Facebook人工智能研究部门(FAIR)的负责人Yann LeCun宣布卸任,之后将担任Facebook首席人工智能科学家,保留对FAIR的研究方向的控制。同时,原工作将由新任负责人Jérôme Pesenti 接替,Facebook应用机器学习小组(AML)和Yann LeCun将同时向其汇报。而Jérôme Pesenti 将直接向Facebook CTO汇报。
2016年初,京东在印尼正式落地了第一个海外本土站点;今年11.11,京东印尼站当天单量同比增长845%,连续三年保持超高速增长。
最近,谷歌TensorFlow官方设立了TensorFlow开发人员认证这个机制,有一定TensorFlow技能,交100美元通过考试后,你就可以有解锁认证TensorFlow开发者这一称号。
今天和大家聊聊并发。 虽然搞了多年 Java,可许多朋友一提到“并发”就头疼: 为什么我已经学习了很多相关技术,可还是搞不定并发编程? 小公司根本遇不到并发问题,高并发经验该怎么积累?平时该怎么学习? 昨天面试又卡在并发问题上了,并发编程难道已经成为大厂必备的敲门砖了吗? 有这些困惑很正常,因为并发编程是 Java 语言中最为晦涩的知识点,它涉及操作系统、内存、CPU、编程语言等多方面的基础能力,而这些知识点看上去非常的零散、独立,可实则关联性又比较强,更为考验一个程序员的内功。 并发编程的优势是
最近由于校招如火如荼,一些小伙伴在后台以及知乎上问我,在开发和算法之间犹豫,不知道如何抉择,想要问问究竟哪一个岗位更好?
【AI100 导读】本系列文章将陆续向大家推荐一些数学用书,今天这篇文章有针对性的介绍了数学不好的人,究竟该怎样学习人工智能。 如果你已经看过本系列的第一篇文章,那么肯定已经具备了某些数学基础。相应地
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。
本月的排行榜出现了自 TIOBE 榜单发布以来,近二十年从未见过的变化:前两名的位置首次出现了一个除 C 和 Java 以外的语言。C 依然位列第一,Java 跌至第三,而第二名现在是势不可挡的 Python 。
越艳丽的蝴蝶,越可能身藏剧毒;站在越强的风口上,越可能衰落的粉碎。人工智能在几十年的养精蓄锐之后,终于成为全球最热科技话题,在这个风口上,大型互联网公司、初创企业都希望分一杯羹,殊不知这个风口也是充满雷区、泡沫和挑战的风口。
云端安全小建议的系列文章,是由腾讯云账号与权限团队的一线开发人员推出的关于用户安全的小建议。该系列文章旨在帮助腾讯云用户能够充分利用腾讯云提供的产品特性,安全的解决自己在实际生产中的遇到的问题。文章中会提到很多应用场景以及错误的解决方法和正确的安全的解决方法。该系列文章不仅会有场景分析还会有技术分析,所以只要是腾讯云的用户,无论是技术小白用户还是技术大神都可以一起来讨论和实践。对于用户提出的安全问题,我们会第一时间跟进,站在平台方的角度给出安全合理的解决方案。
【12.5 - 12.7】2015·第四届TOP 100 Summit 享誉业界的全球软件案例研究峰会TOP 100 Summit将于12月5-7日在北京国家会议中心举行。本届TOP 100 Summit案例来自互联网公司、电商企业、智能硬件企业、互联网金融公司等各个领域的技术研发团队,案例议题设计产品创新、互联网转型、团队敏捷提升、大数据、架构设计、自动化运维、质量管理等热点议题。 好雨云受主办方麦思博邀请将参加本次大会。 好雨云CEO 刘凡将分享《好雨云使用OKRs做绩效管理》 案例简述 绩效管理的作用
机器之心报道 编辑:泽南 万块 GPU 已经买好了。 虽然嘴上说担忧 GPT-4 引发社会问题,但在行动上,马斯克也要搞自己的大模型。 本周五,《金融时报》援引知情人士消息称,伊隆・马斯克(Elon Musk)正致力于新建一家人工智能初创公司,该公司将与 ChatGPT 的创建者 OpenAI 直接展开竞争。 据报道,最近一段时间,马斯克正在组建由人工智能研究人员和工程师组成的团队,同时也在与 SpaceX 和特斯拉的一些投资者讨论向他的新公司投资的事宜。 就在 3 月底,图灵奖得主 Yoshua Ben
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?
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。
目前 BAT 都有各自的机器学习开源平台,阿里云早在 2015 年就推出了数据挖掘平台 “DTPAI”;百度推出了面向开发者的 PaddlePaddle,腾讯推出了面向企业的 “Angel”。而在最近,腾讯又发布了最新的机器学习基础平台 TDinsight。 腾讯机器学习基础平台 TDinsight 据腾讯方面介绍,TDinsight 机器学习平台是为政企提供的一站式机器学习平台。用户通过可视化的拖曳布局,组合各种数据源、组件、算法、模型和评估模块,支持各种主流的开源机器学习框架,包括 Spark、Py
R是一个庞大而复杂的平台。对于最好的数据科学家来说,它也是世界上最流行的平台。
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
机器学习领域的知识太多了,学习的工具包,命令、操作和公式都是数不胜数,让“新军”们理解记住太难了!所以,学生时代的一件利器派上用场了,那就是人见人爱的“小抄”,这可是个好东西。 比如说下面这些深度学习
要实现高效的大数据机器学习,需要构建一个能同时支持机器学习算法设计和大规模数据处理的一体化大数据机器学习系统。研究设计高效、可扩展且易于使用的大数据机器学习系统面临诸多技术挑战。近年来,大数据浪潮的兴起,推动了大数据机器学习的迅猛发展,使大数据机器学习系统成为大数据领域的一个热点研究问题。介绍了国内外大数据机器学习系统的基本概念、基本研究问题、技术特征、系统分类以及典型系统;在此基础上,进一步介绍了本实验室研究设计的一个跨平台统一大数据机器学习系统——Octopus(大章鱼)。 关键词:大数据;机器学
工具是机器学习的重要组成部分,选择合适的工具与使用最好的算法同等重要。 在这篇文章中,你将会见识到各种机器学习工具。了解它们为什么重要,以及可供选择的工具类型。 为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。如果你从头开始自己实现每一个功能,这花的时间要比选择现有工具要长的多。 更简单:你可以花时间来选择合适的工具,而不是研究、实现技术来完成任务。如果你自己实现,你必须
机器学习在经过近些年的野蛮生长之后,其有效性已经被无数成功应用所验证,在这一点上已经不需要更多证明。
【导读】2017年9月,Uber 在技术社区发表了一篇文章向大家介绍了 Uber 的机器学习平台 —— Michelangelo。随着平台的日渐成熟,Uber 的业务数量与能力也随之增长和提升,机器学习在整个公司的应用范围越来越广。在本篇文章中, 我们将为大家总结 Michelangelo 在过去一年的时间里取得的成果,回顾Michelangelo 的发展历程,并深入探讨 Uber 机器学习平台当前的发展方向和未来目标。
比如说下面这些深度学习小抄,由GitHub用户kailashahirwar从各处搜集而来:
李根 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 科技巨头加注人工智能仿佛是场竞赛。 前不久,Uber正式推出机器学习平台Michelangelo,希望通过这个平台全面处理工作流程,并推动
机器学习是当前领先的 AI 范式,到目前为止取得了非常可观的成就,当前机器学习也是一个非常时髦的话题。 2021 年 12 月火山引擎云产品发布会上正式发布了 AI 全系产品,其中的 AI 开发平台就是全流程、高效率、高性能的机器学习平台。该平台提供从数据准备到模型训练、再到推理整个服务;通过 RDMA 网络直连上万张 GPU 和自研的分布式训练框架,可以将 GPU 的资源利用率加速到 90% 以上,极大提升性能的同时降低了使用成本;提供完善的工具链、全功能在线的 IDE,包括端云协同的开发环境,以及本
目前机器学习可以说是百花齐放阶段,不过如果要学习或者研究机器学习,进而用到生产环境,对平台,开发语言,机器学习库的选择就要费一番脑筋了。这里就我自己的机器学习经验做一个建议,仅供参考。
导读:深度学习技术已经在互联网的诸多方向产生影响,每天科技新闻中关于深度学习和神经网络的讨论越来越多。深度学习技术在近两年飞速发展,各种互联网产品都争相应用深度学习技术,产品对深度学习的引入也将进一步影响人们的生活。
AI科技评论按:本文为「范式大学系列课程」。Web服务器部署在云上已经算是常见的事情了,那么机器学习系统如何呢? 亚马逊AWS目前的运维水平成为行业标准,但凡有公司要自己搭建 OpenStack,先要
中国电子学会 2023 科学技术奖授奖名单公布,这次,我们发现了一个熟悉的身影 —— 腾讯 Angel 机器学习平台。
前段时间做可一些用户画像方面的工作,对用户画像技术有了初步了解。如果你是一个对大数据和用户画像技术完全不了解的小白,希望这篇文章可以提供一点帮助。
对于几乎所有机器学习算法,无论是有监督学习、无监督学习,还是强化学习,最后一般都归结为求解最优化问题。因此,最优化方法在机器学习算法的推导与实现中占据中心地位。在这篇文章中,SIGAI将对机器学习中所使用的优化算法做一个全面的总结,并理清它们直接的脉络关系,帮你从全局的高度来理解这一部分知识。
来源:将门创投 本文长度为2575字,建议阅读4分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台的实现方法及未来研究方向。 本文选自纽约州里大学计算机系教授Murat和学生的论文,主要介绍了分布式机器学习平台的实现方法并提出了未来的研究方向。 论文>>https://www.cse.buffalo.edu/~demirbas/publications/DistMLplat.pdf 机器学习特别是深度学习为语音识别、图像识别、自然语言处理、推荐系统和搜索引擎等领域带来的革命性的突破。这些技术将会广泛用于自动驾驶、医疗
嘉宾:黄明 编辑:Natalie 转载自:AI前线 摘要:2017年6月,腾讯正式开源面向机器学习的第三代高性能计算平台 Angel,在GitHub上备受关注;2017年10月19日,腾讯T4专家Andymhuang(黄明)将为QCon上海的听众奉上一场Spark on Angel的精彩分享。作为Angel的主要开发者和团队负责人,同时也是Spark的早期研究者和布道者,他的工作经历可以说同步了通用大数据平台到专用机器学习平台的转变历程。因此,在这之前,InfoQ对黄明的进行了一次采访问答,他将与大家分享人
经济新常态下,如何对海量数据进行分析挖掘以支撑敏捷决策、适应市场的快速变化,正成为企业数字化转型的关键。机器学习算法能识别数据模型,基于规律完成学习、推理和决策,正广泛的应用在金融、消费品与零售、制造业、能源业、政府与公共服务等行业的各种业务场景中,如精准营销、智能风控、产品研发、设备监管、智能排产、流程优化等。企业传统的机器学习虽然能有效支撑业务决策,但由于严重依赖数据科学家,其技术门槛高、建模周期长的特点正成为企业实现数据驱动的阻碍。
机器学习(Machine Learning)是研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具备智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域。 多年来,微软一直专注于机器学习的研究,并将机器学习广泛应用到产品和服务中,取得了一系列的显著成果。微软的人工智能助力小冰在机器学习技术的帮助下,具备了情景对话的能力,并且能够识别狗的种类以及进行简单的自述;同样,得益于机器学习技术的进步,微软最新发布的Skype Transl
OpenML是一个开放的机器学习平台,允许研究人员和开发者共享、搜索和比较机器学习实验。它提供了一个统一的界面来访问各种机器学习数据集、算法和评估指标。本文将介绍如何在Python中使用OpenML进行机器学习实验。
【新智元导读】 作者详细分析了Google通用机器学习平台和其实现过程。通过将上述组件集成到一个平台中,能够对组件进行标准化,简化平台配置,并将生产时间从数月缩短到数周,同时提供平台稳定性,最大程度地减少服务中断。 KDD2017上,谷歌发布了基于TensorFlow的可大规模扩展的产品级机器学习平台TFX。(论文地址:http://www.kdd.org/kdd2017/papers/view/tfx-a-tensorflow-based-production-scale-machine-learnin
导读 “机器学习是一种核心的,具有革命性的技术,并且因为它,我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中,如搜索,广告,视频或者游戏。”——SundarPichai,谷歌CEO 2015年是机器学习年,这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素(通过写和读这篇文章,我们就创造了一些数据)。不只有谷歌,如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外,这也不仅仅是关于大公司,创业公司也在这场革命中占同等地位。创
导读 “机器学习是一种核心的,具有革命性的技术,并且因为它,我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中,如搜索,广告,视频或者游戏。”——SundarPichai,谷歌CEO 2015年是机器学习年,这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素(通过写和读这篇文章,我们就创造了一些数据)。不只有谷歌,如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生等等很多公司都在大规模采用机器学习技术并提高其产品和服务质量。 此外,这也不仅仅是关于大公司,创业公司也在这场革命中占同等地位。
Zdnet 网站推出机器学习平台横向比较系列文章,以下内容分析谷歌、百度和 IBM 三家大公司 AI 实力,以及是否适合作为你的机器学习平台。谷歌的机器学习平台的优势在于构建更广泛的研究社区,围绕机器学习和民主化机器学习工具和服务的业务。作为在中国对标谷歌的百度,其 AI 平台是百度大脑,并开源机器学习平台 PaddlePaddle,在语音识别和深度学习知识经验方面占有优势。IBM的机器学习平台则以Watson解决方案为核心,实力来自三个关键因素:IBM研究、收购实力及其咨询顾问能力。
来源:机器之心 作者:Murat Demirbas 本文长度为3149字,建议阅读5分钟 本文为你介绍分布式机器学习平台所用的设计方法及未来研究方向。 [ 导读 ]分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc. 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文,对 Spark、PMLS 和 TensorFlow 等平台的架构和性能进行了比较和介绍。Murat Demirbas 教授在论
刚刚度过了一个特殊的春节,美美在这里给大家拜个晚年。相信大家作为各公司技术团队的骨干,应该也和我的同事们一样,正在紧张忙碌地用技术支撑着各方面的工作,同舟共济,抗击疫情吧。请大家注意做好个人和家庭防护,多加强运动,提高免疫力。让我们一起为武汉加油,愿疫情早日结束!
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
传统的人工智能旨在使用机器帮助人类完成特定的任务,随着人工智能的发展,在计算机领域衍生出了机器学习。机器学习旨在通过计算机程序完成对数据的分析,从而得到对世界上某件事情的预测并做出决定。
选自muratbuffalo 作者:Murat Demirbas 机器之心编译 参与:Panda 分布式机器学习是机器学习领域的一大主要研究方向。近日纽约州立大学布法罗分校计算机科学与工程教授、Petuum Inc. 顾问 Murat Demirbas 和他的两位学生一起发表了一篇对比现有分布式机器学习平台的论文,对 Spark、PMLS 和 TensorFlow 等平台的架构和性能进行了比较和介绍。Murat Demirbas 教授在论文公布后还发表了一篇解读博客文章,机器之心对这篇文章进行了编译介绍,论
"Can Machine Think?" 1936年阿兰· 图灵提出「图灵机」以及机器具备「思维」的可能性。历经82年,以机器学习为代表的人工智能经过近几年的飞速发展,已成为当今世界最为火热的技
作者:Manish Saraswat 翻译:张巨岩 摘自:微信公号新智元(AI_era) 原文:Analytics Vidhya 导读 “机器学习是一种核心的,具有革命性的技术,并且因为它,我们需要重新思考我们所做的所有事情。我们正在审慎的将它应用到我们所有的产品中,如搜索,广告,视频或者游戏。”——SundarPichai,谷歌CEO 2015年是机器学习年,这个让机器理解海量数据的革命正在一天一天地获取要素(通过写和读这篇文章,我们就创造了一些数据)。不只有谷歌,如亚马逊、埃森哲、丰田、特斯拉、美国强生
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