人工智能
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一份关于如何为回归任务选择机器学习算法指南
摘要: 本文总结了一些针对于回归问题的机器学习方法,辩证地分析了其各自的优缺点,读者可以根据具体问题选择合适的机器学习算法以完成相应的任务。 当遇到任何类型的机器学习(ML)问题时,可能会有许多不同的算法可供你选择。但是在机器学习中,有一个“没有免费午餐”的定理,该定理表明,基本上没有一种机器学习算…
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2018年高校申报新专业,数据科学与大数据技术继续领跑
大数据专业强调交叉学科特点,以大数据分析为核心,以统计学、计算机科学和数学为三大基础支撑性学科,培养面向多层次应用需求的复合型人才
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工信部公布2018年重点实验室名单 研究领域覆盖区块链及云计算等
从工信部网站获悉,依据《工业和信息化部重点实验室管理暂行办法》(工信部科〔2014〕515号),工业和信息化部组织开展了2018年工业和信息化部重点实验室认定工作。经评审和公示,将2018年工业和信息化部重点实验室名单予以公布。 其中包括北京航空航天大学的空间环境监测与信息处理工业和信息化部重点实验…
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人民网专访清华邓仰东:智能芯片制造业或有更多机会
大数据文摘授权转载自人民网 今年以来,中兴事件、中美贸易战等引起了社会各界对中国在高科技领域特别是芯片(集成电路),人工智能等领域的发展现状和差距的反思。 对此,清华大学软件学院副研究员、博士生导师邓仰东近日接受媒体采访时表示,在集成电路的设计、核心件制造等领域,中国想与欧美国家比肩,可能仍需几代人…
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传谷歌正与腾讯等洽谈合作,欲在中国推出云服务
消息人士透露,谷歌正在与腾讯公司、浪潮集团以及其他中国公司商谈在中国大陆提供云服务的事宜。由于谈判处于私密状态,消息人士不愿意透露自己身份。
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DeepMind首次披露旗下AI专利申请情况,引发热议
选自blogspot 作者:Rose Hughes 机器之心编译 参与:王淑婷、路 谷歌旗下的人工智能研究公司 DeepMind 近年来提交了一系列国际专利申请,这些申请现已首次公布。这些申请涉及现代机器学习的一些基本方面,因此对任何从事商业化人工智能领域的人都具有潜在的意义。此消息一经公开,就在 …
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智能音箱IOT赛道拥挤,未来能否迎来新的突破口?
智能音箱绝对称得上是今年最热的物联网赛道之一。不论是以腾讯、阿里、百度和京东为首的互联网巨头,还是小米、联想、美的、斐讯等硬件厂商,都卯足了干劲,希望在这条赛道抢占一席之地。考虑到智能音箱用户一般会搭配下载与产品相对应的app,我们不妨借助极光大数据,来看看这个行业的发展现状和用户的整体特征。 行业…
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谷歌新增自动化机器学习工具 并将其人工智能软件用于呼叫中心
谷歌本周在其云计算大会上发布了一系列人工智能公告,该会议将于今天在旧金山举行,许多人都将注意力集中在该公司的机器学习工具的民主化上。
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一文了解什么是语义分割及常用的语义分割方法有哪些
语义分割是计算机视觉中的基础任务,我们通常会使用基于 CNN 加 CRF 的方法或直接使用对抗性的训练实现端到端的分割。本文简要介绍了这两种方法及它们的特点。 人类是如何描述场景的?我们可能会说「窗户下有一张桌子」,或者「沙发右边有一盏灯」。图像理解的关键在于将一个整体场景分解成几个单独的实体,这也…
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谷歌发布AI七原则,不开发伤人武器,但没说不介入战争
大数据文摘出品 编译:大数据文摘编辑组 扛不住闹得沸沸扬扬的“参与军方Maven项目”事件带来的多方压力,谷歌这周先是表明将在明年终止与美国国防部的Maven合同,今天又忙不迭发表了一份评估AI应用的原则。 谷歌CEO Sundar Pichai在推特上转发并评论说:“我们将我们的AI原则和实践分享…
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致电商从业者:你不需要机器学习和人工智能,需要的是 SQL
我个人也很喜欢机器学习和人工智能,但是如果你所运营的是一家拥有 1000 到 10000 名客户数量的小型在线商店,那你仍然可以依靠 SQL。毕竟,机器学习和人工智能方面的人才也并不是随处可见。
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北邮成立人工智能研究院:整合全校AI资源,面向社会开展广泛合作
7月19日,北京邮电大学(北邮)创新研究院在该校宏福校区正式揭牌成立。作为创新研究五大研究方向之一,北京邮电大学人工智能研究院同时揭牌。
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想在AI前沿技术领域工作?7家公司能让你梦想成真
如果你碰巧在学习机器学习、数据科学、商业智能或者与AI相关其他领域的知识,那你是幸运的。虽然自动化在慢慢蚕食人类的工作岗位,但对AI人才的需求却在加速增长。招聘信息搜索平台Indeed的数据显示,与AI相关的招聘职位在过去三年里翻了一倍。
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避免五大误区:数据科学家新手进阶之路
你为成为数据科学家做好了充分的准备。你参加Kaggle比赛,看了大量的Coursera课程。你感觉已经准备好了,但数据科学家的实际工作将与你的预期大不相同。
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担心面部识别泄露隐私?多伦多大学图像「隐私过滤器」了解一下
随着面部识别系统越发成熟,个人隐私问题也引发了越来越多的担忧。多伦多大学的研究人员利用对抗式训练的深度学习技术开发了一种新的算法,这种算法可以动态地扰乱面部识别系统,有助于保护用户隐私。研究者表示,他们的系统可以将可检测的面部比例从原先的近百分之百降低到 0.5%。 每当用户将照片或视频上传到社交媒…