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人脸识别有风险，美国全面禁止，可为什么中国却全面推广？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：66
人脸识别有风险，美国全面禁止，可为什么中国却全面推广？ 我们在日常生活中能够接触到很多的高科技产品，就拿我们常使用的手机来说，在付款的时候不仅可以用指纹识别，也可以用人脸识别。对于大多数人而言，最先接触的就是指纹识别，对指纹识别的了解程度[详细]
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18个挑战项目带你快速入门深度学习
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：198
副标题#e# AlphaGo 大战李世乭之后，深度学习技术便在国内变得异常火。吸引了大批的技术人员争相学习，那么到底如何才能更快速的入门深度学习呢？ 下面给大家介绍的 18 个挑战项目，通过实践动手带你快速入门深度学习！ 1.北京市住房价格预测 本挑战运用线[详细]
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专家认为对“人工智能+教育”应持审慎态度
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：71
副标题#e# 制图/李晓军 ● 人脸识别进校园,既有数据安全也有个人隐私问题,包含学生的个人信息要非常谨慎,能不采集就不采集,能少采集就少采集,尤其涉及个人生物信息的 ● 网络安全法规定,网络运营者收集、使用个人信息,应当遵循合法、正当、必要的原则,公开[详细]
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PyTorch横扫顶会，TensorFlow退守业界：机器学习框架一年变天
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：145
副标题#e# 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 TensorFlow 2.0正式发布没几天，PyTorch 1.3今天也上线了。 一个疯狂强调易用性，一个整出了移动端部署。老将和新秀都卯足了劲。 毕竟，机器学习框架的世界，局势变化过于迅[详细]
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机器学习帮你预测电池寿命：精确了解电池还能充几次
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-15 热度：172
电池寿命的确定，是移动硬件发展的重要一环，但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯，电池寿命变成了一门玄学。 不过柏林的三位小伙伴，利用Tensorflow，在原有的预测体系基础上。更近一步，完成了电池的全寿命预测。 捋清数据 研究者[详细]
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人工智能统计调查：86％的消费者更喜欢人工客服
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：140
最近一些人工智能的健康和进展状况相关调查、研究、预测和其他定量评估突显出以下几点：美国消费者越来越不愿意与聊天机器人聊天，人们对人工智能作为关键业务组成部分的期望越来越高，由于部署这项新技术导致员工技能差距越来越大。 人工智能带来的业务影[详细]
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2019机器学习框架之争：与Tensorflow竞争白热化，进击的PyTorch赢在哪里？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：161
副标题#e# 大数据文摘出品 来源：thegradient 编译：张大笔茹、曹培信、刘俊寰、牛婉扬、Andy 2019年，机器学习框架之争进入了新阶段：PyTorch与TensorFlow成为最后两大玩家，PyTorch占据学术界领军地位，TensorFlow在工业界力量依然强大，两个框架都在向对[详细]
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500亿参数，支持103种语言：谷歌推出「全球文字翻译」模型
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：145
副标题#e# 由于缺乏平行数据，小语种的翻译一直是一大难题。来自谷歌的研究者提出了一种能够翻译 103 种语言的大规模多语言神经机器翻译模型，在数据丰富和匮乏的语种翻译中都实现了显著的性能提升。他们在 250 亿个的句子对上进行训练，参数量超过 500 亿[详细]
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对于人工智能的恐惧及其5个解决方法
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：92
副标题#e# 实施人工智能技术的IT领导人可能会感到一些恐惧，这有着充分的理由。 人工智能在拥有数十年发展和应用历史的同时却有着奇怪的定位，但对于许多人来说，人工智能仍然是一种未来主义的感觉。实际上人工智能并不是新事物，但它始终是一个永恒的新领[详细]
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机器学习免费跑分神器：集成各大数据集，连接GitHub就能用
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：71
副标题#e# 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 搞机器学习的小伙伴们，免不了要在各种数据集上，给AI模型跑分。 现在，Papers with Code(那个以论文搜代码的神器) 团队，推出了自动跑分服务，名叫sotabench，以跑遍所有开[详细]
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AI核心难点之一：情感分析的常见类型与挑战
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：67
情感分析或情感人工智能，在商业应用中通常被称为意见挖掘，是自然语言处理(NLP)的一个非常流行的应用。文本处理是该技术最大的分支，但并不是唯一的分支。情绪AI有三种类型及其组合。它们都面临着各自的挑战，目前都处于不同的发展阶段。在本文中，笔者将[详细]
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机器学习转化为生产力，警惕这4个常见陷阱！
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：84
副标题#e# 大数据文摘出品 来源：topbots 编译：武帅 在一场科技会议上，演讲者询问观众，有谁为自己的业务开发过机器学习或者人工智能模型?80%到90%的人都举起了手。 那么，你们当中有谁将它投入生产了呢?演讲者继续发问。几乎所有的人都放下了手。显而易[详细]
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PyTorch终于能用上谷歌云TPU，推理性能提升4倍，该如何薅羊毛？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：145
副标题#e# 本文经AI新媒体量子位（公众号ID:QbitAI）授权转载，转载请联系出处。 Facebook在PyTorch开发者大会上正式推出了PyTorch 1.3，并宣布了对谷歌云TPU的全面支持，而且还可以在Colab中调用云TPU。 之前机器学习开发者虽然也能在Colab中使用PyTorch，[详细]
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非监督学习最强攻略
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：166
副标题#e# MLK，即Machine Learning Knowledge，本专栏在于对机器学习的重点知识做一次梳理，便于日后温习，内容主要来自于《百面机器学习》一书，结合自己的经验与思考做的一些总结与归纳。本次主要讲解的内容是机器学习里的非监督学习经典原理与算法，非[详细]
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人工智能遇冷，自动驾驶受阻？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-14 热度：194
副标题#e# 随着全球经济周期这一轮触底，很多前两年火热的风口都开始下降和关闭。 人工智能资本层面遇冷 有数据显示，自2018年第二季度以来，全球人工智能领域投资热度逐渐下降。今年5月份，中国信息通信研究院数据中心发布了《全球人工智能产业数据报告》[详细]
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集合三大类无模型强化学习算法，BAIR开源RL代码库rlpyt
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：60
副标题#e# 近日，BAIR 开源强化学习研究代码库 rlpyt，首次包含三大类无模型强化学习算法，并提出一种新型数据结构。 2013 年有研究者提出使用深度强化学习玩游戏，之后不久深度强化学习又被应用于模拟机器人控制，自此以后大量新算法层出不穷。其中大部分[详细]
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AI用于疾病诊断和新药品设计的前景可观
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：102
医疗保健行业一直都是创新先行者。然而，疾病和病毒不断地变种，给医疗保健行业带来一定的挑战，现在借助人工智能（AI）和机器学习算法，该行业迎来了新机遇。 ▲ 图：医疗科技概念及医疗器械（Getty/图片来源） 《柳叶刀数字健康》（TheLancet Digital He[详细]
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神经网络中的各种损失函数介绍
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：184
不同的损失函数可用于不同的目标。在这篇文章中，我将带你通过一些示例介绍一些非常常用的损失函数。这篇文章提到的一些参数细节都属于tensorflow或者keras的实现细节。 损失函数的简要介绍 损失函数有助于优化神经网络的参数。我们的目标是通过优化神经网[详细]
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人工智能在情绪方面更智能了？人类也应如此
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：184
人们处于孤独中的行为方式与在公共场合的行为方式大相径庭，但人的基本性格仍然会保持不变。在没有观众的情况下在公寓里跳舞，表达了一种想在大舞台上跳舞的秘密愿望，但是人类会根据社会规范的要求调整这些突发奇想。 情绪智能决定了我们的信心、沟通技巧[详细]
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人工智能图像放大器，完全免费！一键告别渣像素
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：106
照片是我们保留记忆的最有用工具之一。由于技术的发展，我们有了智能手机，从某种意义上说，它就是相机。现在，数十亿拥有智能手机的人都可以拍照留存。 但是，并不是每部智能手机都能像实际的相机一样出色。用智能手机拍摄的照片更容易发生像素化。即使使[详细]
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谁在为“AI+教育”试错买单？
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-10 热度：114
副标题#e# AI+教育落地谈何容易 2016年被称为是AI(人工智能)元年，这一年阿尔法围棋(AlphaGo)与世界围棋冠军李世石对战，成为第一个打败人类职业围棋选手的智能机器人，人工智能的概念开始普及。2017年两会，人工智能首次被写入政府工作报告，迎来发展黄金[详细]
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IT人士向人工智能职业转型的8个技巧
所属栏目：[经验] 日期：2019-10-02 热度：84
IT人士如何从IT岗位转换到人工智能技术岗位?专家表示还需要一些时间，IT人士需要尝试采用一些转型技巧，开始步入人工智能职业生涯。 企业中的人工智能(AI)有望实现显著增长，因此精明的IT专业人士正在寻找将其职业轨迹与之协调一致的方法。实际上，从2018[详细]
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选择正确人工智能数据存储的6个注意事项
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-29 热度：130
副标题#e# 企业如果采用错误的存储人工智能平台可能会产生严重影响，因此需要了解可能影响产品选择和策略的6个注意事项。 人工智能和机器学习将成为帮助企业利用其核心数字资产创造竞争优势的两个最重要的工具。但在采用人工智能数据存储之前，企业必须考虑[详细]
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这个开源项目用Pytorch实现了17种强化学习算法
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-29 热度：161
强化学习在过去的十年里取得了巨大的发展，如今已然是各大领域热捧的技术之一，今天，猿妹和大家推荐一个有关强化学习的开源项目。 这个开源项目是通过PyTorch实现了17种深度强化学习算法的教程和代码库，帮助大家在实践中理解深度RL算法。 完整的17个算法[详细]
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人工智能悄然而至，全球科技巨头掀起AI争夺战
所属栏目：[经验] 日期：2019-09-29 热度：188
长期以来，人工智能一直是各行各业的技术领导者的主要关注点，从零售业到农业，大公司的各个部门都在试图将机器学习集成到他们的产品中。与此同时，人工智能人才严重短缺。 这一矛盾推动了一场争夺人工智能初创公司的激烈竞争，接下来，我们就人工智能的收[详细]
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