AI科技评论按：如果您觉得，是时候给自己的手机应用添加一些热门的机器学习或深度学习算法.....这是个好想法！但您会怎么选择？致力于提供算法服务及小白科普的咨询师 Matthijs Hollemans 近期在博客上分享了他的一些心得体会，AI科技评论独家编译，未经许可不得转载。 绝大多数机器学习实现方法的步骤不外乎如下三点： 采集数据 利用采集的数据来训练一个模型 使用该模型进行预测 假设想做一个“名人匹配 （celebrity match） ”的应用程序，告诉用户他们和哪位名人最相似。首先收集众多名人
对于各种热门的机器学习、深度学习课程，你一定了解过不少了。 但上课之后，如何把学出来的这些新方法用在你的工作项目？如何让你的移动应用也能具备机器学习、深度学习的能力？ 具体做这事的话： 你是该自己训练模型，还是用现成的模型？ 你是该用自己的电脑训练，还是在云端上训练？ 你是需要深度学习部署在云端，还是移动端？ 本文将对这些问题作出具体的解答。 作者 | Matthijs Hollemans 编译 | AI100 面对时下大热的机器学习和深度学习，是时候来加强你的移动应用了！ 可你有什么好主意吗？
Jason Brownlee 在研究、应用机器学习算法的经历中，相信大伙儿经常遇到数据集太大、内存不够用的情况。 这引出一系列问题： 怎么加载十几、几十 GB 的数据文件？ 运行数据集的时候算法崩溃了，怎么办怎么处理内存不足导致的错误？ 本文将讨论一些常用的解决办法，供大家参考。 处理大型 ML 数据文件的七种思路 1. 分配更多内存 有的机器学习工具/库有默认内存设置，比如 Weka。这便是一个限制因素。 你需要检查一下：是否能重新设置该工具/库，分配更多内存。 对于 Weka，你可以在打开
机器学习代表着计算新领域，而公共云正使这项原本高大上的技术变得比以往更亲民、更实惠和更可用。但是，这并不意味着随便什么人都应该趋之若鹜。 机器学习是基于传统人工智能概念的。在1959年，它被定义为能够让系统学习且不必由外部经常更新的能力。它派生出了模式识别和计算学习两个分支，并在近期由几家主要公共云供应商提供他们自己的机器学习服务而进入了业界大部分人士的视野。 今天，我们都知道所谓机器学习是一种学习算法，它能够让计算机通过在数据中寻找某种模式而拥有学习的能力。很多人都将机器学习视为一种卓越的静态编程方法。它
人脸关键点检测是一个非常核心的算法业务，应用广泛。比如我们常用的换脸、换妆、人脸特效等2C应用中的功能，都需要先进行人脸关键点的检测，然后再进行其他的算法业务处理；在一些2B的业务场景中也都有涉及，如疲劳驾驶中对人脸姿态的估计，人脸识别前的人脸对齐等。
作者 | Matt Coatney 翻译 | 言午二二、Amanda沈 来源 | 可译网 📷 “ 本文为美国著名数据分析网站DZone分析师Tom Smith与Exaptive的副总裁Matt Coatney的专访对话，对人工智能和机器学习的未来做了深度的探讨。Exaptive是一家美国俄克拉荷马州以提供大数据分析产品及服务为主的初创企业。 ” 📷 Exaptive的副总裁Matt Coatney Tom Smith：感谢Exaptive的副总裁Matt Coatney抽空与我谈人工智能和机器知识的现状，以
---- 新智元报道 编辑：LRS 【新智元导读】最近有研究人员测算，租卡训练一次谷歌PaLM模型的话，光计算成本就达上千万美元了，还不包括数据、测试的开销等，并且租GPU还比TPU划算一些。 最近谷歌的PaLM语言模型横空出世，接连打破多项自然语言处理任务的sota，这个拥有5400亿参数的Transformer语言模型再次证明了「大力出奇迹」。 论文地址：https://storage.googleapis.com/pathways-language-model/PaLM-paper.pdf
谷歌宣布将以“有限数量”向谷歌云客户开放张量处理器（Tensor Processing Unit，简称TPU）服务，按时收费，每小时成本6.50美元。 谷歌宣布张量处理单元（TPU）现在已经可以在谷歌云平台上供研究人员和开发人员试用，该模块是为谷歌服务（如Search、Street View、Google Photos和Google Translate）提供神经网络计算支持的定制芯片。 TPU是一个定制的特定于应用程序的集成电路（ASIC），专门为TensorFlow上的机器学习工作负载定制。谷歌两年前推出
将业务迁移到云端对于初创企业和需要管理运营支出的中小型企业尤其具有吸引力，同时确保可以快速“开启”资源以支持业务增长。同样，云计算模型对于云计算供应商的合规性负担有限的非监管行业也是有利的。
云计算机器学习平台，有时也被称为机器学习即服务(MLaaS)解决方案，可以让企业更加轻松地采用人工智能(AI)。但专家表示，中小企业在考虑采用这些服务之前应该考虑其面临的潜在挑战。 云计算机器学习平台
1、开源人工智能工具的巨头又多一个：IBM 据外媒报道，IBM本周一宣布，将通过Apache软件基金会免费为外部程序员提供System ML人工智能工具的源代码。System ML中的ML指的是“人
【新智元导读】谷歌的论文《数据中心的 TPU 性能分析》（In-Datacenter Performance Analysis of a Tensor Processing Unit）从技术角度详述了 TPU 能给机器学习带来怎样的提升。Infoworld 的高级编辑 Serdar Yegulalp 撰文以深入浅出的方式简述了 TPU 对于机器学习的意义，以及对于谷歌的意义。作者认为，TPU 使得机器学习过程中的分工更加明确，但谷歌近期内不会将其整合到云服务中。结合新智元此前的报道，外界虽然认可 TPU 的
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。
本文介绍了AI在Web安全中的具体应用，包括恶意软件检测、数据泄露防护、业务安全等领域。通过机器学习、深度学习等技术，AI可以自动地识别、分类、预测和响应安全威胁，从而实现更高效、更智能的安全防护。
今日，谷歌对外宣布斯坦福大学人工智能实验室主任李飞飞，和前 Snapchat 研究主管李佳（音译），这两位华裔女科学家将担任谷歌云机器学习部门的负责人。 女性在 AI 领域的势力逐渐增强 李飞飞和李佳
作者｜Dave Holtz 选文｜Aileen 翻译｜范玥灿 蒋晔 校对｜Mirra 魏子敏 想找一份数据科学家的工作？这是个正确的决定！ 哈佛商业评论最近刊登了一篇由Thomas Davenport 和 D.J. Patil 共同撰写的文章，称数据科学家是二十一世纪最性感的工作。 但是你要怎么进入这个行业呢？ 许多资源也许会让你以为，成为一个数据科学家需要全方面掌握一些领域，例如软件开发，数据修改，数据库，统计学，机器学习和数据可视化。 不必担心。以我作为一个数据科学家的经验，事实并非如此。你不需要尽
模型可解释性是当今机器学习中最重要的问题之一。通常某些“黑匣子”模型（例如深度神经网络）已部署到生产中，并且正在运行从工作场所安全摄像头到智能手机的所有关键系统。令人恐惧的是，甚至这些算法的开发人员都无法理解为什么正是这些算法真正做出了自己的决定，甚至更糟的是，如何防止对手利用它们。
不如听听过来人怎么说。最近，谷歌大脑的小姐姐Catherine Olsson上了一堂名企应聘公开分享，手把手教你应该以怎样的姿势开始AI安全类工程师求职之旅。
“学习Fastai从哪开始？”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频？并不是。
众所周知，大多数 Mac 产品都是生产力工具，你甚至可以用它们训练神经网络。去年 11 月推出的，搭载 M1 芯片的 Mac 更是将这种生产力水平提到了一个新的高度。
【新智元导读】在WWDC2017（全球开发者大会）上，苹果发布了支持移动端深度学习的 CoreML 框架。网易有道 CEO 周枫指出，这个新框架能够解决以往云端数据处理的一系列问题，而且相对安卓的 TensorflowLite 更加成熟，值得人工智能的开发者关注。 周枫博士现任网易高级副总裁，网易有道CEO。周枫在清华大学取得计算机科学学士和硕士学位，在加州伯克利大学取得计算机科学博士学位，曾在多个顶级国际学术会议和期刊上发表超过10篇论文。周枫加入网易后，主持有道词典开发、有道搜索平台架构、有道云笔记和密
【新智元导读】本文作者是一名拥有神经科学和行为生物学学位的资深科技记者/专栏作家，作者认为现在的AI好比正从水母向智慧生物进化的阶段，距离实现拥有真正智能的AI仍很遥远。而正如吴恩达所说，担心AI统治人类无异于担心火星人口过剩。 AI 非常热门。AI 初创公司正吸引着创纪录的投资。大型科技公司正使尽全力排空大学的 AI 专家。自 2011 年以来，已经有近 140 家 AI 创业公司被收购，其中仅今年就有 40 家。 AI 开始越来越多地出现在我们的日常生活中，例如智能手机的语音识别技术、Facebook
【新智元导读】作为一名开发者，怎么才能加入时下正火热的机器学习？本文作者Jason认为，传统的方法，包括从经典图书、博客文章或线上课程进行学习成效不大，甚至“错得离谱”。最好的方法其实是动手，不要停留在理论层面，动手实践才能高效的学习。在文章中，作者给出了自己的建议，特别强调机器学习实践过程中的细节，此外，他还推荐了一些可用的机器学习训练平台及数据库。 这篇文章要回答的问题是“我该如何开始机器学习”？ “我是一个开发者。我读了一些关于机器学习的文章和书，也在Coursera上学习了机器学习课程。但我仍不知道
最近，大洋彼岸出现了一个名叫“Vectordash”的机器学习共享算力平台，用开发者自己的话讲，相当于一个GPU的Airbnb。
一般来说我们会在笔记本或者 PC 端编写模型和训练代码，准备一些数据，配置训练之后会在笔记本或者 PC 端做一个简单验证，如果这些代码数据都 OK 的话，然后真正的训练放在计算力更强的的计算机上面执行，一般来说至少有一块或者多块 GPU，有相当好的显存和内存，接下来实验一下。 选择一个支持 TensorFlow GPU 的计算机 当务之急是找到一块可以用于 TensorFlow 的显卡，TensorFlow 只支持在 NVIDIA 的部分高端显卡上面进行 GPU 加速， 在 NVIDIA 开发者中心可以找到
据美国著名杂志《连线》（WIRED）网站2015年11月报道，Google开源机器学习系统TensorFlow表明人工智能的未来依赖于数据，而不是软件。 Google在11月宣布开放其人工智能搜索引擎的源代码，CrowdFlower的创始人兼首席执行官Lukas Biewald认为这不是免费软件运动的胜利，而是数据的胜利。他认为当谈到人工智能时，真正的价值不在于软件或算法，而在于使它变得更加聪明所需要的数据。 （1）让机器更加聪明 TensorFlow是一种基于深度学习的人工智能系统。通过将数据输入到巨大神
Golem[GNT]团队近日在以太网上宣布推出期待已久的Golem测试版。作为是最期待的ICO项目之一，其旨在作为全球超级计算机来运行，且是全球多个计算机的组合，在单一网络中则被称为Golem [GNT]网络。 目前，Golem的测试版本已经推出，被称为“Golem Brass beta”。该团队正在努力改进其分散设置。 Golem专注于开源渲染软件Blender的计算机图形接口[CGI]渲染。它允许用户将他/她的笔记本电脑处理能力出租给任何需要它的人。CGI的渲染需要分散的超级计算机资源，预计会更便宜
学习机器学习，但无从下手怎么办？尝试过各种学习方法，为什么依然是个门外汉？为什么传统的学习机器学习的途径收效甚慢？ 作为一名对机器学习心有向往的程序员，我该以什么样的姿势开始呢？ 如果你也有同样的困惑，这篇文章推荐给你。 我曾是一名想进入AI行业的软件开发者。为了更快熟悉这里边的门道，我阅读了机器学习的书籍，浏览了不少帖子，还学习了Coursera上关于机器学习的课程。 但是，但是，依然不知道如何开始…... 你是否也有这样的经历呢？ 图片版权归Peter Alfred Hess所有 很多开发者都
很多参与 Kaggle 竞赛的人都希望能够通过构建具有竞争力的算法来提升自己的水平，但对于绝大多数参与 Kaggle 竞赛的同学来说，在一番努力之后没有拿到任何奖牌显然是大概率事件。
如今巨头们已经不满足于提供单纯的云计算服务了，他们盯上了企业手里大量的客户数据，试图用AI技术学习这些数据，为企业提供更精确的服务。在云计算领先的微软和亚马逊，以及在AI里领先的谷歌，在这个新的交叉领域里开始竞跑。 医院和微软Azure ：监测病人在家的身体信息 有这么一家位于新罕布什尔州的达特茅斯-希区柯克医疗中心，他们的一些病人在家踩上浴室的体重秤的时候，微软的计算机会立马得知体重计上的数值。而且，微软还能得到这个医院病人在家的其他信息：血压值和病人的情绪状态，后者是微软的计算机通过分析护士和病人的
机器学习，不过是和数据和软件打交道。那就应该是是运行代码、迭代算法的简单问题呀？一段时间后，我们就能拥有一个完美的训练有素的ML模型。
目前，云计算的经济利益偏向于短暂的工作负载而非永远在线的工作负载。一个短暂的例子是云功能，例如Amazon Lambda或GCP云功能或Azure功能。短期云功能比始终在线的云VM或永远在线的本地VM更具成本效益。另一个短暂的例子是临时使用云计算进行灾难恢复或机器学习(ML)模型培训。通常不需要D/R资源，也不需要ML GPU资源池。如果您的企业需要持续不断地拥有大量GPU资源，那么肯定是在内部而不是在云中构建。
全球最大企业级软件公司甲骨文与客户关系管理(CRM)软件服务提供商Sales force都承诺将开发人工智能（AI）助理应用，这些应用将具备机器学习和自然语言互动能力。战略咨询分析公司Constellation Research分析师道格·汉斯肯(Doug Henschen)日前对比了这两大巨头AI项目背后的技术，并预测它们何时能成为现实。
机器哪怕价值上亿，也无法替代医生来治病救人；但一个25美元的可穿戴设备却知道你什么时候该去看医生。 1996 年，美国芝加哥的库克郡医院急诊室采用了一种算法来判断出现胸痛症状的患者中，哪些面临更高的心脏病发作风险，是否在医院床位紧缺的情况下有住院的充分理由。该算法严格按照流程执行系统的基础测试，被证明不但快速高效，且及其精准。相比单纯依赖医生的判断，该算法判定的低风险患者数量多了 70%，而高风险患者数量则达到实际数量的 95%（医生判断仅为 75-89%）。这真是让人惊叹——要知道那个年代，深度运算还未问
---- 新智元报道 来源：VB 编辑：LQ 【新智元导读】第34届神经信息处理系统大会NeurIPS 2020于12月12日结束，作为年度最大规模的机器学习会议，我们来回顾一下NeurIPS2020有哪些亮点。 第34届神经信息处理系统大会（NeurIPS 2020）上周六顺利结束。作为年度最大规模的机器学习会议，NeurIPS2020有很多与以往不同的地方，不仅有GPT-3语言模型，还有对行业背后一系列问题的探讨。 OpenAI 31人组团摘得大奖 12月7日，组委会颁发了今年的「最佳论文奖」
如果知道一些技巧和方法的话，企业可以将云计算成本减少30%甚至更多。本文介绍了降低云计算成本的一些方法，许多方法都涉及改善沟通，以便开发人员和devops团队可以做出更明智的财务决策。
N次聚会，N种人问我：“哎！你们做大数据的到底是做什么的呀？”每每到此，我都会回答他们：大数据只是一种工具，没有那么神秘，和一支铅笔，一双筷子，一把钥匙的原理是一样的！” 机智如我，当然也有人穷追死问，喏，大数据（BIG DATA）一般节点任务如下，自己看吧！ 获取： 数据的获取包括了各种数据源、内部或外部的、结构化或非结构化的数据。“大多数公共数据源的结构都不清晰，充满了噪音，而且还很难获得。” 技术：Google Refine、Needlebase、ScraperWiki、BloomReach 。 序列
大数据文摘作品 编译：傅一洋、惊蛰、张南星、小鱼 别忘了，在曾经的淘金热中，赚大钱的不仅是淘金者，还有那些给淘金者卖矿泉水的人。 AI淘金热潮中，企业和国家都在砸大价钱希望抢占市场： 谷歌、亚马逊、微软和IBM在2016年砸下超过200亿美元来打这场硬仗。各个企业一边争先恐后地观察对手，确保能抢先意识到AI的生产力优势，一边把眼光瞄准初创公司。 中国在AI上投入了大量资金，而欧盟由于担心失去在中美的市场份额，也计划了将差不多220亿美元投资于AI。 但正如以往的淘金浪潮一样，最重要的是，谁能真的找到黄金。
XGBoost 是为速度和表现而设计的梯度提升决策树的实现。 XGBoost 代表e X treme G radient Boosti ng。 它由陈天琪开发，激光专注于计算速度和模型表现，因此几乎没有多余的装饰。除了支持该技术的所有关键变体之外，真正感兴趣的是通过精心设计实施所提供的速度，包括：
Hadoop 是一个提供分布式存储和计算的开源软件框架，它具有无共享、高可用（HA）、弹性可扩展的特点，非常适合处理海量数量。
ChatGPT 出现后，人们预测「所有行业都要通过 AI 进行重塑」，有些工作会被代替，也有工作会改变形式。作为把 AI 造出来的程序员，他们的职业会变成什么样？
机器之心发布 来源：AWS云计算 大多数人都喜欢在笔记本电脑上做原型开发。当想与人协作时，通常会将代码推送到 GitHub 并邀请协作者。当想运行实验并需要更多的计算能力时，会在云中租用 CPU 和 GPU 实例，将代码和依赖项复制到实例中，然后运行实验。如果您对这个过程很熟悉，那么您可能会奇怪：为什么一定要用 Docker 容器呢？ 运营团队中优秀的 IT 专家们可以确保您的代码持续可靠地运行，并能够根据客户需求进行扩展。那么对于运营团队而言，容器不就成了一种罕见的工具吗？您能够高枕无忧，无需担心部署问
2022年还剩不到2个月就结束了，即将步入2023年，在云计算领域，技术迭代非常的快，所以在即将到来的2023年，了解一下前沿的云计算技术，提前准备非常有必要。
边缘计算是 5G 重要新技术能力，通过低延时、大流量、高性能服务促进新应用创新。边缘计算能力的实施面临物理、网络、协议、应用、管理等多层面的威胁，急需新安全防护能力支撑。该解决方案利用机器学习、诱骗防御、UEBA 等技术，针对边缘计算的业务和信令特点设计，结合“云管边端”多层面的资源协同和防护处理，实现立体化的边缘计算安全防护处理。
前言 如今，数据科学变得越来越复杂。这种复杂性由下面三个因素导致： 增长的数据生产能力 —— 环视四周，数的出多少个能产生数据的设备呢？如果你用笔记本电脑来浏览本文的话算一个，如果身边有智能手机（以及安装的APPs）的话再加一个，如果带了健身手环的话还要加一个，驾驶的汽车（有些情况下）也算一个 —— 它们都在持续不断地生产数据。现在设想今后几 年内的情景，你所使用的冰箱、家里的温度调节器、穿戴的衣物、兜内的钢笔以及喝水的水壶都会嵌入传感器，不断向数据科学家（和数据库）传输数据用来分析。 低廉的数据存储成本
今年7月的谷歌Next大会上，李飞飞宣布了两年前推进的Contact Center落地、AutoML推出自然语言和翻译服务、TPU 3.0进入谷歌云，这意味着谷歌云拥抱AI First后迎来里程碑式成就，这被外界认为是李飞飞在谷歌的最后“官方发布”。
---- 新智元报道 编辑：编辑部 【新智元导读】2022年，200多个机器学习竞赛的最全分析报告来了。打比赛有这篇就够了。 2012年，ImageNet竞赛中，Hinton和他的学生Alex Krizhevsky设计的卷积神经网络AlexNet一举夺得了冠军。 十年过去，机器学习领域依旧不断结出AI之果。2022年，是机器学习竞赛重要一年。 200多场竞赛覆盖了广泛的研究领域，包括CV、NLP、表格数据、机器人技术、时间序列分析等等。 最新报告回顾了2022年所举办有关机器学习竞赛的情况，主要分
关注我的小友大多都是从事互联网这行，其中有很大一部分都是对云计算感兴趣的，想要入行到云计算领域。
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