机器正在越来越聪明,能够完成的任务越来越多,对人类的替代性越来越强,这个趋势受益于人工智能技术的发展。过去人工智能一直是Google、百度等大公司的游戏,与普通公司或者个体开发者并无关系。不过,从现在开始,人工智能有望成为机构和个人均可参与的技术,中国该领域的领头羊百度近日发起成立了名为“深盟”的开源机器学习平台,已发布的“虫洞”项目包含了数个机器学习相关的组件,而这一切都是开源的,就像Linux一样,谁都可以拿去使用和扩展。这是中国首个达到工业级应用的开源机器学习平台,意义重大。 百度开源核心技术的目的
在这个时代背景下,信息爆炸与长尾问题普遍发生,而解决方案之一是个性化推荐技术,那具体什么是个性化推荐,怎么去实现这一过程呢?这一章读者朋友需要做到的是读完以后,对个性化推荐技术有一个全局宏观的认识,对于细节不用过多地苛求。
2022 技术雷达峰会 TECHNOLOGY RADAR SUMMIT 2022 From Fragile To Agile 无论是始料未及的疫情,还是开源生态中的不安定因素,都对软件的构造和协作产生了不可估量的影响,也让我们前所未有地认识到,所处的行业是如此脆弱。脆弱可以催生一种应激性反应,也可以是一种成长。这为我们提供了契机,重新审视那些能够敏捷应对不确定性的各种技术。我们既目睹了区块链、机器学习这样的技术在一次次不可思议的惊叹声中,成长为当代软件工程不可或缺的重要组件,也看到元宇宙这样满足新场景需求
【新智元导读】深度强化学习(RL)高效利用了日益增加的数据和计算资源,提高我们为世界环境和所有与我们生活相关的应用领域建立计算模型的能力,这为新一代的人机交互方式——bot的开发带来启发。本文是微软研究院人工智能首席科学家邓力在venturebeat上发表的文章,他在文中详细介绍了bot目前所面临的发展机遇,移动端的UI一直不能做到最好,这也是目前行业的“痛点”之一。邓力在本文中解读了深度强化学习在这一领域的应用原理。 今年三月,微软CEO Satya Nadella谈到现在的行业趋势是更普遍地使用人类语言
【新智元导读】Bloomberg Beta 团队回顾总结全球机器学习 2016 一年发展,总结技术、应用、产业等各方面并展望未来。核心请看他们绘制的《机器学习生态全景图 3.0》。 (文/Bloomberg Beta 团队)大约一年前,我们发表了一份《年度机器智能公司生态全景图》(The current state of machine intelligence 2.0),从那时起我们有幸见证了这个领域的很多活动。今年的 3.0 版生态全景图,比两年前的第一版增加了三分之一的公司,而且更加详细、尽量全面,但
AI科技评论按:“算法”这两字在人工智能圈已然成为“高大上”的代名词,由于不少在校生和职场新人对它过度迷恋,多名 AI 资深人士均对这一现象表示担忧。李开复曾这样说到: 现在的 AI 科学家大部分是在科研环境中培养出来的,不但欠缺工程化、产品化的经验,而且对于错综复杂的商业环境也并不熟悉,更缺乏解决实际问题所必须的数据资源。 随着开源框架层出不穷,人工智能产品化和商业化进程不断加速,使得算法的门槛逐渐降低,但对工程的要求不断在提高。这种情况下,实际应用和工程能力基础扎实的技术人才变得异常抢手。 其实 AI
大约有那么两三年了,“互联网+”,“大数据”,“云计算”这些词语,出现在大众面前,这些词语还被政府官员和“创业者”们天天挂在嘴边,真是搞不懂,自己心里根本不明白这是怎么一回事。 说个小的事情,和本文没有什么太多的联系,算是我自己的吐槽罢了, 被这些人(指第一段的人)搞得,有什么小生和一些创业的小子在找我的时候,“我们是依托于云计算,将我们的产品360°无缝链到我们每一个客户的手中,基于互联网+的理论和思想,再通过我们的生态链......”我听他(这位是个学生,以为朋友把我推荐给他)一顿
在 Forrester 最新发布的《Now Tech: Predictive Analytics And Machine Learning In China, Q3 2020》报告中,腾讯云在国内众多预测分析和机器学习领域厂商中遥遥领先,跃居第一阵营。 Forrester Now Tech是 Forrester 机构在中国乃至全球范围内具有影响力最大、市场认可度最高的报告系列之一,旨在为企业 IT 决策、产品选型等提供基于市场规模、产品功能维度的价值参考。 作为中国最大的人工智能服务提供商,腾讯云在机器学习
在众多海内外区块链项目中,鲜有已经落地并拥有大量用户的项目,Castbox可谓其中的佼佼者。Castbox支持超过70种语言,拥有超过5000万份音频内容和来自135个不同国家的超1720万用户。
一年一度618要来了,和往年一样折扣力度、明星直播等话题被炒得火热,不同的是今年618的科技属性更强。
煤老板和IT精英相遇,两个人想比比谁更富有,但都不愿告诉对方自己真正拥有多少财富,也不想让第三方掌握原始信息。何解?
近年来,AI 与人类的生活越来越紧密,慢慢变得无处不在。那么提到 AI ,我们会想到什么?小编最先想到的是机器人。早在小学作文中,我就写到 2021 年到处都是机器人,机器人汽车到处飞。结果 2021 年到来,这个想象的场景也没有实现。不过,虽然 2021 年还没有那么高科技,但是 AI 早已经渗透到我们的生活,无处不在,并且 AI 也使我们的生活变得更加丰富和便利。 举个我自己的例子,我原来很喜欢买口红,买口红之前都要试色,后来疫情来了,商场人多地方远,试口红又很不卫生,我就再也不敢试了。但是想买口红不
来源:脑极体 ---- 每个中国科技公司心里,都有一个遥远的坐标系。 随着ToB成了一门热火朝天的好生意, 来自加拿大的shopify也频繁出现在中文互联网世界里,成为大多数为小微零售商提供解决方案的SaaS企业“对标”的对象。它的成功也确实令人艳羡,加拿大历史上首个估值达到 10 亿美元的互联网公司,创下了最高的融资纪录,股价两年涨了6倍,目前市值约为150亿美元。 反观它的中国门徒,无论是已经上市的有赞,还是发力较猛的微店、商派、管易等,看似百花齐放,但都没办法讲出海外前辈那样的增长故事,未免
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响,并补充完整视频。谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示,到2024年,深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测,神经网络将催生出新的价值链,全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文,介绍了2
【新智元导读】本文从算法、市场及硬件三个角度观察深度学习对计算机视觉的影响。以下三个视频中,谷歌TensorFlow移动端和嵌入式应用团队负责人Pete Warden介绍了如何用TensorFlow框架开发不同的低能耗深度学习产品。调研公司Tractica首席分析师表示,到2024年,深度学习服务业产值将超过500亿美元。IEEE Fellow Chris Rowen预测,神经网络将催生出新的价值链,全新的IP、工具和数据服务也会应运而生。 嵌入式视觉联盟主编Brian Dipert今天发布博文,介绍了2
自预训练大模型兴起以来,人们面临的算力挑战就变得越来越大。为此,人们为大语言模型(LLM)提出了许多训练和推理的解决方案。显然,大多数高性能推理解决方案都基于 CUDA 并针对英伟达 GPU 进行了优化。
当地时间29日,谷歌举办了Google Cloud Next 2023大会,宣布了20多款从产品更新。
📷 ---- 新智元报道 编辑:克雷格、肖琴、子涵 【新智元导读】3月份的2018 GTC结束后,英伟达今天在中国台湾开了个“专场”,发布了不少新产品,其中包括英伟达GPU服务器标准平台HGX-2和全新的RTX技术,并且黄教主还坚称英伟达GPU“买得越多,省的越多”。 黄仁勋说,今天这场演讲聚焦三大主题: 1、如何持续强化GPU运算能力。 2、庞大的系统、基础架构以及软件生态系统正在围绕英伟达的平台而建立。 3、庞大的终端市场商机以及英伟达建立的软件平台将合作运作
Angel 是腾讯的首个 AI 开源项目,于 2016 年底推出、2017 年开源。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。腾讯在 2018 年成为 LF AI 基金会的创始白金会员之一,并于同年向基金会贡献了开源项目 Angel。
两年前,谷歌推出了旗下的张量处理器(Tensor Processing Units),即TPUs。
近年来,随着深度学习技术的发展,越来越多的科技巨头开发自己的机器学习平台。昨日,华为宣布将与明年第一季度开源自家的 AI 框架 MindSpore,引起极大关注。
答案显然是否定的。一方面,人工智能技术的应用越来越广泛,应用场景不断扩大,身边的就如资讯推送、网购推荐、叫车出行、在线教育等。
没错,也是腾讯第一个开源的AI项目。目前在GitHub上Star数已超过4200,Fork数超过1000。
近日,IDC发布了一部关于人工智能的白皮书。IDC在白皮书中预测了2019年中国人工智能市场的十大发展趋势,并表示到2022年,中国人工智能市场规模将达到98.4亿美元。
在过去这几年,你可能注意到了供应商们以越来越快的步伐推出服务于AI生态系统的“平台”,即满足数据科学和机器学习的需求。“数据科学平台”和“机器学习平台”在竞相吸引数据科学家、机器学习项目经理以及管理AI项目/计划的其他人士的目光和钱袋。如果你是主要的技术供应商,但在AI领域却没有大有作为,可能会迅速沦为边缘化。但是这些平台究竟是什么?为什么上演争抢市场份额这一幕?
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
北京时间12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation)正式宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel成为世界最顶级的AI开源项目之一。 LF AI基金会执行总监Ibrahim Haddad表示:“在Angel从孵化到毕业的过程中,我们能看到Angel在新功能完善和应用场景落地方面惊人的速度。随
本月中旬,腾讯大数据在“腾讯大数据技术峰会暨KDD China技术峰会”上宣布推出面向机器学习的第三代高性能计算平台——Angel,并预计于2017年第一季度开放其源代码,鼓励业界工程师、学者和技术人员大规模学习使用,激发机器学习领域的更多创新应用与良好生态发展。 那么,Angel是如何“以己之翼、聚众之力”,如何在蓬勃发展的机器学习浪潮中展现自己的光辉,请跟随我们,走进Angel。 Angel简介 Angel是腾讯大数据部门第三代的计算平台,使用Java和Scala语言开发,面向机器学习的高性能分布式计算
并非每个回归或分类问题都需要通过深度学习来解决。甚至可以说,并非每个回归或分类问题都需要通过机器学习来解决。毕竟,许多数据集可以用解析方法或简单的统计过程进行建模。
最新消息,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。
机器之心报道 编辑:陈萍 前段时间,机器学习开源框架 PyTorch 提供了对 AMD ROCm 的支持,现在可作为 Python 软件包提供。 作为一款被学术界和工业界广泛使用的开源机器学习框架,PyTorch 近日发布了最新的 1.8 版本,1.8 版本的发布,使得 PyTorch 加入了对 AMD ROCm 的支持,可以方便用户在原生环境下运行,省去了配置 Docker 的繁琐。 现在,一个更令人兴奋的消息是,ROCm 开放软件平台上为 PyTorch 用户提供了一个新的安装选项。一个可安装的 Pyt
在金融领域,机器学习可能会产生神奇的效果,尽管它本身并没有什么神奇之处(嗯,也许只是一点点)。然而,机器学习项目的成功更多依赖于构建高效的基础结构、收集适当的数据集和应用正确的算法。
12月20日,Linux基金会旗下面向AI领域的顶级基金会——LF AI基金会(Linux Foundation Artificial Intelligence Foundation) 宣布,腾讯开源项目Angel从LF AI基金会毕业,也是中国首个从LF AI基金会毕业的开源项目。这意味着,Angel得到全球技术专家的认可,成为世界顶级的AI开源项目之一。
到底什么是推荐系统?按照维基百科的定义:它是一种信息过滤系统,用于预测用户(User)对物品(Item)的评分和偏好。这个定义不是很好理解。我们可以从以下几个角度来了解推荐系统。
【导语】Angel 是腾讯的首个AI开源项目,于 2016 年底推出、2017年开源。近日,快速发展的 Angel 完成了从 2.0 版本到 3.0 版本的跨越,从一个单纯的模型训练系统进化成包含从自动特征工程到模型服务的全栈机器学习平台。作为面向机器学习的第三代高性能计算平台,Angel 致力于解决稀疏数据大模型训练以及大规模图数据分析问题。
本文探讨了Go语言在机器学习领域的应用挑战,以及其未来的发展前景。Go语言作为一种强大高效的编程语言,具有优越的性能和并发性能,适合构建大规模应用程序。然而,在机器学习领域,Go仍然面临一些挑战,如缺乏高级库、没有CUDA的原生绑定以及实验约束等。虽然Go的机器学习生态系统相对较小,但一些高级库如Gonum、Gorgonia和GoLearn为Go提供了一些机器学习功能。未来,将Go视为机器学习模型服务的语言可能是更为合适的选择,同时,Go社区的持续发展和创新也将为机器学习领域带来更多的机会和解决方案。
2019年8月22日,腾讯首个AI开源项目Angel正式发布3.0版本。Angel 3.0尝试打造一个全栈的机器学习平台,功能特性涵盖了机器学习的各个阶段:特征工程、模型训练、超参数调节和模型服务。 Angel 3.0概览 (红色表示新增特性,白色表示已有但在持续改进的特性) Angel的特征工程模块基于Spark开发,增强了Spark的特征选择功能,同时使用特征交叉和重索引实现了自动特征生成。这些组件可以无缝地整合进Spark的流水线。为了让整个系统更加的智能,Angel 3.0新增了超参数调节
本文介绍了技术社区内容编辑在撰写文章摘要时需要注意的五个关键点:1.突出关键信息,2.简洁表达,3.引导读者,4.与原文相一致,5.吸引读者。通过案例展示了如何应用这些原则来撰写摘要。
Python生态系统正在不断成长,并可能成为机器学习的统治平台。
机器学习平台的最大的驱动力应该是面向数据科学家的基于 Python 的开源技术生态系统的蓬勃发展,比如 scikit-learn、XGBoost 和 Tensorflow/PyTorch 等等。也是因为有了这些算法库的存在,让大部分人都可以使用算法去完成自己的想法,而不需要知道艰深的数学知识,也不需要知道算法的具体实现。
2015 年,谷歌大脑开放了一个名为「TensorFlow」的研究项目,这款产品迅速流行起来,成为人工智能业界的主流深度学习框架,塑造了现代机器学习的生态系统。从那时起,成千上万的开源贡献者以及众多的开发人员、社区组织者、研究人员和教育工作者等都投入到这一开源软件库上。
11月7日,腾讯Techo开发者大会的“腾讯大数据”分论坛上,围绕大数据的新技术进展及开源生态,腾讯大数据团队进行了详细解读,包括由集群规模化与异构化挑战所引发的漂移计算等新技术创新,越来越普遍的实时计算需求以及新架构的实践,能够无限弹性扩展的、面向未来的数据湖体系结构,大数据技术发展的新趋势与新挑战等。
在科技的快速发展中,生成式AI(Generative AI)逐渐成为创新的重要驱动力。它通过学习大量数据来生成新内容,应用广泛,包括文本生成、图像生成、音乐创作和代码生成。各大云厂商都提供了丰富的AI服务,使企业和开发者能够更方便地构建和部署生成式AI应用。本文将详细对比AWS、GCP、Azure、阿里云和腾讯云在生成式AI方面的云服务。
编者按:本文内容来自微软美国总部机器学习科学家彭河森博士在雷锋网硬创公开课的分享。 正如程序语言一样,深度学习开源框架同样各有优劣和适用的场景,那么 AI 从业者该如何有针对性地选择这些平台来玩转深度学习? 这期的公开课特邀了先后在谷歌、亚马逊、微软供职的机器学习科学家彭河森博士为大家讲述《MXNet火了,AI从业者该如何选择深度学习开源框架》。彭河森博士亲眼见证并深入参与了这三家巨头布局深度学习的这一过程。 嘉宾介绍 彭河森,埃默里大学统计学博士。现担任微软美国总部的机器学习科学家、微软必应广告部应用资深
日前,由教育部新工科研究与实践专家组、教育部产学合作协同育人项目专家组和中国校企协同产学研创新联盟联合主办的“教育部产学合作协同育人项目第五次对接会”于11月23日在京召开。腾讯教育行业总经理龚振出席大会并发表《科技助力互联网产业人才生态建设》主题演讲。据龚振介绍,顺应产业互联网发展的需求,腾讯教育聚焦对新工科人才培养,致力于以科技助力互联网产业人才生态建设。
机器之心报道 编辑:泽南 上周,Google 开发者大会重聚线下。 自从十年前吴恩达、Quoc Le 等人发表「识别猫」论文,引发技术革命之后,Google 一直引领着机器学习的风向,这家公司举办的开发者大会总会受到人们额外的关注。 9 月 14 日到 15 日,Google 开发者大会在上海举行。在这场活动中,Google 围绕自身在科技领域的最新技术,介绍了跨平台技术、隐私保护、机器学习、XR 等技术,以及与很多合作伙伴的最新落地成果。 在机器学习领域里,TensorFlow 作为最流行的框架一直被人
大三的时候学过一门“人工智能导论”的课,只记得课里有一些回溯和图搜索的算法,具体细节全忘了。
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。
从去年下半年到今年8月,英伟达市值一路攀升,创下5080亿美元的记录,位居半导体行业第二位,而英伟达联合创始人、CEO兼总裁黄仁勋的身价也涨至190亿美元。
2015年12月10-12日,由中国计算机学会(CCF)主办,CCF大数据专家委员会承办,中国科学院计算技术研究所、北京中科天玑科技有限公司与CSDN共同协办,以“数据安全、深度分析、行业应用”为主题的 2015中国大数据技术大会 (Big Data Technology Conference 2015,BDTC 2015)在北京新云南皇冠假日酒店盛大开幕。 2015中国大数据技术大会第三天的大数据分析及生态系统分论坛中,来自Hortonworks、IBM、京东、百度、eBay、银联智惠和南京大学的七位专家
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