据标记 –> 数据扩充 –> 数据预处理 –> 模型训练 数据归一化 包括 简单缩放 和 规范化 。 简单缩放 为了使得最终的数据向量落在 [0，1] 或 [ -1，1] 的区间内（根据数据情况而定）。 Code 数据归一化 的 具体实现代码 参见我的另一篇文章：图像预处理: 规范化 。 ---- [1] 图像预处理: 规范化 [2] 数据预处理-UFLDL
但我描述的东西很大程度上可以理解为，将ETL推广至实时系统和处理流程。 糟糕的是，在任何时间任意管道都有一个问题，Hadoop系统很大程度上是无用的——在错误的数据基础上运行奇特的算法，只会产生更多的错误数据。 许多新的产品和分析技术都来源于把分片的数据放在一起，这些数据过被锁定在特定的系统中。 第二， 众所周知，可靠的数据加载需要数据通道的深度支持。 花费大量的努力去使得各个新的数据源运转起来，使得数据覆盖度完整不是一件容易的事情。 我们正在推行的，为每个数据源和目标增建客户化数据加载，这种方式很显然是不可行的。我们有大量的数据系统和数据仓库。 但是深入实现并重点关注分类记录大规模的数据流，这种需求是不切实际的。
计算机视觉和自然语言处理，会变得几乎不可分离——在电脑视觉和自然语言处理的领域的深度学习正在互相融合 卷积神经网络第一次出现是在电脑视觉中，但是现在用于一些自然语言处理（NLP）中了，LSTMs和主流对递归神经网络使用的倾向性 符号微分法越来越重要 随着神经网络框架和它们的目标函数可以自定义，同时也变得越来越复杂，人为手动提取它们反向传播中的梯度变得越来越难，也容易出错。 深度学习和强化学习的交叉在继续 虽然今年NIPS没有展示关于强化学习的主要结果，但是深度强化学习研究讨论室只剩下站立的地方，他们展示了深度神经网络和强化学习的计划能力两者结合给人带来的令人兴奋的可能。 在这个领域一些令人兴奋的工作正在发生，如端对端机器人，使用深度学习和强化学习来完成原始传感器数据到实际动作执行器的直接过度。我们正从过去的只是分类一步步发展到试图理解如何在方程中加入计划和行动。 谷歌的TensorFlow是数据库中很少做到这一点的平台之一：研究人员可以快速创造新的网络拓扑如图像，然后这些能够扩展在不同的配置中——如使用像Python或C++主流程序语言的单个设备、多个设备或者是移动设备中
联邦学习（Federated Learning，FL）联邦学习为客户提供一种能保护自有数据，通过远程操作以及低成本快速迭代的联合建模服务。
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