现阶段的写作计划会对各类机器学习算法做一系列的原理概述及实践，主要包括无监督聚类、异常检测、半监督算法、强化学习、集成学习等。
医学图像分割的目标是从医学图像（如器官和病变）中识别特定的解剖结构，这是为提供可靠的体积和形状信息并协助许多临床应用（如疾病诊断和定量分析）提供基础和重要的一步。尽管基于深度学习的方法在医学图像分割任务上表现出色，但大多数这些方法都需要相对大量的优质标注数据进行训练，而获取大规模的仔细 Token 数据集是不切实际的，尤其是在医学成像领域，只有专家能够提供可靠和准确的分割标注。此外，常用的医学成像模式如CT和MRI是3D体积图像，这进一步增加了手动标注的工作量，与2D图像相比，专家需要逐层从体积切片进行分割。
在对象检测工作中，标注过程是最为繁琐和耗时的部分。为了简化这一过程，有人开发了一个基于半监督架构的自动注释工具。该工具利用少量标注数据训练的模型为数据集的其余部分生成新标签，从而节省大量时间。
本文介绍了关于神经网络模型压缩、加速和优化的一些研究进展。作者从模型压缩、加速和优化三个方面进行介绍，并分别列举了每项研究中涉及的技术、方法和案例。通过对比分析，指出各种方法的优缺点和适用场景。此外，作者还对未来的研究趋势进行了展望，认为将模型压缩与加速技术结合是未来研究热点。
本文将对Self-Training的流程做一个详细的介绍并使用Python 和Sklearn 实现一个完整的Self-Training示例。
看见更大的世界，遇见更好的自己 See a better world to meet better for ourselves.
这段「看到停不下来」的 demo 来自一位用户名为「zh-plus」的 GitHub 网友。他用 CVPR 2019 接收论文中的一项技术实现了这种效果。
介绍目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难
导读 今年五月份康奈尔大学的 Andrew Gordon Wilson 和 Permutation Venture 的 Yunus Saatchi 提出了一个贝叶斯生成对抗网络（Bayesian GAN），结合贝叶斯和对抗生成网络，提出了一个实用的贝叶斯公式框架，用GAN来进行无监督学习和半监督式学习。论文《Bayesian GAN》也被2017年机器学习顶级会议 NIPS 接受，今天Andrew Gordon Wilson在Twitter上发布消息开源了这篇论文的TensorFlow实现，并且Google
目前，服务提供商通常会以人工的方式编写隐私政策，告知数据被共享、存储和使用的所有方式。在这种背景下，当一个新的服务推出时，隐私政策也要做相应的调整，同时要确保符合相关法律法规。因此许多服务提供商都试图开发一个自动政策维护的系统，通过NLP的相关技术，从政策文本中提取半结构化数据，在知识图谱中表示出来。然而实际上，隐私政策在大多数用户看来都非常模糊不清、难以阅读。在这篇论文中，作者设计了一个从隐私政策中提取影响其模糊性的特征的系统，对隐私政策模糊性水平进行分类，在OPP-115隐私政策语料库中大多数都是模糊的。并且作者在这篇论文中证明了，当隐私政策文本模糊不清时，基于NLP的提取方法难以得到准确的结果。
联盟有个小伙伴，为了督促自己学习进步，决定把自己以前学的python重新梳理下，并且以文章的方式展示出来，联盟专门做一起学python系列专栏，鼓励这位小伙伴学习，也欢迎大家监督，也欢迎后续的小伙伴参与进来，一起学习一，互相鼓励，传播正能量。 学习语言的第一个程序一般都是那个神一样的hello world，python也不例外，由于python的语法比价灵活，并且，python是脚本语言，所以python输出一个helloworld有好几种写法，大体上分成两类，一类是在pythonshell下执行输出语句，
pyaudio是语音处理的python库，提供了比较丰富的功能。 具体功能如下： 特征提取(feature extraction)：关于时域信号和频域信号都有所涉及 分类(classification)：监督学习，需要用已有的训练集来进行训练。交叉验证也实现了，进行参数优化使用。分类器可以保存在文件中以后使用。 回归(regression)：将语音信号映射到一个回归值。 分割(segmenttation)：有四个功能被实现了 [x] 固定大小的分割 [x] 静音检测（silence removal）
机器学习是一种从数据生成规则、发现模型，来帮助我们预测、判断、分组和解决问题的技术。(机器学习是一种从数据中生产函数，而不是程序员直接编写函数的技术)
2015 年结束了，是时候看看 2016 年的技术趋势，尤其是关于深度学习方面。新智元在 2015 年底发过一篇文章《深度学习会让机器学习工程师失业吗？》，引起很大的反响。的确，过去一年的时间里，深度学习正在改变越来越多的人工智能领域。Google DeepMind 工程师 Jack Rae 预测说，过去被视为对于中型到大型数据集来说最佳的预测算法的那些模型（比如说提升决策树（Boosted Decision Trees）和随机森林）将会变得无人问津。 深度学习，或者更宽泛地说——使用联结主义架构的机器
半监督网络的训练分两步进行：a)对标记数据独立训练学生模块，由教师模块生成伪标签；b)结合两个模块的训练，得到最终的预测结果。
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 农作物的资产盘点与精准产量预测是实现农业精细化管理的核心环节。当前，我国正处于传统农业向现代农业的加速转型期，伴随着农业的转型升级，政府宏观决策、社会各界对农业数据的需求不断增加，现有农业统计信息的时效性与质量，已不足以为市场各主体的有效决策提供科学依据。在农作物资产盘点方面，传统的人工实地调查的方式速度慢、劳动强度大，数据采集质量受主观因素影响大，统计数据有较大的滞后性，亟待探索研究更高效准确度更高的农业调查统计技术。
生成对抗网络及其变体的实现分为基于 Keras 和基于 PyTorch 两个版本。它们都是按照原论文实现的，但模型架构并不一定完全和原论文相同，作者关注于实现这些论文最核心的思想，而并不确定所有层级的配置都和原论文完全一致。本文首先将介绍各种 GAN 的论文摘要，然后提供详细论文和实现的地址。
选自GitHub 作者：eriklindernoren 机器之心编译 参与：刘晓坤、思源、李泽南 生成对抗网络一直是非常美妙且高效的方法，自 14 年 Ian Goodfellow 等人提出第一个生成对抗网络以来，各种变体和修正版如雨后春笋般出现，它们都有各自的特性和对应的优势。本文介绍了主流的生成对抗网络及其对应的 PyTorch 和 Keras 实现代码，希望对各位读者在 GAN 上的理解与实现有所帮助。 PyTorch 实现地址：https://github.com/eriklindernoren/
作者：Bowen Xu, Mingtao Chen, Wenlong Guan, Lulu Hu
之前整理过一篇关于信息提取的笔记，也是基于大名鼎鼎的 SLP 第 18 章的内容，最近在做一个 chatbot 的 NLMLayer 时涉及到了不少知识图谱有关的技术，由于 NLMLayer 默认的输入是 NLU 的 output，所以实体识别（包括实体和类别）已经自动完成了。接下来最重要的就是实体属性和关系提取了，所以这里就针对这块内容做一个整理。
-免费加入AI技术专家社群>> 机器学习的算法很多。很多时候困惑人们都是，很多算法是一类算法，而有些算法又是从其他算法中延伸出来的。这里，我们从两个方面来给大家介绍，第一个方面是学习的方式，第二个方面是算法的分类。 一、4大主要学习方式1.监督式学习 📷 在监督式学习下，输入数据被称为“训练数据”，每组训练数据有一个明确的标识或结果，如对防垃圾邮件系统中“垃圾邮件”“非垃圾邮件”，对手写数字识别中的“1“，”2“，”3“，”4“等。在建立预测模型的时候，监督式学习建立一个学习过程，将预测结果与“训练数据”的
来源：DeepHub IMBA本文约1700字，建议阅读5分钟本文为你介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Python计算它们以及何时使用它们。 距离度量是有监督和无监督学习算法的基础，包括k近邻、支持向量机和k均值聚类等。 距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。 本文将简要介绍常用的距离度量方法、它们的工作原理、如何用Pyth
距离度量的选择影响我们的机器学习结果，因此考虑哪种度量最适合这个问题是很重要的。因此，我们在决定使用哪种测量方法时应该谨慎。但在做出决定之前，我们需要了解距离测量是如何工作的，以及我们可以从哪些测量中进行选择。
摘要：本篇从理论到实践详解了使用半监督和自监督学习框架解决文本分类中的样本不均衡问题。首先，讲了下为啥要用半监督和自监督学习框架；然后，结合论文从理论到实验结果重点介绍了半监督和自监督框架下的不均衡学习；最后将半监督和自监督学习框架应用到我们实际的文本分类任务中并取得了不错的效果提升。对于希望通过半监督和自监督方式解决样本不均衡问题的小伙伴可能有所帮助。
这时一篇2015年的论文，但是他却是最早提出在语义分割中使用弱监督和半监督的方法，SAM的火爆证明了弱监督和半监督的学习方法也可以用在分割上。
主要包括机器学习快速上手路径、数学和Python 基础知识、机器学习基础算法（线性回归和逻辑回归）、深度神经网络、卷积神经网络、循环神经网络、经典算法、集成学习、无监督和半监督等非监督学习类型、强化学习实战等内容，以及相关实战案例。
---- 新智元报道 作者：王一栋、王晋东 编辑：QQ 【新智元导读】微软亚洲研究院的研究员们联合西湖大学、东京工业大学、卡内基梅隆大学、马克斯-普朗克研究所等机构的科研人员提出了 Unified SSL Benchmark（USB）：第一个将视觉、语言和音频分类任务进行统一的半监督分类学习基准。 当前，半监督学习的发展如火如荼。但是现有的半监督学习基准大多局限于计算机视觉分类任务，排除了对自然语言处理、音频处理等分类任务的一致和多样化评估。此外，大部分半监督论文由大型机构发表，学术界的实验室往
对于机器学习工程师来说，访问大量数据十分重要，但有标记的数据很有限。处于此困境的人可能会查阅文献，思考下一步该做什么，而文献似乎都会给出一个现成的答案：半监督学习。
WenetSpeech数据集 包含了10000+小时的普通话语音数据集，所有数据均来自 YouTube 和 Podcast。采用光学字符识别(OCR)和自动语音识别(ASR)技术分别标记每个YouTube和Podcast录音。为了提高语料库的质量，WenetSpeech使用了一种新颖的端到端标签错误检测方法来进一步验证和过滤数据。
这个课程啥也没讲，就用一个最简单的例子引出神经网络。下图所示ReLu激活函数，全称是rectified linear unit，后面还会出现一个其他的激活函数。
现在大家平时会遇到很多不错的机器学习资源，但是大多数情况下，资源比较分散，不方便集中管理和查阅。更重要的是往往很难找到一个系统完整的资源导航，形成系统的学习路线，方便搜索。 重磅！今天小编在网上“闲逛”的时候发现了一个超级棒的机器学习优质资源分类导航。至少节约大家 50% 的时间。 下面详细给大家介绍一下！
一、基本概念 1 特征（feature） 数据的特征。 *举例：书的内容* 2 标签（label） 数据的标签。 *举例：书属于的类别，例如“计算机”“图形学”“英文书”“教材”等。* 3 学习（learning） 将很多数据丢给计算机分析，以此来训练该计算机，培养计算机给数据分类的能力。换句话说，学习指的就是找到特征与标签的映射（mapping）关系。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。 *举例：把很多书交给一个学生，培养他给书本分类的能力。* 4 分类（c
3 学习（learning） 将很多数据丢给计算机分析，以此来训练该计算机，培养计算机给数据分类的能力。换句话说，学习指的就是找到特征与标签的映射（mapping）关系。这样当有特征而无标签的未知数据输入时，我们就可以通过已有的关系得到未知数据标签。
监督式学习指的是你拥有一个输入变量和一个输出变量，使用某种算法去学习从输入到输出的映射函数
机器学习（Machine Learning）根据已知数据来不断学习和积累经验，然后总结出规律并尝试预测未知数据的属性，是一门综合性非常强的多领域交叉学科，涉及线性代数、概率论、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
半监督学习的核心挑战之一是有效地利用未标记数据，提高模型的泛化性能。在深度学习领域，有一些令人振奋的前沿研究方向，为解决这一问题提供了新的思路。
文章：Monocular Depth Estimation Based On Deep Learning: An Overview
2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。
一个坏消息： 2018年1月 教育部印发的《普通高中课程方案和语文等学科课程标准》新加入了数据结构、人工智能、开源硬件设计等 AI 相关的课程。 这意味着职场新人和准备找工作的同学们，为了在今后十年内不被淘汰，你们要补课了，从初中开始。 一个好消息： 人工智能尖端人才远远不能满足需求。行业风口的人工智能，在中国人才缺口将超过500万人，而中国人工智能人才数量目前只有5万（数据来自工信部教育考试中心）。 并且目前岗位溢价相当严重，2017年人工智能在互联网岗位薪酬中位列第三，月薪20.1k，如果按照普遍的16
随着最近半监督目标检测（SS-OD）技术的发展，目标检测器可以通过使用有限的标记数据和丰富的未标记数据来改进。然而，仍有两个挑战没有解决：（1）在无锚检测器上没有先期的SS-OD工作，（2）在伪标签边界框回归时，先期工作是无效的。在本文中，我们提出了Unbiased Teacher v2，它显示了SS-OD方法在无锚检测器上的通用性，同时也为无监督回归损失引入了Listen2Student机制。特别是，我们首先提出了一项研究，检查现有的SS-OD方法在无锚检测器上的有效性，发现它们在半监督环境下取得的性能改进要低得多。我们还观察到，在半监督环境下，无锚检测器中使用的带 centerness 的框选择和基于定位的标签不能很好地工作。另一方面，我们的Listen2Student机制明确地防止在训练边界框回归时出现误导性的伪标签。边界框回归的训练中明确防止误导性的伪标签；我们特别开发了一种新的伪标签选择机制，该机制基于教师和学生的相对不确定性。和学生的相对不确定性为基础的新型伪标签选择机制。这一想法有助于在半监督环境下对回归分支进行了有利的改进。我们的方法，既适用于我们的方法适用于无锚和基于锚的方法，在VOC、 COCO-standard和COCO-additional中一直优于最先进的方法。
视频物体分割（Video Object Segmentation，简称 VOS)，顾名思义就是从视频所有图像中把感兴趣的物体区域完整的分割出来。为了方便大家的理解，先给出一个我们自己的视频物体分割的结果：
【导读】CMU博士杨植麟与导师同时也是苹果首任AI总监Ruslan Salakhutdinov 在NIPS2017上合作提出新的GAN生成模型，大幅度提高对抗生成网络的特征匹配能力，论文代码也于近日在
该数据集包含6个常见天气类别的60000张图像，这些类别包括晴天，多云，下雨，下雪，薄雾和雷雨天气。
选自GitHub 作者：Andrew Gordon Wilson 机器之心编译 参与：路雪、刘晓坤 用生成模型学习高维自然信号（比如图像、视频和音频）长期以来一直是机器学习的重要发展方向之一。来自 Uber AI Lab 的 Yunus Saatchi 等人今年五月提出了 Bayesian GAN——利用一个简单的贝叶斯公式进行端到端无监督/半监督 GAN 学习。该研究的论文已被列入 NIPS 2017 大会 Spotlight。最近，这篇论文的另一作者 Andrew Gordon Wilson 在 Gi
由康奈尔大学运营维护着的arXiv网站，是一个在学术论文还未被出版时就将之向所有人开放的地方。这里汇聚了无数科学领域中最前沿的研究，机器学习也包括在内。它反映了学术界当前的整体趋势，我们看到，近来发布
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