谷歌宣布收购全球最大数据科学社区Kaggle

谷歌收购Kaggle
谷歌收购了拥有50万数据科学家的Kaggle平台,旨在加强其在AI领域的竞争力。Kaggle作为顶级数据科学竞赛平台,将助力谷歌在云计算市场中与亚马逊抗衡。此次收购不仅有利于谷歌拓展AI社区影响力,还有助于吸引顶尖AI人才。

这项收购并不出人意料。Kaggle在平台上拥有50万数据科学家,它将使Google能够立即在AI社区中拓展其覆盖范围。随着谷歌与亚马逊在云计算领域的竞争难分伯仲,它将需要尽可能多的制胜点。

这也将帮助谷歌在数据科学社区中更加扎实地确立其品牌——尽管得益于其像TensorFlow这样的项目,它已经是主角之一。谷歌面临着日益激烈的竞争,因为人工智能领域已经向自动驾驶和深度学习等垂直领域发展,公司不论大小都可以分到一杯羹。这从理论上可以将谷歌排除在最佳人工智能操作公司名单之外,虽然谷歌旗下的阿尔法狗刚刚战胜围棋世界冠军。

购买Kaggle及其在人工智能社区内的知名度也可能有助于招聘。Google需要确保它不断吸收专门从事深度学习的最佳人才,与其他公司(例如Pinterest(专注于视觉搜索))竞争。即使并不是一个比较专业化的技术收购,收购也意味着谷歌正在扩大关注范围,以探索更深入不同类别的方法,以确保其在人工智能的主导地位。

据估计,Google会保证Kaggle继续运营其服务—并保留其当前名称。

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Kaggle由Goldbloom和Ben Hamner于2010年创立。企业和研究人员在Kaggle上发布数据,让全世界的统计师和数据科学家对数据集进行建模和分析,以竞赛的形式评选出最佳模型。Kaggle的众包竞赛模式的价值在于,让人们有可能从无穷无尽的建模方法中,寻找到最优解。作为一个举办数据科学和机器学习竞赛的平台,尽管早期有一些竞争对手,如DrivenData,TopCoder和HackerRank,Kaggle已经通过特别的市场定位,将它们远远甩在后面。它已经是数据科学和机器学习竞赛领域当之无愧的大哥大。

Kaggle也有一些与谷歌的“历史渊源”,就在本月初,Google和Kaggle合作举办了一场价值100,000美元的机器学习竞赛,围绕YouTube视频进行分类。这场比赛也与Google Cloud Platform进行了深入的整合。

虽然谷歌的收购主要基于Kaggle所构建的社区、而不是其技术价值,Kaggle自身也针对数据科学竞赛开发了不少有用的工具。数据科学家可以使用一个基于云的平台Kaggle Kernels(曾经被称为Scripts)运行数据分析和建模的代码、将源代码分享给他人以得到社区中的反馈意见,以及将源代码展示在自己的Kaggle资料中。这样,企业将非常容易看到Kaggle竞赛中排名靠前的选手所做过的工作,这也是数据工作者竞相争取更高Kaggle排名的原因(当然,另一个原因是企业为最佳数据分析结果给出的巨额奖金!)。

Kaggle的另一项服务是其网站上的招聘信息发布。目前还不知道谷歌将如何处理这项业务。

根据Crunchbase,Kaggle从2010年推出以来,筹集了1250万美元(PitchBook说是1275万美元)。Kaggle的投资者包括Index Ventures,SV Angel,Max Levchin,Naval Ravikant,Google首席经济学家Hal Varian,Khosla Ventures和Yuri Milner。

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以下为Kaggle的 CEO,Anthony Goldbloom的演讲内容:

我很自豪和兴奋地宣布,Kaggle准备加入谷歌云!

七年前,我们发起了第一场竞赛,以预测欧洲歌唱大赛的投票模式。Jure Zbontar赢了,他击败其它的21支队伍,赢得1000美元的奖金。

从那以来,Kaggle社区已经使用机器学习来为高中作文打分,诊断心力衰竭和提高希格斯玻色子发现的显著性。 Geoff Hinton和George Dahl在默克竞争中展示了深层神经网络的力量,Tianqi Chen使用Kaggle Kernels向XGBoost介绍了社区。 Kaggle的个人资料库已经成为一项公认的认证证明,社区成员在这里完成从DeepMind到沃尔玛公司的工作。去年8月,我们推出了一个开放的数据平台,社区已经共享了数百个高质量的数据集。在Kaggle社区,我们已经一起取得了很多重要进展!

Kaggle的团队将作为一个整体加入Google Cloud,并将保留Kaggle的独特品牌。我们将继续发展我们的竞赛和开放数据平台,继续对所有数据科学家、公司、方法和技术开放。 Kaggle Kernels将继续支持源自Google多样化生态系统的机器学习库和包,也会继续支持那些并非源自Google的工具包。

Kaggle加入Google将允许我们实现更多目标。它将世界上最大的数据科学社区与世界上最强大的机器学习云相结合。更令人振奋的是,这还能联合ImageNet创作者李飞飞和李佳的力量

将Google云技术接入我们的社区后,我们将能够接入强大的基础架构、可扩展的培训和部署服务,以及存储和查询大型数据集的能力。

感谢所有人为建立我们超级棒的社区所付出的努力。我无比期待接下来能和你们一起实现更多。

(转自:大数据文摘 | bigdatadigest)

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转载于:https://my.oschina.net/u/3006003/blog/855393

一、数据采集层:多源人脸数据获取 该层负责从不同设备 / 渠道采集人脸原始数据,为后续模型训练与识别提供基础样本,核心功能包括: 1. 多设备适配采集 实时摄像头采集: 调用计算机内置摄像头(或外接 USB 摄像头),通过OpenCV的VideoCapture接口实时捕获视频流,支持手动触发 “拍照”(按指定快捷键如Space)或自动定时采集(如每 2 秒采集 1 张),采集时自动框选人脸区域(通过Haar级联分类器初步定位),确保样本聚焦人脸。 支持采集参数配置:可设置采集分辨率(如 640×480、1280×720)、图像格式(JPG/PNG)、单用户采集数量(如默认采集 20 张,确保样本多样性),采集过程中实时显示 “已采集数量 / 目标数量”,避免样本不足。 本地图像 / 视频导入: 支持批量导入本地人脸图像文件(支持 JPG、PNG、BMP 格式),自动过滤非图像文件;导入视频文件(MP4、AVI 格式)时,可按 “固定帧间隔”(如每 10 帧提取 1 张图像)或 “手动选择帧” 提取人脸样本,适用于无实时摄像头场景。 数据集对接: 支持接入公开人脸数据集(如 LFW、ORL),通过预设脚本自动读取数据集目录结构(按 “用户 ID - 样本图像” 分类),快速构建训练样本库,无需手动采集,降低系统开发与测试成本。 2. 采集过程辅助功能 人脸有效性校验:采集时通过OpenCV的Haar级联分类器(或MTCNN轻量级模型)实时检测图像中是否包含人脸,若未检测到人脸(如遮挡、侧脸角度过大),则弹窗提示 “未识别到人脸,请调整姿态”,避免无效样本存入。 样本标签管理:采集时需为每个样本绑定 “用户标签”(如姓名、ID 号),支持手动输入标签或从 Excel 名单批量导入标签(按 “标签 - 采集数量” 对应),采集完成后自动按 “标签 - 序号” 命名文件(如 “张三
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