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
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
作者 | Patrick Catanzariti 编译 | 陈云龙 现如今人工智能、个人助理以及聊天机器人不断崛起,越来越多的诸如“Siri”、“Alexa”、“Cortana” 和 “Ok Google” 的智能设备将我们与互联网以及日益增加的物联网(IoT)连接起来,我们可以跟它们语音打招呼,拥有这样的个人助理是人人都梦寐以求的事情。在 2017,几乎所有的信息程序和智能手机系统都有聊天机器人或语言助理功能!尽管人工智能的真正水平还是饱受争议的,但我们正亲眼目睹人工智能世界的兴起——人人都拥有为其所支
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
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:
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
我们每天都会听到关于有能力涉及旅游、社交、法律、支持、销售等领域的新型机器人推出的新闻。根据我最后一次查阅的数据,单单Facebook Messenger就拥有超过11000个机器人,然而到我写这篇文章的时候,估计又已经增加了几千台。第一代的机器人由于它们只能根据对话中的关键字来分析有限的一些问题,因此显得十分的愚笨。但是随着像Wit.ai, API.ai, Luis.ai, Amazon Lex, IBM Watson等机器学习服务和NLP自然语言处理(Natural Language Processing)的商品化,促进了像donotpay 和 chatShopper这样的智能机器人的发展 。
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。
本文演示了一个在云或虚拟平台上,用于自动化部署和管理Docker Java微服务应用程序的解决方案。我们通过扩展现有项目Chris Richardson的示例——一个事件溯源(Event Sourcing)的基于微服务的资金转移程序。引入CQRS和Docker来自动构建和部署该项目。我们的项目包含有用于每个微服务的Dockerfiles文件,还将提供一个可在Web服务器上运行的整合前端,这个前端可以提供所用到的微服务。我们使用Nginx Web sever,在前端页面的默认目录/ usr / share / nginx / html /中编写JavaScript代码。前端将暴露出如下功能:
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
在过去的十年中,公司对客户的数据量以及客户用于与企业互动的渠道数量都有了显着的增长。人工智能在优化客户和客户交互方面可能会有很大的希望。 按2015年市场份额计算,五大客户关系管理(CRM)供应商分别是Salesforce,Oracle,SAP,Adobe Systems和Microsoft,这五家公司几乎占整个CRM市场的一半。他们都在投资机器学习和AI的内部开发,同时也在收购AI初创公司。 在下面的文章中,我们将探讨这五位CRM巨头的人工智能应用,帮助读者理解: · 五大CRM巨头都支持A
概要:AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。 来源:智能机器人资讯分享 分析 你需要知道的 AI以一种更实际的形态作为数字化商业的关键组成要素获得了新生。AI的复兴是由多个关键部分的正向市场发展所驱动的,这些部分是: 对于爆炸性非结构性数据的捕捉,预处理和存贮,用于“训练机器”; 用于机器学习的高互补性的处理单元和并行处理架构; 通过平台/API接口获得的更广泛的算法来处理更大量的商业应用; 不断增加的数据科学实践者和大众对于数据科学/机器学习的兴趣。 由于以下几种原
苹果、谷歌还有Facebook都在投资人工智能,它们的计划是什么?还有哪些重量级玩家? 很难确切地说人工智能(AI)究竟会沿着哪条路继续往下走,但是随着像Google、Facebook以及谷歌大举进军
编译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | 史天 聊天机器人到底是什么呢?说白了,就是计算机程序通过听觉或文本方法进行对话。 当今最流行的四个对话机器人是:苹果的Siri、微软Cortana、谷歌助理、亚马逊的Alexa。他们能够帮你查比分、打电话,当然,偶尔他们也会出错。 本文,我们主要会详细介绍聊天机器人在文本方面的运作。 在这篇文章中,我们将看到如何使用深度学习模型训练聊天机器人用我们所希望的方式在社交媒体上进行对话。 意图&深度学习 如何训练一个高水平的聊天机器人呢? 高水平的工作
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
【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
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?
本文要点 客服中心的渠道多种多样,而且数量一直在增长。 企业需要支持所有这些渠道,可以自己开发服务,也可以向CPaaS供应商购买服务,或者集成已有的服务。 自研发需要大量持续的投入,而集成已有服务灵活性不足,CPaaS供应商的服务则位于二者之间。 借助Twilio Studio可以构建出全方位的客服体验。 现如今,人们通过消息应用程序在社交网络上进行互动。这也促使企业开始重新思考他们与客户之间的沟通方式,尽量为客户提供最为便捷的互动方式。消息供应商已经注意到了这一点,他们使用机器人来改进和自动化企业与客户之
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