今天在旧金山举行的谷歌Cloud Next大会上，谷歌迎来了全新的突破，发布了一系列关于人工智能的公告。亮点主要包括：AutoML增添了自然语言处理（AutoML Natural Language）和翻译（AutoML Translate）；Contact Center AI和TPU 3.0。
第三代翻译API让用户输入字词对照表，自定义特殊字词翻译，并且还能使用多模型进行批次翻译
今天为大家介绍的是来自James J. Collins团队的一篇论文。自动化机器学习（AutoML）算法可以解决将ML应用于生命科学时面临的许多挑战。然而，由于这些算法通常不明确处理生物序列（如核苷酸、氨基酸或糖肽序列），且不容易与其他AutoML算法进行比较，它们在系统和合成生物学研究中很少被使用。在这里，作者介绍了BioAutoMATED，这是一个用于生物序列分析的AutoML平台，将多个AutoML方法集成到一个统一的框架中。用户可以自动获得分析、解释和设计生物序列的相关技术。BioAutoMATED可以预测基因调控、肽-药物相互作用和糖肽注释，并设计优化的合成生物学组件，揭示突出的序列特征。通过自动化序列建模，BioAutoMATED使生命科学家更容易将ML应用到他们的工作中。
新智元报道 来源：Google Cloud Next18 作者：新智元编辑部 【新智元导读】谷歌云年度Next大会召开，李飞飞和李佳的“佳飞?”组合也迎来了她们在谷歌云的又一座里程碑：度过艰辛时刻
Evolved Transformer不仅实现了最先进的翻译结果，与原始的Transformer相比，它还展示了语言建模的改进性能。
【新智元导读】提及谷歌大脑、seq2seq、AutoML，许多人已是耳熟能详。在成功的背后，定是有许多研究人员的默默付出。而Quoc Le就是其中一位，堪称谷歌真正的“隐藏人物”、幕后英雄！
自几年前推出以来，Google的Transformer架构已经应用于从制作奇幻小说到编写音乐和声的各种挑战。重要的是，Transformer的高性能已经证明，当应用于序列任务（例如语言建模和翻译）时，前馈神经网络可以与递归神经网络一样有效。虽然用于序列问题的Transformer和其他前馈模型越来越受欢迎，但它们的架构几乎完全是手动设计的，与计算机视觉领域形成鲜明对比。AutoML方法已经找到了最先进的模型，其性能优于手工设计的模型。当然，我们想知道AutoML在序列域中的应用是否同样成功。
翻译 | AI 科技大本营（rgznai100） 参与 | 刘畅、林椿眄 编辑 | 周翔、Donna 本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组
谷歌最新博客表示，此前在语言建模和翻译等序列任务中，Transformer架构已经展现出了极大的优势，但这些架构几乎均为手动设计，与视觉领域差异巨大。
自从AI出现之后，人类对于AI的担忧就从来没有消停过，特别是AlphaGo的横空出世将AI带到大众跟前，对AI的争论就更加激烈。对于普通大众而言，AI是否会毁灭人类不需太关心，但是对AI是否会取代人类工作就异常敏感了。夸张的是，现在某些高考填报志愿指南就有一个考量：这个职业是否会被AI取代，比如平民考生填报志愿的3个关键点这篇文章就认为将被AI取代的职业有：财会、英语、法律、人力资源等等，不建议报考。
从AlphaGo到MuZero以及最近的AlphaFold 2，DeepMind一直在寻求强化学习方面的突破。
大数据文摘作品 编译：钱天培、龙牧雪 连发三条推特！今天凌晨时分，李飞飞通过一篇博客文章发布了谷歌最新AI产品——AutoML Vision，可以自动设计机器学习模型。 我很荣幸地宣布AutoML Vision面世。无需精通机器学习，每个人都能用这款AI产品定制机器学习模型。这是“AI民主化”的重要进展！ ——李飞飞 这个名为Cloud AutoML的宏大项目浮出水面，或标志谷歌发展的战略转型。一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoM
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 自动机器学习（AutoML）是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。 传统机器学习模型大致可分为以下四个部分：数据采集、数据预处理、优化、应用； 其中数据预处理与模型优化部分往往需要具备专业知识的数据科学家来完成，他们建立起了数据到计算的桥梁。 然而，即使是数据科学家，也需要花费大量的精力来进行算法与模型的选择。 机器学习在各种应用中的成功，导致对机器学习从业人员的需求不断增长，因此我们希望实现真正意义上的机
本周三，Google 发布了最新的 Cloud AutoML 技术，该技术能使企业开发者们通过 Google Cloud 平台自动创建机器学习模型。谷歌首先将发布 AutoML Vision，即用于建立机器视觉模型的工具，随后将陆续推出用于机器翻译和自然语言处理等的工具。 Cloud AutoML 将是开发者的利器，即便你不懂机器学习，也能训练出一个定制化的机器学习模型。具体来说，开发者只需要上传一组图片，然后导入标签或者通过 App 创建，随后 Cloud AutoML 就会自动生成一个定制化的机器学
今天是谷歌云Next大会的第一天，李飞飞宣布两年前推进的Contact Center落地、AutoML推出自然语言和翻译服务、TPU 3.0进入谷歌云。
整个操作过程，从导入数据到标记和训练模型，都只需要用鼠标拖放界面即可完成。 人工智能和深度学习首席科学家李飞飞本周在某个新闻发布会上表示，人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛高的领域，需要专业知识和资源，很少有公司自己能雇佣起机器学习和数据科学家。 兵贵神速，在今天的凌晨，谷歌就发布了用机器学习来训练机器学习的神器：Cloud AutoML Vision。 AI训练AI 谷歌的Cloud AutoML到底是什么？ Cloud AutoML是一套机器学习产品，其背后的逻辑是用AI制作AI。它能够使具有有限机
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”。
Cloud TPU意图优化计算受限问题，并让机器学习模型训练更加容易。 当地时间凌晨6点多，Google Brain负责人、谷歌首席架构师Jeff Dean连发10条Twitter，只想告诉人们一件事情——我们推出了Cloud TPU的beta版，第三方厂商和开发者可以每小时花费6.5美元来使用它，不过数量有限，你需要先行填表申请。 一直以来，TPU都被用于谷歌内部产品，随着Cloud TPU的开放，不管是云服务还是AI芯片市场，都将迎来一场变动。 谷歌开放Cloud TPU测试版每小时6.5美元 数量有限
大家好，欢迎来到专栏《AutoML》，在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度学习中的应用，这一期讲述现有可用的AutoML平台。
作者：弗朗西斯 【新智元导读】正式发布Cloud AutoML后的半个月，谷歌AI中国中心总裁、谷歌云AI研发主管李佳亮相谷歌在北京举办的Think With Google创想大会。接受采访时李佳分享了谷歌云AI团队的工作、 AutoML研发过程中最大难点、如何将研究与产品结合起来形成良性循环等数十个最为关注的话题。 2月6日，谷歌Think With Google大会在北京举办，旨在向广告客户及其他机构介绍最新研发技术，细分行业思考、产品打磨落地等热点以及帮助开发者解决问题、探索新机会。 距Cloud A
呜啦啦啦啦啦啦啦大家好，本周的AI Scholar Weekly栏目又和大家见面啦！
作为谷歌大脑的创始成员和 AutoML 的缔造者之一，Quoc Le 算得上是人工智能研究领域的原住民了。
内容来源：2018 年 3 月22 日，Google软件工程师刘仁杰在“OSCAR云计算开源产业大会”进行《TensorFlow in Deep Learing Applications》演讲分享。IT 大咖说（微信id：itdakashuo）作为独家视频合作方，经主办方和讲者审阅授权发布。 阅读字数：2714 | 7分钟阅读 摘要 本次演讲首先讨论TensorFlow的一些高阶API，然后介绍最新的Eager Execution模式和解决IO瓶颈的tf.data，还有移动端解决方案 TensorFlow
谷歌又有了大动作。在大洋彼岸的谷歌Cloud Next conference大会上，谷歌一口气发布了多款AI新品和工具，主要包括：
今年早些时候，谷歌发布了AutoML自然语言(AutoML Natural Language)，这是其Cloud AutoML机器学习平台向自然语言处理领域的扩展。
最新版本的 NVIDIA TAO Toolkit 4.0通过全新的 AutoML 功能、与第三方 MLOP 服务的集成以及新的预训练视觉 AI 模型提高了开发人员的工作效率。企业版现在包括对预训练模型的完整源代码和模型权重的访问。
TNW一则热门新闻炸开了锅：Google AutoML 系统近日居然自己写了一串机器学习代码，其效率竟然超过了专业的研发工程师。这让我们人类的优越感何存？你们这些机器人学生啊，学习能力不要太强哦 作者 | 周翔 人工智能可谓是目前最热门的行业，与此同时，相关人才的身价也跟着水涨船高。根据拉勾网的数据，2017 年，人工智能招聘领域，2000 人以上大公司平均薪酬 25.2k。 而领英的数据则显示，截至 2017 年一季度，基于领英平台的全球AI领域技术人才数量已经超过 190 万，排名全球第一的美国相关人才
今天，TNW一则热门新闻炸开了锅：google AutoML 系统近日居然自己写了一串机器学习代码，其效率竟然超过了专业的研发工程师。这让我们人类的优越感何存？你们这些机器人学生啊，学习能力不要太强哦 作者 | 周翔 人工智能可谓是目前最热门的行业，与此同时，相关人才的身价也跟着水涨船高。根据拉勾网的数据，2017 年，人工智能招聘领域，2000 人以上大公司平均薪酬 25.2k。 而领英的数据则显示，截至 2017 年一季度，基于领英平台的全球AI领域技术人才数量已经超过 190 万，排名全球第一的美
关键时刻，第一时间送达！ 📷 还记得去年5月，谷歌大脑团队对外宣布推出AutoML系统，让人工智能自动编写机器学习程序，试图使机器学习模型的设计变得更为简单。短短三个月后，AutoML在一次图像内容分类的测试中，以82%的准确率击败了编写AutoML的研究人员。 1月17日，基于自身云平台，谷歌又推出了机器学习系统Google Cloud AutoML，为更多正在尝试搭建机器学习模型的开发者、分析人员、企业群体，降低了使用人工智能相关工具和框架的门槛。“目前，全球只有少数企业在ML和AI的研发上投入足够的人
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。
摘要：在本文中，研究者深入探索了真实世界图谱谱密度的核心。他们借用了凝聚态物理学中开发的工具，并添加了新的适应性来处理常见图形的谱特征。他们计算了单个计算节点上超过 10 亿个边的图的谱密度，证明所得到的方法非常高效。除了提供视觉上引人注目的图形指纹之外，研究者还展示了谱密度的估计如何简化许多常见的中心度量的计算，并使用谱密度估计关于图结构的有意义信息，这些信息不能仅从极值特征对推断出来。
本文为大家从两个方面——大数据和数据科学，介绍了本年度的22个被广泛使用的数据科学和机器学习工具。结合了大数据的3V特征，数据科学与其各个领域的关系特征较为完整的阐述了各种工具的使用背景、情况和各自特点。
机器之心原创 记者：CZ、Tony Peng 当地时间 5 月 17 日，谷歌在山景城开启了本年度的谷歌 I/O 开发者大会。昨日机器之心对此次大会上将出现的有关人工智能和机器学习的内容进行了梳理。机器之心作为谷歌官方受邀媒体来到现场，近距离为大家报道谷歌人工智能的最新进展。 从大会主题演讲可以看出，谷歌人工智能主要体现在以下五大方面： AI First 的整体战略； TPU 的升级与云服务； 集研究、工具、应用于一体的 Google.ai ； 人工智能技术的产品落地； 基于安卓和 TensorFlow 的
【1】 DeltaLM: Encoder-Decoder Pre-training for Language Generation and Translation by Augmenting Pretrained Multilingual Encoders 标题：DeltaLM：通过增加预先训练的多语言编码器来进行语言生成和翻译的编解码器预训练
之前的工作中也有多少接触过这个AutoML（Automated Machine Learning）的概念，简单来说就是把模型开发的标准过程模块化，都交给一些自动化的组件来完成，比如数据集的划分、特征衍生、算法选择、模型训练、调优、部署以及后续的监控，都“一条龙”地在AutoML实现。
【GiantPandaCV导读】本文是笔者第一次进行翻译国外博客，第一次尝试，由于水平的限制，可能有的地方翻译表达的不够准确，在翻译过程中尽量还原作者的意思，如果需要解释的部分会在括号中添加，如有问题欢迎指正。本文翻译的是《Everything you need to know about AutoML and Neural Architecture Search》获得了4.8k的高赞。
过去的 2018 年，人工智能和机器学习都得到了蓬勃发展，在医疗保健、金融业、语音识别、增强现实等领域， 都能看到机器学习在其中「大展拳脚」。本文将回顾了去年最实用的六个机器学习项目，文中会附上他们的 GitHub 地址，方便大家观摩参阅。
1.标题：Probing Neural Network Comprehension of Natural Language Arguments
近期，由Frank Hutter, Lars Kotthoff, Joaquin Vanschoren撰写的《AUTOML：方法，系统，挑战》“AUTOML: METHODS, SYSTEMS, CHALLENGES (NEW BOOK)” 221页的草稿版本已经放出，详细讲解了所有AutoML系统背后的基础知识，以及对当前AutoML系统进行了深入描述，Auto-WEKA、Hyperopt-Sklearn、Auto-sklearn等，最后介绍了AutoML的挑战。作者当前正在完成这本新书的编辑工作，它将由NIPS 2018出版发行。
谷歌全新发布Cloud AutoML，预计的语音、图像、NLP、翻译等系列服务中，首先发布的是AutoML Vision，任何人都能上传图片，然后让谷歌的系统自动为他们创建机器学习模型。李飞飞在Twitter连发两条信息说：“在短短的几个月里，将尖端技术转化为数百万的产品，这是一个相当鼓舞人心的旅程！我们希望AutoML Vision是我们客户的第一选择。” 📷 📷 李佳在朋友圈中称：今天我们 CloudAI 团队推出了 Cloud AutoML, 自动生成 ML 模型的技术。这是飞飞和我加入谷歌云以来的一
据外媒报道，谷歌发布了第二代张量处理单元（TPU）和Google.ai。谷歌首席执行官桑达尔·皮查伊（Sundar Pichai）是谷歌2017年开发者大会（Google I/O 2017）的主旨发言人，他宣布一项名为“Google.ai”的新计划正将谷歌的多个机器学习与人工智能的工作及团队联合起来。Google.ai不仅会关注研究，还会着眼于开发工具，例如深度学习框架TensorFlow和谷歌的最新云张量处理单元，以及“应用型人工智能”，即开发解决方案。 虽然机器学习工具还处于相对起步阶段，但它们已经在多
本届大会以「拥抱数智经济，赋能产业生态」为主题，聚焦人工智能学术研究、工程技术与产业应用。「由大数据、人工智能引领的科技革命方兴未艾，正对社会正产生着深远的影响。」上海市大数据中心副主任朱俊伟在大会上表示。「滚滚的数据洪流、超强的云计算大脑、自我进化的机器算法，这些都促成了当前从数据技术向智能化应用的爆发式增长，我们每天的生活都在发生着深刻的变化。」
今年早些时候，谷歌发布了AutoML Natural Language，这是其云自动机器学习平台到自然语言处理领域的扩展。经过数月的Beta测试，AutoML今天面向全球客户推出了通用版，支持分类、情绪分析和实体提取等任务，以及一系列的文件格式。
羿阁 萧箫 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 如今深度学习模型开发已经非常成熟，进入大规模应用阶段。 然而，在设计模型时，不可避免地会经历迭代这一过程，它也正是造成模型设计复杂、成本巨高的核心原因，此前通常由经验丰富的工程师来完成。 之所以迭代过程如此“烧金”，是因为在这一过程中，面临大量的开放性问题 （open problems）。 这些开放性问题究竟会出现在哪些地方？又要如何解决、能否并行化解决？ 现在一篇论文综述终于对此做出介绍，发出后立刻在网上爆火。 作者严谨地参考了接近300篇文献
【新智元导读】“2016年机器学习及人工智能领域的最大亮点和 2017年的重要趋势是什么？”Kdnuggets 网站汇集了十几位专家的看法，AlphaGo 无疑成为今年最夺目的亮点，但 2017 年哪些领域值得我们密切关注呢？ Yoshua Bengio，蒙特利尔大学计算机科学及应用研究学院教授 在我看来，2016年主要事件在深度强化学习、生成模型、神经网络机器翻译。首先，我们有了AlphaGo（DeepMind的神经网络通过深度强化学习，打败了国际象棋世界冠军）。整个一年，我们看到了一系列论文展示生成对抗
除了获取Generative AI和JavaScript的支持外，甲骨文的MySQL HeatWave“另一个数据库”还获取了数据湖仓库、机器学习、AutoPilot、分析、OLTP和多云等一系列强大的新功能。
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