• 哪个才是解决回归问题的最佳算法?线性回归、神经网络还是随机森林?

    现在,不管想解决什么类型的机器学习(ML)问题,都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上,一种算法并不能总是优于另外一种算法,但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。 本文,我们将展示几个著名的用于解决回
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    2021-02-17
  • 2021年机器学习怎么学?这份深度指南帮你做了总结

    新智元报道 来源:外媒 编辑:keyu 【新智元导读】 在机器学习深入工业界时,实际操作并没有想象中那么简单。要部署任何项目,都需要经过完整的生命周期,而这个周期对于开发机器学习模型至关重要。此文深入全面总结了从零开始到正式上线过程中的所有步骤,
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    2021-01-29
  • 2020年这10大ML、NLP研究最具影响力:为什么?接下来如何发展?

    选自ruder.io 作者:Sebastian Ruder 机器之心编译 机器之心编辑部 去年有哪些机器学习重要进展是你必须关注的?听听 DeepMind 研究科学家怎么说。 2020 年因为新冠疫情,很多人不得不在家工作和学习,大量人工智能学术会议也转为线上。不过在去年我们仍然看
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    2021-01-25
  • 无服务器计算的机器学习,出路在哪里?

    机器之心分析师网络 作者:仵冀颖 编辑:H4O 本文重点关注了基于无服务器计算的机器学习的最新研究进展,并通过四篇研究论文表明了无服务器 ML 框架在执行机器学习任务时性能远优于经典的基于粗粒度的 VM 集群的ML框架。 一、机器学习和无服务器学习 1.1、机
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    2021-01-24
  • 拿下机器学习公有云服务中国市场份额第一的AI开发平台,到底做对了什么?

    机器之心原创 作者:张倩 从 0 到 29%,华为云 ModelArts 为何走得又快又稳? 近日,国际权威研究机构 IDC(国际数据公司)最新发布的《中国 AI 云服务市场(2020 上半年)跟踪》报告显示, 华为云一站式 AI 开发平台 ModelArts 位居机器学习公有云服务中国
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    2021-01-14
  • 长期押注机器学习,云计算巨头AWS为何这么做?

    亚马逊云服务(AWS)是如何成为全球云计算老大的,它做云有没有一套可借鉴的方法论? 作为亚马逊公司旗下云计算服务平台,AWS也已经推出上线14年,我们很难用一句话说清AWS能够在云计算领域持续增长和创新的秘诀。近来,机器学习成为AWS内部一项极其重要的业
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    2021-01-14
  • 深度学习框架哪家强?国产框架OneFlow做了一份测评报告

    机器之心报道 机器之心编辑部 近日,国产深度学习框架 OneFlow 发布了人工智能方向深度学习领域的 DLPerf 测评报告。 数据显示, OneFlow 在 4 机 32 卡下的 ResNet50-v1.5 和 BERT-base 两个模型中,无论是 Float32 类型还是自动混合精度,在同样
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    2021-01-10
  • AWS如何重塑机器学习?

    在2019年的re:Invent大会上,当亚马逊AWS首席执行官Andy Jassy进行主旨演讲时,他意识到有关机器学习的内容简直太多了,仅仅这一部分就花了差不多75分钟。 时间宝贵,但内容更加重要,这促使AWS在一年后做出调整,在长达三周的re:Invent 2020上,机器学习
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    2021-01-10
  • 优化器怎么选?一文教你选择适合不同ML项目的优化器

    选自lightly.ai 机器之心编译 编辑:小舟、杜伟 为机器学习项目选择合适的优化器不是一件简单的事。 优化器是深度学习领域的重要组成模块之一,执行深度学习任务时采用不同的优化器会产生截然不同的效果。这也是研究者们不遗余力「炼丹」的原因之一。常见的
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    2021-01-05
  • 拯救手残党,机器学习画图模板ML Visuals更新了

    机器之心报道 作者:蛋酱、小舟 神经网络画图神器 ML Visuals 正在持续更新。 去年 5 月,机器之心曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板,该项目受到广泛关注,迄今已收获 2.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计,最近,这一模
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    2021-01-03
  • 规模化机器学习崛起、“零信任”架构出现,2021九大技术趋势

    《德勤2021年技术趋势》报告研究了疫情一年来对企业战略、运营和技术带来的连锁反应,论述了其重大发现:全球企业正在加速数字化战略转型,从而构建「韧性」、开创全新的经营模式。 报告讨论了接下来18至24个月及以后驱动企业规划背后的九大技术趋势,包括未
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    2021-01-01
  • 机器学习应用设计阶段的 10 个陷阱和 11 个最佳实践

    作者 | Bruce H. Cottman 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文最初发表于 Towards Data Science 博客,经原作者 Bruce H. Cottman 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。 本文主要介绍了在机器学习项目的最初设计阶段中,你可能会遇到的陷阱,
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    2020-12-29
  • 太难找!澳大利亚红外无人机+AI数考拉,机器学习终战胜误报

    【环球网无人机频道 记者 赵汗青】国外Tech Republic网站12月23日报道称,许多研究人员正在利用大量技术手段来帮助野生动物和土地的保护,包括用面部识别跟踪加拿大西部的熊、通过深度学习预测美国的野火而在澳大利亚,昆士兰科技大学(QUT)的研究小组正在
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    2020-12-24
  • 煮酒论英雄:深度学习CV领域最瞩目的成果top46

    新智元报道 来源:Smarter 作者:皮特潘 【新智元导读】 本文盘点深度学习CV领域杰出的工作,从基础研究、分类骨架、语义分割、实例分割、目标检测、生成对抗、loss相关、部署加速、其他方面等筛选出最瞩目的成果。 如果06年Hinton的深度置信网络是深度学习
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    2020-12-17
  • AI/ML:2021年十大关键趋势

    如果企业想在明年AI/ML实践中取得实质进展,请留意这份调查揭示的2021年十大关键趋势。 如果你对细节不感兴趣,那么不妨记住该份报告最重要发现:企业正在提升AI/ML项目战略高度并赋予优先性,增加相应招聘和开支。不过,收获付出仍面临巨大挑战。 十大关键
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    2020-12-16
  • 2021年企业机器学习十大趋势:83%企业增加预算和人手

    如果企业想在明年AI/ML实践中取得实质进展,请留意这份调查揭示的2021年十大关键趋势。 如果你对细节不感兴趣,那么不妨记住该份报告最重要发现:企业正在提升AI/ML项目战略高度并赋予优先性,增加相应招聘和开支。不过,收获付出仍面临巨大挑战。 十大关键
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    2020-12-16
  • 机器学习模型部署都有哪些坑?剑桥研究者梳理了99篇相关研究

    机器之心报道 参与:小舟 在生产环境中部署机器学习模型是一个复杂的过程,需要考虑诸多因素,也存在很多挑战。近日,来自剑桥的研究者梳理了该流程常见的问题。 近年来,机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但是,在生产系统中部署机
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    2020-12-13
  • 为什么90%的机器学习模型从未应用于生产?

    作者 | Rhea Moutafis 译者 | 平川 策划 | 陈思 时代变幻莫测,仅仅增加客户体验流畅度和沉浸感并不能减轻企业的压力。在这种情况下,投入数十亿美元开发可以改进产品的机器学习模型就可以理解了。但有一个问题。公司不能只是把钱砸在数据科学家和机器学习工
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    2020-12-01
  • 张亚勤:深度学习更近一步,如何突破香农、冯诺依曼和摩尔瓶颈?

    机器之心发布 联想创投2020 CEO年会 近日,在联想创投 2020 CEO 年会上,清华大学讲席教授、智能产业研究院院长、美国艺术与科学院院士、百度前总裁张亚勤先生带来了《未来科技趋势展望》。 张亚勤表示,数字化的 3.0 时期已经到来,数字化的范围已从内容、
  • 需要知识的后深度学习时代,如何高效自动构建知识图谱?

    机器之心原创 作者:Synced Lab 知识图谱可以做什么?如何自动、高效地构建知识图谱?前沿的知识图谱自动构建技术有哪些?这篇文章将逐一解答这些问题。 日常生活中,我们经常遇到以下两种信息展现方式: 二者展示的信息量是差不多的,但右边这种看起来更加
  • 微积分、线性代数、概率论,这里有份超详细的ML数学路线图

    选自towardsdatascience 作者:Tivadar Danka 机器之心编译 编辑:小舟、陈萍 大学时期学的数学现在可能派上用场了,机器学习背后的原理涉及许多数学知识。深入挖掘一下,你会发现,线性代数、微积分和概率论等都和机器学习背后的算法息息相关。 机器学习算
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    2020-11-11
  • 英特尔收购以色列初创公司Cnvrg.io,继续巩固其机器学习业务

    美股研究社获悉,据国外媒体报道,英特尔继续通过收购优质的初创公司,深耕机器学习和人工智能领域。 该公司近日收购了一家以色列公司 Cnvrg.io建立和运营一个供数据科学家构建和运行机器学习模型的平台,平台可以追踪和培训多个模型并对其进行比较,创建推
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    2020-11-05
  • 训练时间和参数量百倍降低,直接使用标签进行预测,性能竟超GNN

    选自arXiv 作者:Qian Huang等 机器之心编译 机器之心编辑部 将传统标签传播方法与简单模型相结合即在某些数据集上超过了当前最优 GNN 的性能,这是康奈尔大学与 Facebook 联合提出的一项研究。这种新方法不仅能媲美当前 SOTA GNN 的性能,而且参数量也少得
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    2020-11-03
  • 从头花12年读个机器学习博士,究竟值不值?

    萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 获得机器学习博士学位后,我大概已经36甚至38岁了,找工作会很困难吗?年龄歧视在硅谷普遍存在吗? 这是Reddit论坛上,一位年轻人po出的帖子。 他今年26岁,此前并未从事过任何技术型工作。 但现在,他忽然找
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    2020-11-02
  • 机器学习论文复现,这五大问题你需要注意

    选自derekchia.com 作者 :Zhiyuan Li 等 机器之心编译 编辑:小舟、魔王 论文复现一直是机器学习领域的难题,虽然最近多个学术会议提倡大家提交代码,但解决论文复现问题仍然任重而道远。在试图复现机器学习论文时,我们经常遇到哪些问题呢?新加坡机器学习
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    2020-11-02
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