​在上周加拿大温哥华举行的NeurIPS会议上,机器学习成为了中心议题. 来自世界范围内约1.3万名研究人员集中探讨了神经科学.如何解释神经网络输出以及人工智能如何帮助解决现实世界中的重大问题等焦点话题. 会议期间,谷歌 AI 负责人Jeff Dean接受了媒体VentureBeat的专访,并畅谈了其对于2020年机器学习趋势的相关看法,Jeff Dean认为: 2020年,机器学习领域在多任务学习和多模态学习上将会有大突破,同时新出现的设备也会让机器学习模型的作用更好地发挥出来. 以下截取了部…

谷歌AI涉足艺术.太空.外科手术,再强调AI七原则 https://mp.weixin.qq.com/s/MJG_SvKCEBKRvL3IWpL0bA 9月18日上午,Google在上海的2018世界AI 大会上举办了一场名为“AI触手可及”的主题论坛.在论坛上,Google全球副总裁.工程研究员Jay Yagnik 携Google 不同领域的研究者发表了演讲,重点阐述了Google AI在自家产品上的应用以及如何利用AI解决人类面临的医疗.宇宙探索等挑战. 谷歌全球副总裁.工程研究员Jay Y…

上面这张图,画的是鸭子还是兔子? 自从1892年首次出现在一本德国杂志上之后,这张图就一直持续引发争议.有些人只能看到一只兔子,有些人只能看到一只鸭子,有些人两个都能看出来. 心理学家用这张图证明了一件事,视觉感知不仅仅是人们看到了什么,也是一种心理活动.但是,这张图到底应该是什么? 上周四,有位学者决定让没有心理活动的第三方看一下.然后就把这张图片给了谷歌AI,结果AI认为78%的概率是一只鸟,68%的概率是一只鸭子. 所以,百年争论可以歇了?鸭子派胜出? 不不不,新的争论刚刚开始. 这下难倒…

昨日,谷歌在上海举办了一年一度的Google中国开发者大会.在本届大会上,谷歌云首席科学家李飞飞宣布了一个重磅消息,即在北京将成立谷歌AI中国中心.对于这个即将成立的AI中心谷歌寄予厚望,希望与中国本土AI研发力量合作共同致力于人工智能领域的研究. 该中心由李飞飞和 Google Cloud 研发负责人李佳博士共同领导.李飞飞将会负责中心的研究工作,也会统筹 Google Cloud AI, Google Brain 以及中国本土团队的工作. 这是谷歌在亚洲的第一个AI中心. 根据李飞飞教授的介…

昨日,谷歌在上海举办了一年一度的Google中国开发者大会.在本届大会上,谷歌云首席科学家李飞飞宣布了一个重磅消息,即在北京将成立谷歌AI中国中心.对于这个即将成立的AI中心谷歌寄予厚望,希望与中国本土AI研发力量合作共同致力于人工智能领域的研究.该中心由李飞飞和 Google Cloud 研发负责人李佳博士共同领导.李飞飞将会负责中心的研究工作,也会统筹 Google Cloud AI, Google Brain 以及中国本土团队的工作. 这是谷歌在亚洲的第一个AI中心. 根据李飞飞教授的介绍…

刚面完 AI 岗,这几点分享给你!- AI科技大本营 https://mp.weixin.qq.com/s/05G5HKSkZwhwnmskijToLQ 1.训练决策树时的参数是什么? 2.在决策树的节点处分割的标准是什么? 3.基尼系数的公式是什么? 4.熵的公式是什么? 5.决策树如何决定在哪个特征处分割? 6.你如何用数学计算收集来的信息?你确定吗? 7.随机森林的优点有哪些? 8.介绍一下boosting算法. 9.gradient boosting如何工作? 10.关于AdaBoost…

AI应用在金融领域,如何能够在商业上有所突破 如今,随着社会不断发展,技术不断进步,国内外各大金融机构已经在大数据.人工智能.区块链等新技术上有很多尝试,智能客服.智能投顾等新金融形式也早已不新鲜.那么,这些前沿新科技遇到严肃谨慎的金融业,究竟是"黑科技"般的存在,还是技术宅们的另一场狂欢呢? 以下是氪信联合创始人杨玢玢在<当金融遇上黑科技>线下主题沙龙活动的精彩分享: 大家好!我是氪信杨玢玢,负责氪信产品研发.氪信的全称是氪信信息技术有限公司(CreditX),最近刚刚完…

按照上篇文章<解锁云原生 AI 技能 | 在 Kubernetes 上构建机器学习系统>搭建了一套 Kubeflow Pipelines 之后,我们一起小试牛刀,用一个真实的案例,学习如何开发一套基于 Kubeflow Pipelines 的机器学习工作流. 准备工作 机器学习工作流是一个任务驱动的流程,同时也是数据驱动的流程,这里涉及到数据的导入和准备.模型训练 Checkpoint 的导出评估.到最终模型的导出.这就需要分布式存储作为传输的媒介,此处使用 NAS 作为分布式存储. 创建分布…

原文:http://www.csdn.net/article/2015-10-11/2825882 几周前,我们的Florian Douetteau (FD)对Olivier Grisel(OG)进行了一次访谈,正好我得到这个机会去旁听.Olivier是scikit-learn机器学习库的主要贡献者,因此他们两个详细地讨论了Olivier的工作和其它技术的发展.这是采访的第一部分. Olivier Grisel 和 scikit-learn FD:Olivier,你作为scikit-learn的…

目录 一. 正交化 二. 指标 1. 单一数字评估指标 2. 优化指标.满足指标 三. 训练集.验证集.测试集 1. 数据集划分 2. 验证集.测试集分布 3. 验证集.测试集大小 四. 比较人类表现水平 1. 贝叶斯最佳误差 2. 改进方向 全部来自同一分布 当训练集来自不同分布 五. 误差分析 错误标签 六. 快速搭建系统并迭代 七. 迁移学习 八. 多任务学习 九. 端到端的学习 参考笔记:深度学习笔记 一. 正交化 正交化就是将深度学习的整个过程的所有需要解决的问题独立开来.针对于某个方…