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【AutoML】当前有哪些可用的AutoML

大家好,欢迎来到专栏《AutoML》,在这个专栏中我们会讲述AutoML技术在深度中的应用,这一期讲述现有可用的AutoML。 作者&编辑 | 言有三自从Google提出AutoML那天起,工业界和术界就已经迅速跟进了,经过了几年的发展,那么现在工业界都有了哪些AutoML呢?本次简单介绍其中重要的一些。 2 EasyDLEasyDL是百度的AutoML,作为国内AI技术积累最雄厚的企业,AutoML领域百度自然也是当仁不让,目前包含经典版,专业版和零售版,支持迁移和模型结构搜索。? 3 阿里云PAI阿里云PAI(Platform of Artificial Intelligence)是阿里巴巴推出的服务,包含3个子产品,分别是可视化开发工具PAI-STUDIO https:github.comhibayesianawesome-automl-papers总结AutoML作为最前沿的深度技术之一,会进一步降低人工设计模型的成本,虽然目前已经有了众多解决方案

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我们都是实力PAI,小程序开发就是快

只接触过前端、Web,不知道如何上⼿后,看过Demo不知道怎么下⼿,两眼摸⿊...     ⼤型DevOps⼯具成本⾼,不使⽤发布⼯具每次登陆发布代码繁琐... ?   小程序云服务 PAI 是⼀款⾯向开发者的服务类云产品,帮助开发者简化⼩程序和Web应⽤后开发过程,腾讯云产品团队通过对应⽤开发过程的完整梳理,针对常⻅问题提供开箱即用的解决⽅案,帮助开发者⼤幅降低时间和经济成本 在⼩程序、WebApp后开发过程中,域名、服务环境部署、持续发布是开发者必须⾯对 3 个麻烦事儿,对开发者⽽⾔不但要付出经济成本,也要付出⼤量的时间成本(见下表),不同的环节开发者需要付出最长18天的成本 针对这些⽆法回避的经济、时间付出,PAI 提供 默认域名、预置应⽤环境、应⽤发布⼯具了 三⼤优势能⼒,极⼤的简化了开发者构建和维护⼩程序、WebApp后的投⼊。 Step 2 进入 腾讯云控制 - 云服务,找到带有“PAI”标识的云服务,鼠标停留在上面可以看到自带的默认域名,同时也是PAI-Mate管理页的访问地址 后续部署业务后,可通过 http:默认域名

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    AI一分钟 | 宅男福利!美少女组合SNH48将推出还原真实形象的人工智能;双十一有人竟抢到了137万红包

    一分钟AI新华社发布媒体人工智能“媒体大脑”,包括智能媒体生产、版权监测、人脸核查等八大功能。宅男的大福利! 新华社发布“媒体大脑” 人工智能重新定义媒体12月26日,新华社正式发布媒体人工智能“媒体大脑”。 传骁龙855处理将用7nm工艺 或明年年底推出不久前,高通在美国发布了全新一代的旗舰处理骁龙845移动,明年也将有一大批搭载骁龙845的旗舰处理陆续上市。 大数据招聘“亿封简历”完成A轮融资日前,基于大数据技术的招聘服务“亿封简历”宣布完成了新一轮的A轮融资,融资金额暂未透露,投资方为启赋资本、联创资本和宁波梅山保税港区达宏投资。 同时通过深度,解决人岗匹配难题。(via:数据猿)

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    动态 | MSRA联合四大高校,共建新一代AI开放科研教育

    支撑:在新一代人工智能开放科研教育的合作框架下,微软将推出 Open Platform for AI(Open PAI)人工智能管理和调度,这是国内首个针对深度领域由多方共同开发的开源解决方案 合作各方将利用 Open PAI 开放、开源、兼容的特性,以及微软强大的计算能力和资源,建立属于自己的人工智能基础支撑,并享有自主产权和创新成果,为各自校内部提供人工智能领域的创新和教育服务支持工作 OpenPAI 是由微软亚洲研究院和微软(亚洲)互联网工程院联合研发的,支持多种深度及大数据任务,可提供大规模 GPU 集群调度、集群监控、任务监控、分布式存储等功能。 此外,用户通过自定义 Job 容即可支持新的深度框架和其他、大数据等 AI 任务,具有很强的扩展性。 为深度量身定做,可扩展支撑更多 AI 和大数据框架通过创新的 PAI 运行环境支持,几乎所有深度框架如 CNTK,TensorFlow, PyTorch 等无需修改即可运行;其基于 Docker

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    人工weekly-2018211

    Ali Rahimi(NIPS上说深度是炼金术的人)又写了篇文章说各种问额,跟NIPS上说的差不多,只不过这次场合是说要不要教高中生AILessons from Optics, The Other 此兄之前在YouTube做产品经理(可见Google的PM有多偏技术了),还写了本的书Hands-on Machine Learning with Scikit-Learn and TensorFlow 5.2 阿里的PAI终于开放商业应用了,之前也推荐过一些关于PAI视频简短消息(貌似是阿里的人写的):https:yq.aliyun.comarticles422764? (首先承认我不是特别懂这块儿,编译原理没好好)今天看到这个DLVM,给深度做编译优化的工具(跟TensorFlow XLA和TVM相似),应该是把计算图编译优化成GPU硬件上执行效率更高的代码。 BAIR blog新帖讲人合作的工作,主要是人干预人执行的时候,人根据人的干预重新plan,然后执行出理想的trajectoryLearning Robot Objectives from Physical

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    AI一分钟 | 北京高考首次启用人脸识别,英语听力考玩出新高度;厉害了搜狗!超越Google,“唇语识别”准确率竞达60%以上

    ,加强考生身份核验旧金山动物收容所安保人驱赶流浪汉已被解雇,该收容所被人们破坏了两次PitchBook:2017年,美国人工智能和行业已经实现400宗风险投资,投资额超过45亿美元搜狗推出 他表示,NVIDIA的下一代DRIVE上的处理Xavier将是世界上最复杂的单芯片系统。“Xavier已经在我们的产线上开始制造,英伟达已经迫不及待地要震惊世界各地的汽车公司和人专家了”。 北京教育考试院相关负责人介绍,为了防止考场内作弊,英语听力考启用人脸识别系统,加强考生身份核验,严禁考生携带无线通讯、电子存储、记忆录像等设备以及资料、纸笔等用具进入封闭区域。 PitchBook:2017年美国人工智能和行业投资额超过45亿美元近年来,科技界最值得关注的趋势之一就是人工智能和渗透到我们生活的各个方面。 根据PitchBook的数据,2017年,美国人工智能和行业已经实现400宗风险投资,投资额超过45亿美元。(via:199IT)7.

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    Facebook 的应用

    Facebook产品或服务使用的算法。C.Facebook内部“作为服务”Facebook有几个内部和工具包,目的是简化在Facebook产品中利用的任务。 Facebook大多数的训练通过FBLearner完成。这些工具和协同工作的目的是提高工程师的生产力,并帮助他们专注于算法的创新。?Facebook流和架构。 Caffe2是Facebook的内部训练和部署大规模模型的框架。Caffe2关注产品要求的几个关键的特征:性能、跨支持,以及基本的算法。 对于应用程序,这提供了一个充分利用分布式训练制的会,这些制可以扩展到大量的异质资源(例如不同的CPU和GPU,具有不同的RAM分配)。 总结在Facebook,研究人员发现了应用的规模和驱动决策方面设计中出现的几个关键因素:数据与计算联合布局的重要性、处理各种工作负载的重要性,不仅仅是计算视觉,以及来自日计算周期的空闲容量的

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    的演进史

    第二代侧重于模型:重点是快速创建和跟踪实验,以及部署、监控和理解模型。第三代侧重于数据:重点是特征和标签的构建以及工作流的自动化。 这三类并没有绝对的优劣,对于企业而言,也不一定一开始就要选择第三代,凡事都要有一个演进的过程。 如果说草创阶段,大可以选择第一代,先让应用于业务,产生业务价值;然后再引入第二代模型能快速且自动化的应用于业务。 第二代:基于模型的解决方案正是因为第一代有着种种缺陷,于是有人开始讨论“数据科工作流程”或开发生命周期 (MLDLC)。 目前的第二代在很多企业开始使用,并且由一些专门做企业 AI 的开发商完成第二代的搭建。

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    分布式深度算法产品及在蚂蚁金服中的应用(附33页PDF下载)

    会议议题关注于大数据、和数据分析以及它们社会带来的改变。数据科家、分析师和来自各种规模的创新企业高管将在此汇聚一堂,分享数据案例研究、最佳实践、新的分析方法以及关键技能。 让我们来看看在北京的Strata + Hadoop World大会有什么亮点:阿里云iDST褚崴讲《分布式深度算法产品及其在蚂蚁金服业务中的应用》近年来深度技术迅猛发展,在图像识别,语音交互,翻译等领域展现出了巨大的潜力 依托阿里云自主研发的分布式数据存储与计算服务ODPS,我们研发了产品PAI (platform of artificial intelligence),支持分布式的深度算法产品。 在CPU和GPU混布计算集群上,深度算法产品进一步提升高性能计算的分布式能力,海量数据得以在多多卡间并行处理,大幅提升训练收敛速度。 有关本次活动的PDF课件,后回复“深度”下载 作者:褚崴来源:数据派

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    分布式深度算法产品及在蚂蚁金服中的应用(附33页PDF下载)

    会议议题关注于大数据、和数据分析以及它们社会带来的改变。数据科家、分析师和来自各种规模的创新企业高管将在此汇聚一堂,分享数据案例研究、最佳实践、新的分析方法以及关键技能。 让我们来看看在北京的Strata + Hadoop World大会有什么亮点:阿里云iDST褚崴讲《分布式深度算法产品及其在蚂蚁金服业务中的应用》近年来深度技术迅猛发展,在图像识别,语音交互,翻译等领域展现出了巨大的潜力 依托阿里云自主研发的分布式数据存储与计算服务ODPS,我们研发了产品PAI (platform of artificial intelligence),支持分布式的深度算法产品。 在CPU和GPU混布计算集群上,深度算法产品进一步提升高性能计算的分布式能力,海量数据得以在多多卡间并行处理,大幅提升训练收敛速度。 有关本次活动的PDF课件,后回复“深度”下载‍???????????????????????????????? 作者:褚崴来源:数据派

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    【GitHub热门开源】构建NLP深度模型其实就是搭积木

    【导读】近日,为了提高NLP深度模型过程中的效率,微软亚洲互联网工程院NLP团队重磅推出开源项目NeuronBlocks,使得上述复杂的任务像搭积木一样简单! 其实,构建NLP深度模型就是搭积木。在构建自然语言理解深度模型过程中,研究人员或者工程师们经常需要在编程细节和代码调试上花费大量精力,而不是专注于模型架构设计与参数调整。 此外,工具包支持Linux和Windows操作系统、CPU与GPU处理、以及PAI等GPU调度。 对于不同的任务或模型,用户只需维护一个通用的源码库;代码重用:可以在各任务与模型间共享神经网络模块,减少重复的编程工作;灵活性:可以在Linux和Windows上运行,支持CPU和GPU,也支持像 Open PAI这样的GPU管理;模型可视化:提供了一个模型可视化工具,用于观察模型结构及检查JSON配置的正确性;可扩展性:支持用户贡献新的神经网络模块或者新的模型。

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    新战场路在何方——详解360金融数据中之旅

    “工欲善其事,必先利其”,从数据探索到AI能力上线整个闭环的效能提升,360金融数据中团队研发了360金融PAI和AI应用全链路闭环。 企业数据的局限性会影响到数据能力的发挥,跨企业的数据协同也是这个阶段要去尝试的一些事情,目前业界在尝试联邦、可信计算、区块链技术来解决跨企业数据孤岛问题,让数据安全流动起来,形成协同效应,创造更大价值 360金融数据中将在联邦和迁移方面持续投入,一方面在利用联邦技术解决跨构之间数据安全共享问题的同时,充分提升边缘计算解决移动端AI建模、计算解决数据安全使用问题的能力;另一方面, 利用迁移辅助成果的复用效率,衍生其他的AI能力。 同时,AutoML也将作为重点领域,全面提升技术自动化效率,无监督、无干预的实现到合适的参数和配置而无需人工。技术的价值在于应用,做“有梦想的数据中”决定了产品多样化落地的终极目标。

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    NSF针对人工智能与社会探索性研究开展早期概念资助

    2018年11月15日,美国国家科基金会(NSF)发布致同事信,表示NSF计算与信息科工程部(CISE)和社会、行为与经济科部(SBE)将与人工智能合作伙伴关系(PAI)合作,发起针对人工智能与社会探索性研究的早期概念资助 过去20年,数据的增多、计算速度的加快、算法的改进等都推动了、模式识别、规划、有效决策、自然语言处理和视觉的快速进展,并已开发出许多可部署在复杂环境中的多样化应用程序。 随着部署规模和多样性的增加,需要更深入地研究人工智能,重要研究方向包括:制定安全、稳健和值得信赖的人工智能原则(包括人与人工智能系统之间的共同责任);解决算法智能的偏见、公和透明度问题;加深对人工智能互动和用户教育的理解 NSF和PAI将共同支持人工智能社会和技术方面的高风险与高回报研究,优先考虑将计算计算科与社会、行为和经济科相结合的合作项目,加深理解人工智能对人类和社会的影响或者提供克服新兴社会挑战的技术创新。 相关资助主题包括但不限于:人工智能系统的安全性、稳健性和责任性;人工智能系统的偏见和公性;人工智能推论的清晰度、解释和透明度;人工智能开发和使用的隐私挑战;涉及道德考虑的社会技术挑战;人工智能对社会的经济影响

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    腾讯云TI-ONE

    作为该计划中唯一的,腾讯云智能钛TI-ONE走进高校课堂,受到了老师和同们的喜爱。 无论您是AI出入门者,还是AI专家,在智能钛上,都能找到适合您的建模方式。 本次腾讯云大大咖分享课程邀请 余祖坤 腾讯云高级产品经理 分享关于“腾讯云TI-ONE”课程的内容。开启云上建模之旅,与智能钛TI-ONE来一场浪漫的邂逅吧! 1.4价值主张 前面我们已经了解了概念,知道了搭建模型的整个过程。 现在谈下建模时算法工程师有两种选择: 一种是自建,使用框架建模,如Caffee、PyTorch、TensorFlow等。 另一种是直接使用,比如智能钛TI-ONE。 1.7TI-ONE逻辑架构 TI-ONE采用经典的分层架构模型,从上到下分别是交互层、TI内核引擎层、算力层和存储层。

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    之二】深度新手Floyd

    想必每个深度的小伙伴,特别是新手小白,总要为找到以及调试一个适合的gpu云主煞费苦心。不知道大家有没有经历过,用自己的显卡计算时,每出一个结果,就能听到显卡”兹”的一声,仿佛在向我哀嚎。 其实深度最好,最经济的训练方式就是在云端,找个GPU的,安装搭建环境进行训练,这也是我之前做项目和使用的方式,但对于深度的研究者,开发者来说,不太希望花费太多的时间在驱动安装,环境配置,包依赖处理这些琐碎的方面 最近尝试了一下FloydHub,这是一个由Heroku提供的Deep Learning的PAAS,可以让你使用简单的命令就在本提交训练任务,支持Caffe,Tensoflow,Torch等等,CNTK 在项目初始化完毕的时候,那么我们就可以在远端的上train这个项目了,floyd支持多个不同的深度框架,多个版本,另外也支持CPU和GPU,在本例中我使用Tensorflow,而且最新版本1.3 而且,用户体验对一个者来说,简直完美。∞∞∞∞∞

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    周志华团队和蚂蚁金服合作:用分布式深度森林算法检测套现欺诈

    源 | AI科技大本营互联网公司每天都面临着处理大规模应用程序的问题,因此我们需要一个可以处理这种超大规模的日常任务的分布式系统。 近日,基于蚂蚁金服的参数服务系统“鲲鹏”及其人工智能PAI”,蚂蚁金服和南京大周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法,同时提供了一个易于使用的图形用户界面(GUI)。 另一方面,随着数据驱动的模型有效性的日益提高,数据科家经常与产品部门密切合作,为这些任务设计并部署有效的统计模型。 对数据科家和工程师来说,希望通过一个理想的高性能来处理大规模的任务 (经常有数百万或数十亿的训练样本)。此外,这个的搭建过程要简单,并能运行不同的任务以提高生产力。 分布式 MART多元加权回归树模型 (MART),也称为梯度提升决策树模型 (GBDT) 或梯度增强模型 (GBM),是一种在术和工业领域广泛使用的算法。

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    周志华团队和蚂蚁金服合作:用分布式深度森林算法检测套现欺诈

    近日,基于蚂蚁金服的参数服务系统“鲲鹏”及其人工智能PAI”,蚂蚁金服和南京大周志华教授的研究团队合作开发了一种分布式的深度森林算法,同时提供了一个易于使用的图形用户界面(GUI)。 另一方面,随着数据驱动的模型有效性的日益提高,数据科家经常与产品部门密切合作,为这些任务设计并部署有效的统计模型。 对数据科家和工程师来说,希望通过一个理想的高性能来处理大规模的任务 (经常有数百万或数十亿的训练样本)。此外,这个的搭建过程要简单,并能运行不同的任务以提高生产力。 分布式 MART多元加权回归树模型 (MART),也称为梯度提升决策树模型 (GBDT) 或梯度增强模型 (GBM),是一种在术和工业领域广泛使用的算法。 为了解决这个问题,我们在蚂蚁金服的人工智能 PAI 上开发了一个图形用户接口 (GUI)。

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    Weka的迷你课程

    那么,在这篇文章中,您接下来将会看到分为十四部分的教您使用Weka进行应用式的速成课程,在这些课程中没有任何数公式或任何程序代码。 您将了解Weka工作的使用方法,包括懂得如何探索算法和知道如何设计控制实验。您将知道如何为您的问题创建多个视图以及评估多个算法,并使用统计信息为您自己的预建模问题选择性能最佳的模型。 它将把您从一个懂一点的开发者转变为一个可以使用Weka从头到尾地处理一个数据集,并提供一个预测模型或高性能模型的开发者。迷你课程概览(您应当期待什么)这个迷你课程分为14个部分。 第6课:Weka中的算法Weka的一个主要优点是它提供了大量的算法。你需要了解算法。在本课中,您将深入了解Weka中的算法。 第11课:集成算法之旅Weka非常容易使用,这可能是和其他相比起来的最大优势。除此之外,Weka还提供了大量的集成算法,这可能是Weka与其他相比的第二大优势。

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    化发展趋势

    什么是?什么叫做“系统的化”呢?简单来说,就是要把系统做成一个简单易用的、更加通用的,让各种业务都能够方便地接入这个,从而享受到带来的红利。 想要使用技术的业务方可以看做是想要在电商上开店的小商家,而无疑就是电商了。作为一个商家,如果选择自己建网站开店,就好比每个业务自己搭建流程,显然是一个低效的选择。 只有做到这样,才能让更多的业务使用到系统,享受到这个“大杀”带来的便利,从而将的红利最大化。上面提到的两种的类比关系可以用下图来简单表示:? 构建的挑战从上面的图可以看出,在的支持下,业务接入功能变得非常简单,在理想状况下,只需要点几个按钮,写一些配置文件就够了。 但需要指出的是,在实现一个的时候,上面提到的层的东西不一定都要自己来做,一些核心组件的部分可以充分利用一些开源工具,甚至一些开放来做,例如Amazon、微软以及阿里的云服务都提供了的组件

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    带给QA的挑战

    是一款集数据集、特征工程、模型训练、评估、预测、发布于一体的全流程开发和部署的工作。 在谈测试带给QA的挑战之前,先了解一下是什么? 即数据科家们的日常工作流程有:问题定义数据收集预处理构造数据集特征工程建模、调参部署、在线验证循环优化----的主要业务简单理解,就是帮助数据科家工作变得更简单、高效。 即主要业务包括(如图2):?图2. 其它集成Jupyter Notebook调度等等----QA面临的挑战了解了的主要业务功能后,谈谈测试过程中,QA所面临的挑战,以及在实践的所使用的应对方案。1.

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