AutoAI能够自动化Watson Studio平台上的人工智慧开发流程,加速机器学习模型建置工作
机器学习 (ML) 应用程序已经无处不在。每天都有关于自动驾驶汽车人工智能、在线客户支持、虚拟个人助理等的新闻。然而,如何将现有的商业实践与所有这些惊人的创新联系起来可能并不明显。一个经常被忽视的领域是应用自然语言处理 (NLP) 和深度学习来帮助快速有效地处理大量业务文档,从而在大海捞针。
地震了、洪水了、台风了……如果碰巧你生活在那里,又碰巧和身边的许多人一样,你手边还有一些多余的物资,你会怎么办?或者说可以怎么办?
来源 | github 【磐创AI导读】:本系列文章为大家介绍了如何使用特定领域的文档构建知识图谱。想要获取更多的机器学习、深度学习资源,欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
【CSDN 现场报道】5月18日—19日,CCTC 2017中国云计算技术大会(Cloud Computing Technology Conference 2017,简称CCTC 2017)在北京朝阳门悠唐皇冠假日酒店隆重召开。本次大会由CSDN主办,是业内极具影响力的云计算和大数据技术年度盛会。彼时,技术社区骨干、典型行业案例代表齐聚京师,解读本年度国内外云计算技术发展最新趋势,深度剖析云计算与大数据核心技术和架构,聚焦云计算技术在金融、电商、制造、能源等垂直领域的深度实践和应用,为观众献上一场最纯粹的技
编程是数据科学的一个组成部分。事实上,理解编程逻辑、循环和函数的人更有可能成为成功的数据科学家。但那些在学校里从未学习过编程的人怎么办?
机器学习是一项令人惊叹的技术。如果掌握了正确的使用方法,机器学习技术将势不可当。建造一个在很大程度上表现得像人类的机器,将是多么吸引人。精通机器学习工具有利于处理数据、训练模型、发现新方法并创建自己的算法。
不论环境如何,建立、监控和完善机器学习系统从来都不是一件简单的事情。要想保证数据准确无误,工程师们必须把控好每一个细节,在复杂的应用程序中发现问题。为了在一定程度上减轻开发者的负担,苹果公司开发了Overton框架,该框架旨在通过抽象的文本内容来生成一个对应的模型。例如,给定查询“美国的总统有多高”,Overton生成一个能够提供答案的模型。(目前它只支持文本处理,但苹果正在开发图像和视频的处理。)
对于软件开发,有许多方法、模式和技术用于构建、部署和运行应用程序。DevOps是一种以软件开发和操作的整体观点来描述软件工程文化的艺术方法论。
本篇基于 2017 年的推荐清单做了一些改进——去除了一些不再进行维护的 API,并且更新了一些新的 API。主要覆盖如下方向:
人工智能正在成为新一代技术变革的基础技术,但从头开始为自己的应用和业务开发人工智能程序既成本高昂,且往往很难达到自己想要的性能表现,但好在我们有大量现成可用的 API 可以使用。开发者可以通过这些 API 将其它公司提供的智能识别、媒体监测和定向广告等人工智能服务集成到自己的产品中。机器之心在 2015 年底就曾经编译过一篇介绍当前优质人工智能和机器学习 API 的文章《技术 | 50 个常用的人工智能和机器学习 API》,列举了 50 个较为常用的涉及到机器学习、推理预测、文本分析及归类、人脸识别、语言翻译等多个方面的 API。一年多过去了,好用的 API 也出现了一些新旧更迭,现在是时候对这篇文章进行更新了。
用于机器学习、人工智能、数据分析的基于云计算的工具日前增多。其中的一些应用是在基于云计算的文档编辑和电子邮件,技术人员可以通过各种设备登录中央存储库,并在远程位置,甚至在路上或海滩上进行工作。云计算可以处理文件备份和同步,简化工作流程。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的,因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术,对于大部分企业和组织而言,过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变,正如
导读:对于人工智能来说,前60年的人工智能历程,可以用“无穷动”来形容;后60年的人工智能发展,可以用“无穷大”来期许。
机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的,因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术,对于大部分企业和组织而言,过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变,正如标准的API简化了应用程序的开发一样,机器学习API也降低了这一领域的门槛,让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创建和部署机器学习模型的复杂性,让开发者能够专注于数据挖掘和用户体验。同时,将机器学习商业化成云服务也是当今的趋势,IBM、Microsof
摘自:InfoQ 原文链接:infoq.com/cn/news/2015/12/5-best-ml-api-to-use 作者:孙镜涛 机器学习作为大数据的前沿无疑是让人生畏的,因为只有技术极客和数据科学领域的专家才能驾驭机器学习算法和技术,对于大部分企业和组织而言,过去这一直都是一个遥不可及的事情。但是现在这种情况正在发生改变,正如标准的API简化了应用程序的开发一样,机器学习API也降低了这一领域的门槛,让越来越多的人和企业能够借助技术底蕴深厚的公司所提供的API试水机器学习。 机器学习API隐藏了创
【新智元导读】Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章,以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力,以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区,围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度,其 AI 平台是百度大脑,并开源机器学习平台 PaddlePaddle,在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心,实力来自三个关键因素:IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。 选择
AiTechYun 编辑:nanan 周一晚些时候,苹果和IBM宣布扩大现有合作伙伴关系,允许客户通过苹果的Core ML和IBM的Watson(沃森)技术推出先进的应用内机器学习能力。 正如Tech
Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章,以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力,以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区,围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度,其 AI 平台是百度大脑,并开源机器学习平台 PaddlePaddle,在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心,实力来自三个关键因素:IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。
为了更好地引导和推动我国人工智能领域的发展,由中国人工智能学会发起主办,CSDN承办的2015中国人工智能大会(CCAI 2015)于7月26-27日在北京友谊宾馆召开。本次会议的主旨是创办国内人工智
近年来,尽管像Databricks的AutoML工具包、Salesforce的transfogrfai和IBM的Watson Studio AutoAI等开源工具层出不穷,但大规模地调整机器学习算法仍是一个挑战。寻找正确超参数(算法中的变量有助于控制整个模型的性能)的工作通常极为耗时,如:作业调度、跟踪数据等。这就是LG高级人工智能部门的科学家开发Auptimizer的原因,Auptimizer是一个开源的超参数优化框架,旨在帮助人工智能模型的调整和记账。它可以从GitHub上获得。
【新智元导读】 4月11日,IBM公司在北京举行2017 IBM中国论坛,提出主题“天工开物,人机同行”。下午新智元对IBM大中华区总裁陈黎明进行了访问,探讨Watson作为集IBM 60年在人工智能领域耕耘的成果拥有哪四大能力,以及Watson不止步于搞大新闻,而是如何真真切切地重塑行业,到2017年底Watson将惠及10亿人。 4月11日,IBM公司在北京举行了主题为“天工开物,人机同行”的2017IBM中国论坛。继去年正式在中国宣布向“认知商业”转型后,本次论坛上,IBM进一步明确了发展“商业人工智
数据科学是一个跨学科的领域,涉及使用统计和计算方法,以及机器学习和人工智能,从数据中提取洞察力和知识。它结合了数学、统计学、计算机科学和领域特定知识的要素,用于分析、可视化和解释复杂的数据集。
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。
翻译 | Drei 编辑 | Just 出品 | 人工智能头条(公众号ID:AI_Thinker) API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。 本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。总之,你所需要的可能基本都在下面了: 人脸和图像识别(Face Image Recognition) 文本分析,自然语言处理,情感分析(Text Analysis, NLP, Senti
译者 | reason_W 编辑 | Just 对大多数企业来说,机器学习听起来就像航天技术一样,属于花费不菲又“高大上”的技术。如果你是想构建一个 Netflix 这种规模的推荐系统,机器学习确实是这样的。(注:Netflix是美国流媒体巨头、世界最大的收费视频网站,曾于 2017 年买下《白夜追凶》全球播放权。)但受万物皆服务(everything-as-a-service)这一趋势的影响,机器学习这一复杂的领域也正在变得越来越接地气。所以现在哪怕你只是一个数据科学领域的新手,并且只想实现一些很容易
5年前在智力竞赛节目Jeopardy中获胜之后,IBM的认知计算系统Watson正快速发展,并且在至少20个行业中的数千家企业中得到了应用。今天,财富(Fortune)杂志对Watson的负责人进行了专访。 David Kenny负责IBM Watson集团,2月在Big Blue收购了Weather Company之后,Kenny担任公司首席执行官。在此后的数月内,Watson的业务飞速发展,全世界有超过10万名开发者在watson 的36个API上进行开发。财富杂志副总编Clifton Leaf在10
API 是一套用于构建软件程序的协议和工具。对于应用开发者而言,有了开放的 API,就可以直接调用其他公司做好的功能为我所用,这在很大程度上提升了工作效率。本文整理了以下四大类共 50 种 API,为你节省了寻找资源的时间。
云计算行业正逐渐向智能的方向转变。虽然计算、存储和网络仍然是云供应商的主要收入来源,但机器学习也正慢慢成为当代云计算的焦点。 以下是五种被机器学习高度影响的云服务: 认知计算(Cognitive Co
「地球上有 77 亿人,但只有 6 个人在外太空生活、工作(注:国际空间站最多可承载 6 个人生活和开展科研工作),现在,还有一个机器人,它不仅能够辅助宇航员进行科学实验研究,以及设备维护方面的工作,同时在心理上来说,也是宇航员的一个伴侣,在客观决策方面给宇航员提供帮助。」
API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域:
哈佛大学神经机器翻译系统 OpenNMT 新版本发布 癌症检测突破!谷歌深度学习算法的乳腺癌检测准确率超病理科大夫 两大 AI 平台联手!IBM Watson 与 Salesforce“爱因斯坦”进行
本届 IBM Think 大会(IBM Think 2019)从 2019 年 2 月 11 日到 2019 年 2 月 15 日,为期五天。去粗取精,我们看本届 IBM Think 大会有哪些亮点。
但对于这个以“Watson”之名行走江湖的医疗AI代表,相比于国外的人尽皆知,国内市场则对它既熟悉又陌生。
随着基于人工智能与机器学习的应用如雨后春笋般不断涌现,我们也看到有很多提供类似功能的 API 悄悄登上了舞台。 API 是用于构建软件应用的程序、协议以及工具的组合;本文是对2015 中这个列表的修正与完善,移除了部分被废弃的 API ;我们也添加了最近由 IBM、Google、Microsoft 这些大厂发布的 API 。所有的 API 可以根据应用场景进行分组: 人脸与图片识别。 文本分析,自然语言处理以及情感分析。 语言翻译。 预测以及其他的机器学习算法。 在具体的每个分组内,我们根据首字母顺序排序;
大数据文摘作品 编译:大茜、Shan LIU、云舟 还在为找不到机器学习的API而烦恼吗?本篇文章将介绍一个包含50+关于人脸和图像识别,文本分析,NLP,情感分析,语言翻译,机器学习和预测的API列表,快快收藏吧~ API是一套用于构建应用软件程序的规范,协议和工具。在本文中,我们从2017年的清单中删除了停用的API,并利用新元素对其进行了更新。并且,所有的API被归类到以下几个领域: 人脸和图像识别 文本分析,NLP,情感分析 语言翻译 机器学习和预测 在每组应用中,列表中的元素按字母顺序排列。相
就像互联网一样,大数据是我们今天生活的一部分。从搜索,在线购物,视频点播,到网上约会,大数据总是幕后的重要角色。有些人声称,物联网(IoT)将会接管大数据作为最令人瞩目的技术@ Gartner2014。它也许会成真,但是物联网如果没有大数据,就不可能活着。在本书中,我们将深入探讨大数据技术。但我们需要先了解大数据是什么。
软件即服务、基础设施即服务、平台即服务等是科技界大家都听说过的常见服务,但是人工智能即服务呢?!
对于做工程项目和搞科研的人来说,有现成的模块或工具使用是一件多么美妙的事情啊,无需访问源码或理解内部工作机制的细节即可完成相应的任务。常用的方法是调用一些API,即一些预先定义的函数,目的是提供应用程序与开发人员基于某软件或硬件得以访问一组例程的能力。本文总结对于机器学习行业者有用的50多个API,主要涉及的领域如下:
5岁学编程,7岁上YouTube发编码和网络开发教程,8岁开发iOS应用程序,9岁APP被苹果上架,11岁发现IBM公司的bug,12岁出了一部iOS编程书籍。今年,刚满14岁的他正准备出第二部有关AI的书……
日前,kdnuggets 上的一篇文章对比了三大公司(谷歌、微软和亚马逊)提供的机器学习服务平台,对于想要启动机器学习项目的公司或是数据科学新手来说,提供了非常多的指导和建议。 AI 研习社将原文编译整理如下: 对于大多数企业来说,机器学习就像航空航天一样遥远,听起来既昂贵,还需要高科技人才。从某种角度来说,如果你想建立一个像 Netflix 一样好的推荐系统,那确实是昂贵且困难。但是,目前这个复杂的领域有一个趋势:一切皆服务(everything-as-a-service)——无需太多投资,即可快速启动机
在经济利益的驱使下,蓝色巨人IBM似乎终于放下了高傲的身段走向了开放,2月13日,IBM宣布,该公司的一部分的Watson AI服务将可以使用竞争对手的云计算平台,该公司希望借此赢得那些想要更灵活存储和分析数据的客户。
【AI创新者】是CSDN人工智能频道精心打造的专栏,本期主人公是IBM系统实验室高性能开发部负责人宋煜。 记者:景琦 编辑:王艺 更多【AI创新者】征集中,采写AI领域杰出学者、资深专家、技术缔造者、顶尖团队。寻求报道请邮件wangyi@csdn.net,或扫描文末二维码加我微信。 对宋煜的采访是在2017年3月18日,CSDN与IBM合办的IBM Power马拉松大赛现场,宋煜作为大赛评委与参赛选手度过了紧张而又充实的12小时。 宋煜,IBM中国系统实验室高性能计算部门开发部经理。有丰富的高性能集群
【编者按】随着机器学习算法的流行,Amazon、Google,、IBM和Microsoft等公司在机器学习云服务市场接连出手,并提供许多的API来吸引用户。本文中,Janet Wagner,ProgrammableWeb的data journalist、developer和contributor,根据互联网上的活跃度盘点了机器学习API的Top 10,并介绍了它们的功能特色。Janet Wagner同时认为,Project Oxford等少数API虽然没有上榜,但仍值得称道。 如今,机器学习无处不在。它可以
在过去的一年中,人工智能受到了资本、企业、媒体等各界的热烈追捧。然而,对于逐渐成为新一代计算中不可或缺的重要组成部分的“认知计算”正在同步崛起。比起人工智能的热潮,大众对什么是“认知计算”显然相当模糊,也不清楚它与人工智能、机器学习等相关的内容有什么区别。
理解视频内容对于媒体公司来说是一个重大挑战。最大的障碍在于视频中的数据大部分是非结构化的,需要复杂的分析。在激烈的竞争环境中,媒体和娱乐公司必须对视频内容有更新更深入的理解,以满足消费者和广告商的需求。人工智能技术可以为流媒体服务提供竞争优势。本次我们关注IBM Watson Media如何为行业关键问题提供了有价值的解决方案。 IBM Watson Media提供了将人工智能融入到整个媒体工作流程或视频库中去的解决方案--挖掘提高收益,观众参与度,内容表现力和广告收入等的机会。其客户通过IBM Clo
为了培养 Watson 医生,IBM 已经花了几十亿美元。IBM 给 Watson 购买了大量病例,用循证问答的方式,类比大量相似的病例,给患者开出对应的医疗诊断。根据 IBM 的说法,目前在某些领域已经达到了顶级医生的水平。 可是即便花了那么多钱,你敢让 Watson 这个机器人医生看病吗? IBM近日宣布收购Truven Health Analytics,收购价高达26亿美元。这是自Watson Health成立以来的第四次大型收购。 2014年4月,在IBM收购了Phytel和Explorys之
人工智能(AI)不只能实现无人驾驶车辆、数字语音助理或者是帮你推荐电影,它是即将席卷众多产业的浪潮;根据麦肯锡全球研究所(McKinsey Global Institute)最近针对全球3,000家“具AI意识”企业进行的一项调查结果显示,其中只有20%的企业正将AI相关技术应用于部分核心业务,但大多数的企业仍预期在未来三年增加AI相关投资。 其他单位的调查亦反映类似结果。例如印度技术服务供应商Inforsys赞助、一项针对7个国家共1,600位商业与IT领域领导厂商所做的调查显示,受访者中只有25%表示
当DeepMind 宣布让AlphaGo “退休”,组建 DeepMind Health 大举进军智能医疗之后,这家名震一时的公司也未能免俗地陷入了商业变现的泥石流。
1992 年,Ward Cunningham 在敏捷宣言中首次提出了“技术债”概念,主要指有意或无意地做了错误的或不理想的技术决策所累积的债务。随后,《重构》一书的作者 Martin Fowler 基于 Cunningham 的比喻,创建了一个“技术债务四象限”,包括:
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