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
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
虽然人工智能一直在帮助人们在世界上导航已有一段时间,但最近,它开始影响翻译行业。几年来,围绕人工智能翻译有很多炒作。
「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。」
机器学习是人工智能的核心,旨在创建一个解决类似问题的通用方法。机器学习已经被整合到我们经常在日常生活中使用应用中,比如iPhone的Siri。本文是一个包含了如何在移动应用中使用机器学习的指南。 机器学习的工作原理 机器学习是基于人工神经网络的实现,人工神经网络在我们日常生活中的APP(比方说语音助手)和系统软件中都被广泛使用。它们可以进行诊断测试、探索生物学与合成材料。而人工神经网络相当于人类的神经元和中枢神经系统。这可能有点难以理解,所以我们来看看人脑是如何进行记忆和识别的。 与计算机不同,人脑更加强大
谷歌5月8日在加州召开了 2018 年度的开发者大会(Google I/O 2018)。在大会介绍的 Android P、Gmail、Gboard、TPUv3 等众多新产品和功能中,尤为亮眼的无疑是个人助理 Google Assistant 中新增加的 Duplex,它可以自己给饭馆、发廊等商业店面打电话,帮用户预约时间。
AI 科技评论按:谷歌昨晚在加州召开了 2018 年度的开发者大会(Google I/O 2018)。在大会介绍的 Android P、Gmail、Gboard、TPUv3 等众多新产品和功能中,尤为亮眼的无疑是个人助理 Google Assistant 中新增加的 Duplex,它可以自己给饭馆、发廊等商业店面打电话,帮用户预约时间。
近期谷歌在加州召开了 2018 年度的开发者大会(Google I/O 2018)。在大会介绍的 Android P、Gmail、Gboard、TPUv3 等众多新产品和功能中,尤为亮眼的无疑是个人助理 Google Assistant 中新增加的 Duplex,它可以自己给饭馆、发廊等商业店面打电话,帮用户预约时间。
雷锋网按:本文摘选自长城证券报告——互联网迎来AI 时代,海外科技巨头争先布局:人工智能深度报告(国外篇一),在未改变原意的基础上略有删减。 PC互联网时代的企业核心竞争力为软件产品的快速反应能力,移动互联网时代是构建移动端的生态系统,人工智能时代则更为依赖 AI 核心技术。 AI技术拥有两大要素: 核心技术平台 数据循环 只有将 AI 技术与数据结合,才可形成实用性的业务。本文主要侧重于介绍IBM、Google在基础层、技术层、应用层全面布局AI,并对其扩展应用场景等内容进行介绍。 IBM——Watso
A new cognitive computing project that enables more natural interaction between physicians, data and electronic medical records. After a year-long research collaboration with faculty, physicians and students at Cleveland Clinic Lerner College of Medicine o
AI 科技评论按:本文作者王海良,呤呤英语开发总监,北京 JavaScript/Node.js 开发者社区的运营者,曾就职 IBM 创新中心。本文为系列文章第二篇,由 AI 科技评论独家首发。 第一篇传送门:《聊天机器人的发展状况与分类》。在上一篇文章中,介绍了聊天机器人目前的发展。本篇主要介绍基于规则的,检索的聊天机器人引擎 - Bot Engine. 问题域 Speech to Text => Logic => Text to Speech STT和TTS,目前有很多厂商提供技术产品: Speech
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:
在BOLD360峰会中,与会嘉宾探讨了对话式 AI的现状,未来,消费者关切等诸多话题。
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:
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
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
该清单按照字母排序,对 API 的概述是基于对应官网所提供的信息整合而成。要是大家发现该清单中错过了某些当前流行的 API,可以在评论中告知。
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
【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
2021 年 8 月 2 日 - 20 日,机器学习暑期学校 MLSS(历届大会网址 http://mlss.cc)将于线上隆重举行,现开放线上报名渠道。全日制学生可免费参会,全日制学生可免费参会,全日制学生可免费参会… 重要的事情说三遍。连续三周每天至少一场大师演讲。 大会简介及注册网址:http://ai.ntu.edu.tw/mlss2021/ 机器学习暑期学校(Machine Learning Summer School, MLSS)是一个国际机器学习暑期课程组织,会邀请机器学习领域的知名专家给予演
自成立以来,搜索引擎已经从基本搜索代理变成了基于人工智能(AI)和机器学习(ML)的复杂算法。这些创新技术从两个完全相反的角度影响搜索引擎优化(SEO)空间。
红帽 Ansible Lightspeed 借助 IBM 的 AI 技术,可以极大地减轻使用 Ansible 作为基础设施即代码相关的许多软件配置和管理任务的负担。
机器之心报道 机器之心编辑部 在众多开源项目中脱颖而出,OpenAssistant 有两把刷子。 事实证明,将大型语言模型 (LLM) 与人类偏好保持一致可以显著提高可用性,这类模型往往会被快速采用,如 ChatGPT 所证明的那样。监督微调 (SFT) 和基于人类反馈的强化学习 (RLHF) 等对齐技术大大减少了有效利用 LLM 功能所需的技能和领域知识,从而提高了它们在各个领域的可访问性和实用性。 然而,像 RLHF 这样最先进的对齐技术依赖于高质量的人工反馈数据,这些数据的创建成本很高,而且通常仍然是
有人听说我想创业,给我提出了一些“忽悠”的办法。他们说,既然你是程序语言专家,而现在人工智能(AI)又非常热,那你其实可以搞一个“自动编程系统”,号称可以自动生成程序,取代程序员的工作,节省许许多多的人力支出,这样就可以趁着“AI 热”拉到投资。 有人甚至把名字都给我想好了,叫“深度程序员”(DeepCoder = Deep Learning + Coder)。口号是:“有了 DeepCoder,不用 Top Coder!” 还有人给我指出了这方向最新的,吹得神乎其神的研究,比如微软的 Robust Fi
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。
2023年6月13日,OpenAI针对开发者调用的API做了重大更新,包括更易操控的 API模型、函数调用功能、更长的上下文和更低的价格。
By Jay Bellisimo, IBM Watson Group We are entering a new period of computing history — the cognitive computing era. Cognitive computing offers fundamental differences in how systems are built and interact with humans. Cognitive-based systems, such as IBM W
【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
一篇质疑IBM的旧文今天在HackerNews上火了起来,虽已时隔两年,这篇文章还是引起了网友们的强烈共鸣。
在发布仅仅五天后,ChatGPT 就吸引了惊人的一百万用户,这在科技行业及其他领域引起了轰动。作为一个副作用,OpenAI API 用于人工智能文本生成的接口突然曝光,尽管它已经可用了三年。ChatGPT 界面展示了这种语言模型的潜力,突然之间,开发人员和发明家开始意识到他们手边可利用的令人难以置信的可能性。
可以说今年的Google I/O大会就是一场AI大秀了。谷歌CEO皮采(Sundar Pichai)演讲时的语气和动作看似很是轻松,与过去相比更加游刃有余。他表示:“Google 的目标是组织全世界的信息,让全球人民都能够轻松实用地访问。”
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。
OpenVAS,即开放式漏洞评估系统,是一个用于评估目标漏洞的杰出框架。功能十分强大,最重要的是,它是“开源”的——就是免费的意思啦~ 它与著名的Nessus“本是同根生”,在Nessus商业化之后仍然坚持开源,号称“当前最好用的开源漏洞扫描工具”。最新版的Kali Linux(kali 3.0)不再自带OpenVAS了,所以我们要自己部署OpenVAS漏洞检测系统。其核心部件是一个服务器,包括一套网络漏洞测试程序,可以检测远程系统和应用程序中的安全问题。 但是它的最常用用途是检测目标网络或主机的安全性。它
大数据文摘授权转载自学术头条 几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程,该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景等内容。 每部分内容都有技术介绍和示例展示,下面我们看看具体
选自微软博客 机器之心编译 机器之心编辑部 大模型有了,下一步就是设计 Prompt 了。 几个月来,ChatGPT、GPT-4 等大模型陆续发布。这些模型表现出了强大的涌现能力,但模型生成的结果是随机的,时好时坏,部分原因与 Prompt 的设计密切相关。 很多人将 Prompt 比喻为大模型的咒语,在引导模型生成内容方面影响很大,如何选择 Prompt 成了每个 AI 研究者关注的问题。最近微软官方出了一份教程,该教程介绍了 Prompt 设计和工程中的一些高级玩法,涵盖系统消息、少样本学习、非聊天场景
大家好,我是Guide哥。上篇文章《「讨论」IntelliJ IDEA vs Eclipse:哪个更适合Java工程师?》中留言区大量评论表明IDEA更香,逃不过真香定律啊! 这篇文章中我会介绍10个
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个分支,使计算机能够像人类一样理解书面或口头语言。 在这个 AI 革命时代,NLP 具有多样化的应用。 在本教程中,我们将探讨 Java 中不同的 NLP 库,以及如何使用 Apache OpenNLP 和 Stanford CoreNLP 实现一些 NLP 任务。
大数据文摘作品,转载要求见文末 读paper读不下去?又想了解最in的人工智能和大数据前沿干货?大数据文摘这款Podcast脱口秀【5263FM】绝对适合你。在码代码、开车、等地铁的无聊间隙,来听听数据大咖们把人工智能paper花式聊出来。 AAAI大会的国内大公司都发了哪些paper? 大会的最佳paper在探讨什么话题? 这些paper背后又涉及到怎样的商业布局? · · 在CMU战胜了德州扑克职业玩家的AI到底意义何在? 吴恩达为什么称其意义堪比深蓝和阿尔法狗? · · 深度学习框架有哪些?
Stable Diffusion 技术把 AI 图像生成提高到了一个全新高度,文生图 Text to image 生成质量很大程度上取决于你的提示词 Prompt 好不好。本文从“如何写好提示词”出发,从提示词构成、调整规则和 chatGPT 辅助工具等角度,对文生图的提示词输入进行归纳总结。
image 随著苹果Core ML的最新版本发佈,开发人员更容易构建人工智能应用程式,除了图像识别和文本检测是利用AI建置APP的好例子,另一种善于展现机器学习Power的应用程式类型则是chatbots。在本教程中,我们将使用Google的Dialogflow(以前称为API.AI)构建在iOS上运行的chatbot应用程式! 听起来很酷吧!接下来开始进入本教程的重点。 Intents(意图)和Entities(关键字)快速概览 在开始之前,我先解释Dialogflow和chatbots的一般基本知识。
意图识别是NLP中对话系统的一项基本任务。意图识别(有时也称为意图检测)是使用标签对每个用户话语进行分类的任务,标签来自一组预定义的标签。
AI 科技评论按:在自然语言处理任务中,循环神经网络是一种常见的方法,但近来,一种只依赖于注意力机制的特定神经网络模型已被证明它对于常见的自然语言处理任务的效果甚至优于循环神经网络模型,这个模型被称为变换器(Transformer)。同时,数据科学家 Maxime Allard 发表了相应的文章对变换器的原理机制作了介绍与讲解,并用相应的实验帮助大家更好的理解这种神经网络模型,AI 科技评论将其编译如下。
人工智能愈加发达,愈加智能化。目前,它已经能够帮助识别人脸,可根据人的心情好坏音乐,甚至能够代替人类驾驶汽车。尽管智能机器的概念自古已有,不管是在东方的神话故事还是西方的希腊神话中都有记载,但直至近几十年,科学界才在AI的实际应用中取得重大突破。 随着亚马逊在智能扬声器Echo中引入人工智能Alexa,AI在消费领域的应用在过去几年中急速扩张。商业领域也开始探索AI在大数据分析中的用途,特别是在客户关系管理、市场营销等领域。全球大多数科技巨头都注意到这个趋势,并在通过内部投资研发或收购初创企业的方式涉足AI
在本章中,我们将探索移动设备上深度学习的新兴途径。 我们将简要讨论机器学习和深度学习的基本概念,并将介绍可用于将深度学习与 Android 和 iOS 集成的各种选项。 本章还介绍了使用本机和基于云的学习方法进行深度学习项目的实现。
周三晚上,拉斯维加斯的威尼斯人酒店中,IBM首席执行官Ginni Rometty进行了一场消费者电子产品展览(CES)的主旨演讲。 消费者技术协会主席Gary Shapiro在介绍Rommetty时提
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:
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
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