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?
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
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
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。
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
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
云计算如今已经改变了企业开展业务的方式,但云计算的变革性影响远未结束。企业可以利用云计算发展趋势来实现业务增长,继续采用云计算服务来实现运营现代化和扩展IT能力。本文对2023年的十大云计算趋势进行了预测。
【新智元导读】人机对战第二场,柯洁认输,AlphaGo中盘获胜将比分改写为2:0,TPU可谓是本次AlphaGo升级的秘密武器。 由此,许多人认为,谷歌与英伟达必有一战。谷歌已经开始向中国市场上的企业和开发者兜售自己的TPU,加上TensorFlow和谷歌云等标志性业务。这对在深度学习上获利丰厚的英伟达来说可能并不是一件好事。 柯洁又输了,与AlphaGo的对决比分被改写为0:2 ! AlphaGo变得更强大了,此前DeepMind和谷歌团队在新闻发布会上说,。除了算法上的改进之外,他们也特别强调了谷歌云和
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。
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。
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。
我是一名程序员,主要做Java和Python相关方面的开发,不敢说自己有多么精通,各方面仅仅会一点点皮毛,在编程领域还是一名小学生。
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
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
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
这家在移动端颇受欢迎的跨平台游戏服务公司最终选择了选择直接上市(Direct Listing),而不是进行 IPO。
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。
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI △ Google北京办公室的新址 搬到新址一年后,Google准备在北京搞点新事情。 其实最近几个月,量子位已经从不同渠道(包括Googl
---- 新智元报道 来源:Medium 作者:Simon Greenman 编译:刘克一 【新智元导读】我们正经历着一场AI淘金热。但是谁将最终获益?是掌握炼金术的独角兽公司?还是正在如火如荼炼金的企业们?亦或是提供“锄头铲子”的科技巨头?而哪个国家又将成为最富有的金矿呢? 欢迎来到AI淘金狂潮! 如今,我们正经历着一场属于AI的淘金热。数以亿计的资金正砸向各行各业的初创公司们。谷歌、亚马逊、微软和IBM,在2016年合计投资20亿美元打得甚是火热。其余公司更是与其竞争对手激烈博弈,同时小心提防那
精彩内容 青云QingCloud HBase 服务上线,支持 SQL 等高级功能; 七牛云推出技术共享计划,首波直播技术公开课上线; 网易云信亮相WOT, “IM+连麦互动直播”云服务; 用友首推“数
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。
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。
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
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。
iNeuOS物联网云操作系统(i:代表信息和工业,Neu:代表神经元和细胞,OS:代表操作系统),这是我们起名字时候的想法。5月底发表的《iNeuOS云操作系统,.NET Core全系打造》时有网友质疑:只是仿了Windows 10操作界面、这也能叫操作系统。只能说大家对事物的理解有偏差,也没有做过去的解释。
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。
---- 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
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。
微软、谷歌等巨头争相追逐,芯片成AI的重要战场
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?
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。
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”。
十年前,Twitter 和 Facebook 一样,是最为被外界看好的两种社交形态,原本以为这两个巨头会一路相爱相杀直到永远,谁能想到,十年后的 Facebook 依然这么活跃,各种广告业务也如火如荼,而它的好基友 Twitter ,却落得没人要的境地……
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
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。
---- 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
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。
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。
本文我们来谈谈近几年机器学习在服务器运营领域的一些实践。
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
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