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学习算法
谷歌和Facebook在LeCun老家抢生意,谁能赢得法兰西AI之战?
编辑:Cecilia 马文
【新智元导读】一夜之间,法国成了各大科技巨头的兵家必争之地。昨天,谷歌宣布在法国开设新的AI中心,Facebook也宣布在未来5年对其法国AI中心投资1000万欧元。
一夜之间,Yann LeCun的老家法国成了各大科技巨头的兵家必争之地。
昨天,谷歌宣布在法国开设一个新的AI中心,这将成为苏黎世之后,谷歌在欧洲的第二个AI中心。目前谷歌在巴黎...
日期:01月24日 作者:
【干货】一文读懂智能对话系统,当前研究综述和未来趋势
来源: 机器学习算法全栈工程师
作者:孟 廉
编辑:王抒伟
转载编辑:Cecilia
【新智元导读】笔者在最近的研究中发现了一篇非常好的有关对话系统的论文,《A Survey on Dialogue Systems:Recent Advances and New Frontiers》,论文来自于京东数据团队,论文引用了124篇论文,是一篇综合全面的介绍对话系统的文章,可谓是诚意满满,今天我们将其重点进...
日期:01月24日 作者:
资源 | 整合全部顶尖目标检测算法:FAIR开源Detectron
昨天,Facebook AI 研究院(FAIR)开源了 Detectron,业内最佳水平的目标检测平台。据介绍,该项目自 2016 年 7 月启动,构建于 Caffe2 之上,目前支持大量机器学习算法,其中包括 Mask R-CNN(何恺明的研究,ICCV 2017 最佳论文)和 Focal Loss for Dense Object Detection,(ICCV 2017 最佳学生论文)。Facebook 称,该工具包已被应用与公司内部很多团队应用于各类应用中...
日期:01月24日 作者:
编程语言简史:有人不喜欢花括号,于是他发明了 Python
编者按:编程语言有上千种,但是流行的不过10来种,那些我们经常使用的编程语言都是谁在什么时候创造出来的呢?Casper Beyer为我们进行了 整理。
日期:01月23日 作者:
教程 | Prophet:教你如何用加法模型探索时间序列数据
作为探索时间序列的第一步,Python 中的加法模型是必经之路。本文使用Facebook 开发的预测工具Prophet和金融数据集探索如何对时序数据进行建模与分析。加法模型可以快速构建与部署,并解释和预测不确定性,是我们进一步采用LSTM等深度模型进行建模的基础。
日期:01月22日 作者:
深度 | 从概念到实践,我们该如何构建自动微分库
像 PyTorch 或 TensorFlow 这样通用的自动微分框架是非常有用和高效的,而且在大多数情况下,几乎不需要再写一些更专门化的东西。然而本文作者构建了一个自动微分库,以高效地计算小批量数据上的训练。此外,作者还详细描述了在构建自动微分库中的过程与思考,是理解自动微分理念的优秀博文。
日期:01月22日 作者:
Python语言,如何在人工智能和大数据时代中占绝对的优势
本文探讨了Python语言在AI领域的优势与运用。
谁会成为AI 和大数据时代的第一开发语言?
这本已是一个不需要争论的问题。如果说三年前,Matlab、Scala、R、Java 和 Python还各有机会,局面尚且不清楚,那么三年之后,趋势已经非常明确了,特别是前两天 Facebook 开源了 PyTorch 之后,Python 作为 AI 时代头牌语言的位置基本确立,未来的悬念仅仅是谁能坐稳第二把...
日期:01月19日 作者:
Hadoop跑满状态下的Yarn资源管理谈
作者介绍
汪涉洋 , 来自美国视频网站hulu的工程师,毕业于北京理工大学计算机专业,目前从事大数据基础架构方面的工作。
今天我们来聊聊 hadoop集群的CPU&内存管理,更多学习资料可点击文末“阅读原文”,进入 笔者的个人专栏。
本文目录:
1、Yarn 的历史和由来
2、Yarn 相同的领域,还有哪些产品
3、设计、多租户APP& ...
日期:01月19日 作者:
入门 | 从遗传算法到强化学习,一文介绍五大生物启发式学习算法
本文是作者献上的一部「野外纪录片」,介绍了五个直接受大自然启发而产生的人工智能算法:人工神经网络、遗传算法、集群智能、强化学习和人工免疫系统。
日期:01月18日 作者:
教程 | 如何优雅而高效地使用Matplotlib实现数据可视化
Matplotlib 能创建非常多的可视化图表,它也有一个丰富的 Python 工具生态环境,很多更高级的可视化工具使用 Matplotlib 作为基础库。因此本文旨在提供一种高效的 Matplotlib 使用方法,并希望该方法可以帮助大家理解如何更有效地进行日常数据分析工作。
日期:01月17日 作者:
学界 | 为代码自动添加注释,让 Java 程序的阅读和开发更高效
在阅读代码时,准确适当的注释能够给开发者提供很有价值的帮助。但并不是每一个需要阅读的代码都包含注释,这可能会让开发者白白花费更多用于理解代码的时间。特拉华大学软件分析实验室的一项研究试图通过数据驱动的技术来解决这一问题,为与对象相关的语句序列自动生成自然语言描述,从而帮助开发者更有效率地理解阅读代码。该论文也是 SANER 17(IEEE 软件分析演进与逆向工...
日期:01月16日 作者:
Spark SQL在100TB上的自适应执行实践
SparkSQL是Apache Spark最广泛使用的一个组件,它提供了非常友好的接口来分布式处理结构化数据,在很多应用领域都有成功的生产实践,但是在超大规模集群和数据集上,Spark SQL仍然遇到不少易用性和可扩展性的挑战。为了应对这些挑战,英特尔大数据技术团队和百度大数据基础架构部工程师在Spark 社区版本的基础上,改进并实现了自适应执行引擎。本文首先讨论Spark SQL在大规...
日期:01月15日 作者:
Hadoop大数据分析应用场景
为了满足日益增长的业务变化,京东的京麦团队在京东大数据平台的基础上,采用了hadoop等热门的开源大数据计算引擎,打造了一款为京东运营和产品提供决策性的数据类产品-北斗平台。
日期:01月15日 作者:
学界 | 有趣的研究奥巴马Net:从文本合成真实的唇语口型
结合语音合成模型、视频生成模型等,本论文研究了如何使用原始文本生成人读随机文本的虚拟视频,且口型完全对照,更加自然逼真。
日期:01月15日 作者:
一文带你玩转机器学习和深度学习
俗话说的好:工欲善其事,必先利其器!一款好的工具可以让你事半功倍,尤其是在大数据时代,更需要强有力的工具通过使数据有意义的方式实现数据可视化,还有数据的可交互性;我们还需要跨学科的团队,而不是单个数据科学家、设计师或数据分析员;我们更需要重新思考我们所知道的数据可视化,图表和图形还只能在一个或两个维度上传递信息, 那么他们怎样才能与其他维度融合到一...
日期:01月11日 作者: