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论机器学习领域的内卷:不读PhD,我配不配找工作?
机器学习2021-03-31 13:09 87676
机器之心报道 编辑:陈萍、蛋酱 机器学习内卷了吗? 「没有博士学位,在机器学习领域就业会变得越来越难吗?」最近,一个 Reddit 热帖引发了大量讨论。 对于单个研究者、从业者来说,毫无疑问,机器学习领域确实「卷」起来了。这几年来,仿佛每个人都在搞机...
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2021年机器学习将会让这五大行业改变
机器学习2021-03-27 12:03 138164
机器学习是这一代人最常用的技术之一。它拥有各种各样的能力,可以使跨行业的业务变得更好。机器学习从被认为是一种利基技术开始,如今在各个行业的公司中都得到了越来越多的采用。 从全球的角度来看,品牌正在利用机器学习来加速创新和改善客户体验。例如,...
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在线分享|从案例出发,如何加满机器学习技能点?
机器学习2021-03-12 10:14 151277
机器学习正迅速融入业务运营,成为企业运营的一大基石,该技术的出现为各企业带来了诸多切实影响,如改进流程、提高效率、加速创新等。机器学习技术发展日新月异,与高性能计算选项和大量数据相结合,为大大小小的组织带来了一场变革风暴。 但和许多新兴技术...
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量子机器学习:IT 领域的下一件大事
机器学习2021-03-07 11:23 99604
作者 | Deep Dutta 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文带你从零开始了解量子机器学习。 本文最初发表在 Medium 博客,经原作者 Deep Dutta 授权,InfoQ 中文站翻译并分享。 如今,随着量子信息科学的日益普及,量子机器学习将是信息科学与技术领域的下一个大...
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复原混乱的魔方需要几步?诺丁汉大学团队用深度学习告诉你
机器学习2021-03-01 07:23 104941
回想在校期间,很多同学会在课间休息时从书桌里掏出魔方或娴熟或略显笨拙地转动起来,甚至上课时有些同学也会悄悄地在桌下转动手中的魔方。现在,人工智能 也对这款益智玩具产生了兴趣,期待用更加智能的方式实现魔方的复原。 近日,诺丁汉大学(University...
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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?
机器学习2021-02-17 14:56 103962
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年机器学习怎么学?这份深度指南帮你做了总结
机器学习2021-01-29 16:52 92232
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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2020年这10大ML、NLP研究最具影响力:为什么?接下来如何发展?
机器学习2021-01-25 08:34 98446
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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无服务器计算的机器学习,出路在哪里?
机器学习2021-01-24 12:27 92040
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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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?
机器学习2021-01-14 09:59 93886
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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长期押注机器学习,云计算巨头AWS为何这么做?
机器学习2021-01-14 09:34 85081
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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深度学习框架哪家强?国产框架OneFlow做了一份测评报告
机器学习2021-01-10 08:45 79623
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,在同样的算法和硬...
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AWS如何重塑机器学习?
机器学习2021-01-10 08:44 74239
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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优化器怎么选?一文教你选择适合不同ML项目的优化器
机器学习2021-01-05 16:46 63691
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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拯救手残党,机器学习画图模板ML Visuals更新了
机器学习2021-01-03 13:07 76666
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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规模化机器学习崛起、“零信任”架构出现,2021九大技术趋势
机器学习2021-01-01 12:40 54957
《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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机器学习应用设计阶段的 10 个陷阱和 11 个最佳实践
机器学习2020-12-29 19:57 119978
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,并详细阐述如何避免这些...
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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
机器学习2020-12-24 13:54 123164
【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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煮酒论英雄:深度学习CV领域最瞩目的成果top46
机器学习2020-12-17 15:25 125960
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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AI/ML:2021年十大关键趋势
机器学习2020-12-16 12:05 119386
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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2021年企业机器学习十大趋势:83%企业增加预算和人手
机器学习2020-12-16 12:03 112321
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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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
机器学习2020-12-13 07:37 106686
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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