展开

关键词

AI算法如何学习写作政治演讲?

政治演讲经常是由政客的亲信和心腹写作而成。AI算法可以做的一样好吗? ? “不要想着国家为你做些什么,而要想着你能为国家做些什么。” ——肯尼迪,1961年 当涉及到政治演讲时,伟大的演讲少之又少。 它们的内容几乎就像是由某种算法决定的。 这提出了一个有趣的问题——机器有可能自动写出这类政治演讲吗? 今天,我们得到了答案,这要归功于马萨诸塞大学安默斯特分校(UMass Amherst)Valentin Kassarnig的工作,他创造出了一个人工智能机器。 该机器已经学会如何写作与真实演讲极其相似的政治演讲稿。 这个方法在原理上很直白。Kassarnig用了53次美国国会议员讨论会中将近4000个政治演讲片段数据集来训练机器学习算法生成演讲。 然后,这个算法从这些5元词语中随机选择一种来开始它的写作。接着,它根据这个5元词语来选择下一个词汇。“随后系统开始一个一个地预测下一个词语是什么,直到它预测到文章应该结束了。”他说。

63050

《Python机器学习算法》的写作历程

下面我将给大家介绍一下整本书的写作历程,以供大家参考。 机器学习的黄金时间 近年来,人工智能AI技术的快速发展,得益于越来越多的人工智能人才的涌入和计算机硬件以及软件技术的不断发展。 机器学习是人工智能AI的中一个重要的方向,在机器学习的发展过程中,越来越多的人投身于机器学习的研究中,同时,越来越多的互联网公司加入到人工智能的行列,“人工智能”一词也成为妇孺皆知的名词,这正是人工智能发展的黄金时间 机器学习的常用框架 现在是机器学习发展的一个黄金时间,越来越多的研究人员和越来越多的公司参与到机器学习的研究和算法的开发过程中,因此,出现了很多开源的机器学习算法实现以及机器学习的算法框架,下面我们罗列一些常见的框架以及开源实现 在读研究生的时候,我有幸接触机器学习。刚开始接触机器学习时,抱着对各种机器学习算法的敬畏以及对知识的渴求,我努力去学习各种算法,包括聚类算法,分类算法等。 致谢 在写作的过程中,得益于大家的支持和鼓励,才有了这本书的出版,在这里,尤其需要感谢博文视点的符隆美编辑,是您的鼓励和支持才有了这本书,在此谢谢您;感谢博文视点的董雪编辑,是您一遍一遍的帮我审阅书稿;

68150
  • 广告
    关闭

    90+款云产品免费体验

    提供包括云服务器,云数据库在内的90+款云计算产品。打造一站式的云产品试用服务,助力开发者和企业零门槛上云。

  • 您找到你想要的搜索结果了吗?
    是的
    没有找到

    AI综述专栏 | 写作机器人综述

    目前机器写作领域主要业务类型 从目前的机器写作输出的内容角度划分,主要有这么几种类型: 1,简讯、报道、快讯、报告。 用模板+算法+数据,merge到一起生成文本内容。 ⚪ 美联社2014年6月采用Automated Insights的公司开发机器新闻写作,按照美联社商业新闻主管Lou Ferrara的说法,采用基于算法机器新闻写作后,在无须增加新的人手的情况下,美联社的商业新闻中关于企业季度经营状况的报道量 资讯内容的机器写作在特定领域还是有很多价值,局限于技术和算法的实现能力,大多数场景还是人工+规则+算法来完成。 机器写作的一般过程 任何一篇由算法驱动的“自动生成”的文本创作类写作流程分以下几个步骤: 1,获取数据、信息输入。 没有充分的数据输入,没有大数据采集和挖掘、分析系统的支撑,算法是无法学习理解、并不能有效地写作机器自动写作就成了无源之水、无本之木。

    89320

    今日头条李磊:机器写作AI 辅助创作

    今日头条人工智能实验室技术总监李磊作为获奖团队代表在大会现场做了题为「机器写作AI 辅助创作」的获奖演讲。 今天我会重点介绍内容的创作,我们如何应用 AI 技术帮助作者用户创作更好的内容。 首先是机器写作。为什么要研发写作机器人呢? 最后我将提出机器写作方面我们面临的一些技术挑战。 一是深度内容自动生成有难度。算法能否自动从深度内容中学出模板以及良好的写作风格? 二是机器写作不能仅关注生成,难点更在于对数据的分析和理解,比如哪些数据重要、数据之间的因果关系。这需要更好的算法来提高计算机的推理能力以及理解自然语言。 三是目前写作还不能针对不同读者做到个性化。 未来机器写作还需要做到个性化。 作者:机器之心

    940100

    电商智能写作:京东AI闪电智能写作引擎

    京东之前也有李白写作平台(在线:https://libai.jd.com/),那么AI闪电(http://aisd.jd.com/)是李白写作和京东的莎士比亚的结合体。 ? 其功能特点为: ? ? AI闪电 来自京东卖家论坛(见阅读原文) 闪电平台支持“四维矩阵”式内容输出,为用户、平台提供最全面的智能内容创作服务支持,包括:智能写作、智能商详、智能视频、智能摄影(待上线)。 智能写作——生成内容流量&转化率提高。 案例:接入京东·发现好货频道为例,智能算法模型根据业务场景不断升级,更贴合频道调性及用户喜好。不仅文案内容生成速度强于人类创作者,内容生成质量也高于普通写手。 当然,AI闪电目前支持的类目还是比较有限的: ? 目前支持的写作模块比较少,有商品导购场景和广告标题场景,来看两个例子: ? ? 从生成的结果来看,整体效果比较偏短句,而且不能控制字数,应该不如阿里妈妈使用的算法。 当然,笔者也没看着用的啥,也不好下定论。 参考: 京东两大AI文案系统联手 发布首个智能内容创作平台

    1.4K10

    AI绘画升温、AI写作降温,AIGC玩“变脸”

    有人认为AI绘图工具过于强大或许会加剧仿品、假货等乱象,也有人认为AI绘画仅是单纯的根据算法模仿和粘贴,根本没有再创作的能力,这样过度模仿会引发画师和AI之间的矛盾……种种迹象表明,AI绘画虽火但没有完全被认可 这些年,关于AI将取代文字工作者的讨论一直存在,“快笔小新”(写稿机器人)、“彩云小梦”(人工智能小说续写APP)、“九歌”(AI中文诗歌自动生成系统)、AI“小冰”机器人等AI明星的经典事例是人们津津乐道的话题 在资本支持下,写作猫、Gilso写作机器人、Get写作写作狐、沃沃AI人工智能写作AI写作工具相继面世,AI写作快速渗透新闻报道、教育、文学、影视等多个领域,覆盖面也越来越广。 和AI绘画底层技术逻辑相似,AI写作即基于自然语言处理技术、自然语言生成技术及数据挖掘、机器学习、知识图谱等多项AI技术,对大量文本数据进行分析、整合、筛选,重新组合后输出形成完整文章。 究其原因,一是AI写作文章质量参差不齐,AI生成的文章不乏病句、错别字、逻辑混乱等错误内容而且内容同质化严重;二是数字内容生产市场所需的深度、高质量内容,AI写作机器无法独立完成;三是AI写作与“洗稿”

    1600

    亲测好用,AI论文写作工具推荐

    (图片由AI科技大本营付费下载自视觉中国) 作者 | DeepRL 编辑 | Jane 来源 | 深度强化学实验室(ID:Deep-RL) 【导语】今天这篇文章,主要为大家介绍了在AI领域论文写作中几个好用的工具 ,总结的这些工具都是作者自己在写作过程中用的比较顺手的工具,看看是不是你也在用? 写作排版工具 大多数人在论文写作过程中都离不开word工具,得益于很多期刊都有word模板,虽然word是一个不错的工具,但AI领域的论文写作过程中,根据个人体验,我更喜欢为大家推荐Latex这款工具( Origin中的曲线拟合是采用基于Levernberg-Marquardt算法(LMA)的非线性最小二乘法拟合。 (*本文为 AI科技大本营整理文章,转载请微信联系作者 1092722531)

    2.5K41

    哈佛商业评论:AI算法机器学习改变二八法则

    【新智元导读】哈佛商业评论发表了一篇文章,作者是MIT Slogan学院数字商业的研究员Michael Schrage,他认为随着机器学习和AI算法的勃兴,二八定律将会被赋予更强大的力量。 哈佛商业评论发表了一篇文章,作者是MIT Slogan学院数字商业的研究员Michael Schrage,他认为随着机器学习和AI算法的勃兴,二八定律将会被赋予更强大的力量。 就像机器学习方法里的集成学习,更多的集成 Pareto 也将出现。到时候,将会是最好的集成Pareto 提供最深刻的分析和洞见。 算法越是智能,组织架构越是灵活,要从全新 Pareto 管理中学习的也是越多。 原文链接:https://hbr.org/2017/02/ai-is-going-to-change-the-8020-rule

    57860

    谷歌AI基金第一投:Algorithmia,机器学习算法“集市”

    这家公司既提供了一个机器学习算法的“市场”,同时又能跟进企业在私有云中运行工作负载的需要。 大约一个月前,谷歌已经默默地启动了一笔用于投资 AI 公司的新基金。 3500 个算法、函数和机器学习模型。 正如 Algorithmia 创始人兼 CEO Diego Oppenheimer 所说,这一轮融资成果斐然,主要是因为 Algorithmia 的服务使其他公司能够轻松利用最新的机器学习发展成果。 这有点像是苹果的 APP Store,让所有公司都可以在这个算法商店中购买机器学习的工具。 ? 目前,这家位于西雅图的公司在其平台上拥有 4.5 万名开发人员,该网站上的算法来自全球大学的研究人员和个人开发者。

    47570

    1000万个“AI名师”:用机器算法“解剖”应试教育 | AI聚变

    为此,《AI聚变》将深入报道各行业公司的 AI 落地情况,以及未来发展的种种可能性。 ,算法不一样。 虽然技术以前是在美国发展,但其实生不逢地, 因为 AI 最适合的是有明确学习目的、可量化的应试教育,所以不仅仅是技术和算法,它必须要和内容、应用场景结合起来。 因为人类老师思维的图谱是机器无法理解的,需要他们一起把它拆解为算法可以理解的语言,然后进行匹配,如果后面有大量数据进来,知识图谱还会进行学习和调整。 从培训行业开始,接下来中国教育的模式在 3-5 年内以机器为主的学习会成为主流,低价值、重复性的劳动一定会被机器替代。

    34740

    美联社已经用机器写作了!

    AI 的公关总监 James Kotecki 说,需要的时候,这一平台可以每秒生产 2000 篇文章。 但对于记者来说,速度和数量并不是一切。 最初的时候,所有机器生产的文章都会经过人工审核,并把错误记录下来发给 Automated Insights 以改进算法。十月开始,达成了全面自动化,所有机器生成的文章都不再经过人工干预。 经过大半年,自动写作系统记录下的错误已经比记者所写文章中的错误要少了。 许多人可能会问,机器人会不会抢了记者的饭碗呢?答案是否定的。 美联社和 Automated Insights 都表示,没有一位记者因机器自动化写作丢掉工作。实际上,机器写作分担了记者的压力,在确保时效性和报道全面性的同时,让他们能更好地发挥所长。 机器自动写作的范围和用途还在不断拓展中。 让机器人和记者打配合,前者负责快速、全面、准确地发消息,后者负责后续跟进和深入分析,不失为一种理想的新闻报道方式。

    665120

    AI算法分类

    AI算法分类如下: 一、机器学习算法 监督学习 1、回归算法:线性回归和逻辑回归。 线性回归:进行直线或曲线拟合,一般使用“最小二乘法”来求解。 下面的两个算法机器学习界最强大且重要的算法,都可以拟合出非线性的分类线。logistic回归核心:直接从样本估计出它属于正负样本的概率。 无监督学习 7、K均值算法核心:把样本分配到离它最近的类中心所属的类,类中心由属于这个类的所有样本确定。k均值算法是一种无监督的聚类算法。 和其他类型的神经网络一样,循环神经网络是一个判别模型,既支持分类问题,也支持回归问题,并且支持多分类问题 三、大数据算法 数据挖掘&数据分析 推荐算法 四、一些算法本身并不算是一个机器学习算法 ,而是为了解决某个子问题而诞生的机器学习算法的子算法,如深度学习的神经网络的训练一般采用反向传播算法,梯度下降法。

    74720

    算法】基础机器学习算法

    笔者邀请您,先思考: 1 您熟悉那些学习算法? 2 您应用那些机器学习算法? 本篇内容主要是面向机器学习初学者,介绍常见的机器学习算法,当然,欢迎同行交流。 ? 哲学要回答的基本问题是从哪里来、我是谁、到哪里去,寻找答案的过程或许可以借鉴机器学习的套路:组织数据->挖掘知识->预测未来。 本篇重点是机器学习算法的介绍,可以分为监督学习和无监督学习两大类。 ? 无监督学习算法很多,最近几年业界比较关注主题模型,LSA->PLSA->LDA为主题模型三个发展阶段的典型算法,它们主要是建模假设条件上存在差异。 介绍了这么多机器学习基础算法,说一说评价模型优劣的基本准则。

    23840

    机器学习算法

    机器学习算法 广泛地说,有三种类型的机器学习算法。 1.监督学习 这个算法由一个目标/结果变量(或因变量)组成,这个变量可以从一组给定的预测变量(独立变量)中预测出来。 2.无监督学习 在这个算法中,我们没有任何目标或结果变量来预测/估计。 用于不同群体的群体聚类,广泛用于不同群体的消费者细分进行具体干预。 无监督学习的例子:Apriori算法,K-means。 3.强化学习: 使用这种算法机器被训练做出特定的决定。 它是这样工作的:机器暴露在一个环境中,它使用反复试验不断地训练自己。 这台机器从过去的经验中学习,并试图捕捉最好的知识,做出准确的业务决策。 强化学习实例:马尔可夫决策过程 这里是常用的机器学习算法列表。 这些算法可以应用于几乎所有的数据问题: 线性回归 Logistic回归 决策树 SVM 朴素贝叶斯 KNN K均值 随机森林 维度降低算法 梯度提升算法 GBM XGBoost

    16020

    机器学习】机器学习算法预览

    在这篇文章中,我要带大家预览一下机器学习中最热门的算法。预览主要的机器学习算法可在某种程度上给你这样的一种感觉,让你知道什么样的方法是可靠的。 回归算法 我们一般认为回归算法是在变量之间存在相互关系进行建模的算法,而且通过使用在预测值产生的误差的测量标准来使用模型进行迭代提炼。 回归方法相当于统计学的机器,它与统计机器学习关联了起来。 下面是一些我不会在这篇文章列举出来的机器学习算法,它们用于解决特别的任务的过程,例如: 功能选择算法 算法精度评估 性能测试 我也不会列举那些用于子领域的机器学习算法,例如 怎样学习机器学习算法 算法机器学习的一个大模块。这个话题我是很有兴趣的,而且之前也写了很多这方面的博客。 如何运行这些机器学习算法 有时,你需要的只是一些代码。下面这些链接可以让你明白如何运行机器学习算法,并使用常规的库来编写这些代码或者从研究者运用它们。

    43050

    机器学习】机器学习算法之旅

    在理解了我们需要解决的机器学习问题之后,我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,很有帮助。 机器学习领域有很多算法,然后每种算法又有很多延伸,所以对于一个特定问题,如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 增强学习多半还是用在机器人控制和其他控制系统的开发上。 算法相似性 算法基本上从功能或者形式上来分类。比如,基于树的算法,神经网络算法。这是一个很有用的分类方式,但并不完美。 正如机器学习算法本身没有完美的模型一样,算法的分类方法也没有完美的。 在这一部分我列出了我认为最直观的方法归类的算法。我并没有穷尽算法或者分类方法,但是我想对于让读者有一个大致了解很有帮助。 其他资源 这趟机器学习算法之旅意在让你对有什么算法和关联算法的一些工具给你一个总体了解。 下面是一些其他资源, 请不要觉得太多,了解越多算法对你越有好处,但是对某些算法有深层次的了解也会很有用。

    28990

    机器学习】机器学习算法总结

    找工作时(IT行业),除了常见的软件开发以外,机器学习岗位也可以当作是一个选择,不少计算机方向的研究生都会接触这个,如果你的研究方向是机器学习/数据挖掘之类,且又对其非常感兴趣的话,可以考虑考虑该岗位, 毕竟在机器智能没达到人类水平之前,机器学习可以作为一种重要手段,而随着科技的不断发展,相信这方面的人才需求也会越来越大。    阿里的算法岗位很大一部分也是搞机器学习相关的。   下面是本人在找机器学习岗位工作时,总结的常见机器学习算法(主要是一些常规分类器)大概流程和主要思想,希望对大家找机器学习岗位时有点帮助。 它在被提出之初就和SVM一起被认为是泛化能力(generalization)较强的算法。近些年更因为被用于搜索排序的机器学习模型而引起大家关注。   GBDT是回归树,不是分类树。 关于EM算法可以参考Ng的cs229课程资料 或者网易公开课:斯坦福大学公开课 :机器学习课程。 Apriori:   Apriori是关联分析中比较早的一种方法,主要用来挖掘那些频繁项集合。

    45750

    AI 技术讲座精选:机器学习中梯度下降算法(包括其变式算法)简介

    机器学习中的优化问题与我们刚刚提到的内容有些许不同。通常情况下,在优化的过程中,我们非常清楚数据的状态,也知道我们想要优化哪些区域。 但是,在机器学习中,我们本就对“新数据”一无所知,更不要提优化问题了! 因此在机器学习中,我们对训练数据进行优化,随后再在全新的验证数据中检验其运行情况。 许多受欢迎的机器算法都源于优化技术,例如:线性回归算法、K-最近邻算法、神经网络算法等等。在学术界以及各行各业中,优化研究比比皆是,优化应用随处可见。 在本篇文章中,我会向大家介绍梯度下降(Gradient Descent)这一特殊的优化技术,在机器学习中我们会频繁用到。 目 录 什么是梯度下降? 本文作者 Faizan Shaikh 是一名数据科学爱好者,目前正在研究深度学习,目标是利用自己的技能,推动 AI 研究的发展。 本文由 AI100 编译,转载需得到本公众号同意。

    43840

    机器学习】机器学习算法之旅

    在理解了我们需要解决的机器学习问题之后,我们可以思考一下我们需要收集什么数据以及我们可以用什么算法。本文我们会过一遍最流行的机器学习算法,大致了解哪些方法可用,很有帮助。 机器学习领域有很多算法,然后每种算法又有很多延伸,所以对于一个特定问题,如何确定一个正确的算法是很困难的。本文中我想给你们两种方法来归纳在现实中会遇到的算法。 增强学习多半还是用在机器人控制和其他控制系统的开发上。 算法相似性 算法基本上从功能或者形式上来分类。比如,基于树的算法,神经网络算法。这是一个很有用的分类方式,但并不完美。 正如机器学习算法本身没有完美的模型一样,算法的分类方法也没有完美的。 在这一部分我列出了我认为最直观的方法归类的算法。我并没有穷尽算法或者分类方法,但是我想对于让读者有一个大致了解很有帮助。 其他资源 这趟机器学习算法之旅意在让你对有什么算法和关联算法的一些工具给你一个总体了解。 下面是一些其他资源, 请不要觉得太多,了解越多算法对你越有好处,但是对某些算法有深层次的了解也会很有用。

    338100

    机器学习算法之PCA算法

    前言 在机器学习中降维是我们经常需要用到的算法,在降维的众多方法中PCA无疑是最经典的机器学习算法之一,最近准备撸一个人脸识别算法,也会频繁用到PCA,本文就带着大家一起来学习PCA算法。 前置内容 要学会PCA算法,首先需要了解矩阵分解算法。而矩阵分解算法又分为特征值分解和SVD(奇异值)分解,这两个算法的目的都是提取出一个矩阵最重要的特征。 ,整个算法的开销就过大了。 PCA算法 PCA即(Principal Component Analysis)主成分分析算法,是机器学习种应用得最广泛的数据降维算法。 PCA算法实现 基于特征值分解协方差矩阵实现PCA算法 输入数据集,需要降维到k维。 1)去均值,即将每一维特征减掉各自的平均值。

    33830

    相关产品

    • 腾讯云 TI 平台 TI-ONE

      腾讯云 TI 平台 TI-ONE

      智能钛机器学习平台是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练、模型评估到模型服务的全流程开发支持。智能钛机器学习平台内置丰富的算法组件,支持多种算法框架,满足多种AI应用场景的需求。自动化建模(AutoML)的支持与拖拽式任务流设计让 AI 初学者也能轻松上手。

    相关资讯

    热门标签

    活动推荐

    扫码关注腾讯云开发者

    领取腾讯云代金券