机器之心原创 作者:吴攀、李亚洲 当地时间 3 月 8 日-10 日,Google Cloud NEXT '17 大会在美国旧金山举行。谷歌在本次大会上正式宣布了对数据科学社区 Kaggle 的收购并宣布了多个重量级云 API。机器之心作为受邀媒体也在第一时间从现场发回了报道:《现场直击 | 李飞飞首度亮相谷歌云大会:发布全新 API,解读 AI 民主化》和《现场直击 | 谷歌云大会最后一天解读开放性:从 TensorFlow 开源到开放云平台》。而作为开发者,最关心的则莫过于本次大会中各种更加详细和专一的
机器学习(ML)和人工智能(AI)现在是IT行业中的热门话题。和容器一样。在这个博客中,我尝试将两者绘制在同一张图片中,看看是否有任何协同作用。
当谈到在 TensorFlow 上写代码时,我们总会将它和 PyTorch 进行对比,然后讨论 TensorFlow 框架是多么的复杂以及 tf.contrib 的某些部分为什么那么糟糕。此外,我还认识许多数据科学家,他们只用预先写好的、可以克隆的 GitHub 库和 TensorFlow 交互,然后成功使用它们。对 TensorFlow 框架持有这种态度的原因各不相同,想要说清楚的话恐怕还得另外写个长篇,现在我们要关注的是更实际的问题:调试用 TensorFlow 写的代码,并理解其主要特性。
你可能已经听过很多次了,但只有一小部分机器学习模型投入生产。部署和运行机器学习模型对于大多数已经开始将ML应用于用例的行业来说都是一个挑战。在这篇文章中,我将分享一些MLOps的最佳实践和技巧,它们将允许您在生产环境中使用您的ML模型并正确地操作它。在我们开始之前,让我们讨论一下我们可能都知道的典型的ML项目生命周期。
2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这一个盘点呢?他写道:「我常听到人们谈论深度学习——我该从哪里开始呢?TensorFlow 是现在最流行的吧?我听说 Caffe 很常用,但会不会太难了?在 BEEVA Labs,我们常常需要应对许多不同的深度学习库,所以我希望能够将我们的发现和感想分享出来,帮助那些刚刚进入深度学习这一美丽世界的人。」 TensorFl
引 言 2016 年已经过去,BEEVA Labs 数据分析师 Ricardo Guerrero Gomez-Ol 近日在 Medium 上发表了一篇文章,盘点了目前最流行的深度学习框架。为什么要做这
来源 | The Gradient 译者 | 夕颜 出品 | AI科技大本营(ID:rgznai100)
选自machinethink.net 机器之心编译 参与:赵华龙、邵明、吴攀、李泽南 在你使用深度神经网络做预测之前,你首先要训练神经网络。现在存在许多不同的神经网络训练工具,TensorFlow 正迅速成为其中最热门的选择。近日,独立开发者 Matthijs Hollemans 在 machinethink.net 的博客上发布了一篇讲解如何在 iOS 系统上运行 TensorFlow 的深度长文教程,并开源了相关的代码。机器之心对本文进行了编译介绍。关于 TensorFlow 的更多资讯和教程,请参阅机
随着深度学习的发展,用户越来越依赖 GPU 或者其他加速器进行大规模运算。人工智能(Artificial Intelligence)需要更优秀的软件来释放硬件的能量已成业界共识。一方面,各种框架需要进一步降低编写深度学习分布式训练程序的门槛;另一方面,用户期待系统可以支持不同的深度学习网络模型,并实现线性加速。各知名深度学习框架正在朝这方面努力,但用户在使用这些框架时仍会遇到横向扩展性的难题,或者是投入很多计算资源但没有看到效率收益,或者是问题规模超过 GPU 显存限制而无法求解。
Pytorch Vs TensorFlow:AI、ML和DL框架不仅仅是工具;它们是决定我们如何创建、实施和部署智能系统的基础构建块。这些框架配备了库和预构建的功能,使开发人员能够在不从头开始的情况下制定复杂的人工智能算法。它们简化了开发过程,确保了各个项目的一致性,并使人工智能功能能够集成到不同的平台和应用程序中。
选自Medium 作者:Mike Shi 机器之心编译 参与:Pedro、刘晓坤 Tensorflow.js 是一个能在你的浏览器里运行的全新深度学习库。本文将会介绍从原生 Tiny YOLO Darknet 模型到 Keras 的转换,再到 Tensorflow.js 的转换,如何利用其作一些预测,在编写 Tensorflow.js 遇到的一些问题,以及介绍使用联网摄像头/图像轻松地进行预测检测。 项目地址:https://github.com/ModelDepot/tfjs-yolo-tiny YOL
翻译 | AI科技大本营(rgznai100) 参与 | shawn 过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlo
上次铁柱分享了一个使用深度学习库Keras预测风功率的案例,有小伙伴表示一脸懵逼,没关系,其实Keras上手很快,毕竟外卖小哥都可以上手深度学习,化身TF BOY了(TensorFlow BOY)。下面有请铁柱介绍Keras:
我喜欢参加在西班牙马德里举办的机器学习见面会,也算是西班牙马德里TensorFlow小组和机器学习(Machine Learning)小组的常客,在自动无人驾驶车(Self-Driving Car)课
TensorFlow是谷歌研发的开源框架。本讲座介绍了如何使用TensorFlow创建深度学习应用程序,以及与其他Python机器学习库进行比较。 我叫Ian Lewis,我是谷歌云平台团队的开发者大
【新智元导读】今天谷歌CEO在年度公开信中写道,我们将进入人工智能为先的世界,但并没有透露多少细节。本文详尽梳理了谷歌所有的——没错,是所有的——人工智能项目及其开发内幕,供你纵览这家公司打造人工智能帝国的布局。 谷歌如何打造人工智能帝国? 这个搜索巨头正在将它的人工智能服务开源,让每个人都可以使用。2007 年 11月,谷歌通过发布安卓手机开源操作系统,为自己在移动市场的支配地位奠定了基础。八年之后,安卓获得了 80%的市场份额,如今谷歌又故伎重演——这次开源的是人工智能。 不久前,谷歌公布了 Tens
【新智元导读】TensorFlow 工程总监Rajat Monga9月29日在Quora 上答疑,就深度学习效率瓶颈、TensorFlow 用户的痛点、如何用TensorFlow进行计算机视觉研究以及
导语:过去两年中,我曾经多次折服于机器学习的魅力。但每当我决定尝试新事物时,经常会不得不重新学习某些概念和课程,其实大部分学习就是这样一个过程。在学习机器学习这个复杂领域的过程中,我总结了一些有用的概念、定义、资源和工具。 我将这些内容整理成一个终极总结,希望它可以帮到在机器学习之路上乐在其中(艰难前行)的朋友们。 索引 怎样学习机器学习效果最好 什么是机器学习(ML)? 常见机器学习算法 监督学习的线性回归 深度学习 TensorFlow入门 结尾 怎样学习机器学习效果最好? 老实说,没有哪一种学习方
IT派 - {技术青年圈} 持续关注互联网、区块链、人工智能领域 IT派日常小剧场 全球AI第一大厂Google推了新课程! Google今天上线了一个“机器学习速成课程”,英文简称MLCC。用他们自
文 / Josh Gordon, Google Developer Advocate
本文是对Keras的创造者、谷歌AI研究员Francois Chollet的专访,内容包括François从何开始对深度学习感兴趣、Keras的创建背后的动机,François对TensorFlow等其他框架的看法、给初学者的建议等。
在使用TensorFlow进行深度学习任务时,你可能会在代码中遇到这样的错误消息:"No module named '_pywrap_tensorflow_internal'"。这个错误提示表明你遗漏了TensorFlow内部的一个重要模块,导致无法加载所需的功能和库。
[TensorFlow从入门到精通] 01 简单线性模型(上)介绍了TensorFlow如何加载MNIST、定义数据维度、TensorFlow图、占位符变量和One-Hot Encoding等知识点.
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别,这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
从本专栏开始,作者正式研究Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识。前一篇文章详细讲解了无监督学习Autoencoder的原理知识,然后用MNIST手写数字案例进行对比实验及聚类分析。这篇文章将开启Keras人工智能的学习,主要分享Keras环境搭建、入门基础及回归神经网络案例。基础性文章,希望对您有所帮助!
2019年,机器学习框架之争进入了新阶段:PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家,PyTorch占据学术界领军地位,TensorFlow在工业界力量依然强大,两个框架都在向对方借鉴,但是都不太理想。
在使用Python时,有时可能遇到ImportError: DLL load failed: 找不到指定的模块错误。这个错误通常是由于无法找到依赖的动态链接库(DLL)文件引起的。本篇文章将介绍一些解决这个问题的方法。
本文最初发表于 Tryolabs 网站,经原作者 Alan Desoins 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。
当今在互联网混,不随口说出深度学习,人工智能,机器学习,神经网络等词,人家都怀疑是个假的互联网人了,但相信大部分没有深入接触这块知识的人来说,对于这几个概念,都还是傻傻分不清?
选自clindatsci 作者:Neil Tenenholtz 机器之心编译 参与:Jane W、黄小天 Tensorflow 是一个为数值计算(最常见的是训练神经网络)设计的流行开源库。在这个框架中,计算流程通过数据流程图(data flow graph)设计,这为更改操作结构与安置提供了很大灵活性。TensorFlow 允许多个 worker 并行计算,这对必须通过处理的大量训练数据训练的神经网络是有益的。此外,如果模型足够大,这种并行化有时可能是必须的。在本文中,我们将探讨 TensorFlow 的
一些专家认为MLOps是目前可用的最佳解决方案,甚至掀起了一股「MLOps热」。
翻译/校对: Mika 本文为 CDA 数据分析师原创作品,转载需授权 Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频,用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。 观看更多国外公开课,点击"阅读原文" 之前我们更新了前三讲,关于机器学习的概念和具体步骤。后台收到的反馈十分热烈,今天让我们继续更新:第四讲部署预测模型。 回顾之前内容: 谷歌教你学 AI -第一讲机器学习是什么谷歌教你学 AI -第二讲机器学习的7个步骤 谷歌教你学 AI -第三讲简单易懂的估算器 主
导读:无论是2018还是2019,都是属于AI的时代。要想在这个时代里 混口饭吃 改变世界,首先你得玩转机器学习。数据叔整理了2018年出版的机器学习重磅好书,助你进击机器学习领域,从小白到专家。
TensorFlow 被吐槽不好用,也不是一天两天了。TensorFlow 2.0 的发布似乎将这种「民怨」推上了高潮。
本文介绍了深度学习简易入门,从深度学习是什么、神经网络、深度学习框架、训练神经网络、深度学习应用等方面,系统地介绍了深度学习的基础知识和实现方法。
该文介绍了深度学习简易入门,包括深度学习是什么、神经网络、神经元、神经网络组成、训练神经网络、神经网络能做什么、案例、神经网络训练过程中需要注意的问题、调参、深度学习框架选择、安装等。
导语:在过去的几个月里,作者一直在专注于整理归纳AI的各类小要点。在被越来越多的朋友同事问及时,我决定将这些总结和心得的完整版分享给大家。为了增加内容的趣味性和可读性,我也在每个主题下面加了些注解,希望对你们有用。 另外,小编在这里邀请大家加入到我们,小编Tom邀请你一起搞事情! 神经网络 各种公式~ 机器学习 概 览 Scikit-learn 算法 这张图可以帮助你找到正确的估计器,这应该是机器学习汇总最难的部分。下面的流程图可以帮助快速查找文档,并对每种估计器做了大致的介绍,有助你更
【新智元导读】iNaturalist 推出一个识别动物和植物物种的app,使用TensorFlow训练神经网络,已经能够识别出超过10000种不同的物种,而且每1.7小时模型增加1个新的物种。 iNaturalist.org 推出了一个 Android 和 iOS 应用程序,可以在物种层面自动识别动物和植物。这个app使用 TensorFlow 进行训练,已经能够识别出超过10000种不同的物种,而且每1.7小时模型增加1个新的物种。 iNaturalist.org 是一个成立已久的受欢迎的网站,其使命是将
【译者注】本文通过一个简单的Go绑定实例,让读者一步一步地学习到Tensorflow有关ID、作用域、类型等方面的知识。以下是译文。 Tensorflow并不是机器学习方面专用的库,而是一个使用图来表示计算的通用计算库。它的核心是用C++实现的,并且还有不同语言的绑定。Go语言绑定是一个非常有用的工具,它与Python绑定不同,用户不仅可以通过Go语言使用Tensorflow,还可以了解Tensorflow的底层实现。 绑定 Tensorflow的开发者正式发布了: C++源代码:真正的Tensorflow
近日,Reddit 上有一个热帖:为什么 PyTorch 和 TensorFlow 一样快 (有时甚至比 TensorFlow 更快)?
导语:据介绍,Google Developers Codelabs 提供了有引导的、教程式的和上手式的编程体验。大多数 Codelabs 项目都能帮助你了解开发一个小应用或为一个已有的应用加入新功能的过程。这些应用涉及到很多主题,包括 Android Wear、Google Compute Engine、Project Tango、和 iOS 上的 Google API。 本项目的原文可参阅:https://codelabs.developers.google.com/codelabs/cloud-tens
ML.NET 是面向.NET开发人员的开源和跨平台机器学习框架。 ML.NET 还包括Model Builder (一个简单的UI工具)和 CLI ,使用自动机器学习(AutoML)构建自定义机器学习(ML)模型变得非常容易。
顾仁民,谷歌资深工程师,目前负责谷歌机器学习技术在国内的技术推广与企业合作。曾任谷歌展示广告系统研发团队主管,支撑国外若干大型网站的广告系统营收。
本文作者Sanyam Bhutani专访了一系列他心目中的“AI英雄”,包括GAN的创造者Ian Goodfellow、最年轻的Kaggle Grandmasters等等。
自 2015 年 11 月首次发布以来,TensorFlow 凭借谷歌的强力支持,快速的更新和迭代,齐全的文档和教程,以及上手快且简单易用等诸多的优点,已经在图像识别、语音识别、自然语言处理、数据挖掘和预测等 AI 场景中得到了十分广泛的应用。 在所有这些 AI 应用场景中,或许是源于视觉对人类的直观性和重要性,图像识别成为其中发展速度最快的一个。目前,该技术已经逐渐趋于成熟,并在人脸和情绪识别、安防、医疗筛查和汽车壁障等诸多领域都取得了重大成功。 在这种情况下,对于绝大多数的 AI 开发者而言,利用 Te
作者介绍:陈志兴,Google I/O 2017大会的小时光茶社特派员 ,腾讯SNG增值产品部内容中心Android组leader,主要负责手Q个性化业务、手Q WebView等项目。喜欢阅读优秀的开源项目,听听音乐,偶尔也会打打竞技类游戏。 再出发 今天是Google I/O 2017开发者大会的第二天,山景城的天空一如既往地湛蓝,气温也非常舒适。经过一宿的休息,早上精力非常充沛,7:30分坐上同事丁教授的豪车飞奔会场,时刻准备着继续享受Google为大家准备的技术大餐。 今天的主题会议是从早上8:3
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
如果你是一名人工智能爱好者,却没有关注到一条重大新闻,就好比你在一场罕见的地震中打了个盹。等你醒来,会发现一切都将改变!
为生产而构建的机器学习系统需要有效地培训、部署和更新机器学习模型。在决定每个系统的体系结构时,必须考虑各种因素。这篇博文的部分内容是基于Coursera和GCP(谷歌云平台)关于构建生产机器学习系统的课程。下面,我将列出构建可伸缩机器学习系统时需要考虑的一些问题:
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