勇往直前的专栏

在过去十年，机器学习在学术界取得了众多的突破，在工业界也有很多应用落地。美团很早就开始探索不同的机器学习模型在搜索场景下的应用，从最开始的线性模型、树模型，再到近两年的深度神经网络、BERT、DQN等，并在实践中也取得了良好的效果与产出。在美团搜索AI化的过程中，比较核心的两个组件是模型训练平台Poker和在线预估框架Augur。本文主要与大家探讨Augur的设计思路、效果，以及它的优势与不足，最后也简单介绍了一下Poker平台的价值。希望这些内容对大家有所帮助或者启发。1. 背景搜索优化问.

2018，仍是AI领域激动人心的一年。这一年成为NLP研究的分水岭，各种突破接连不断；CV领域同样精彩纷呈，与四年前相比GAN生成的假脸逼真到让人不敢相信；新工具、新框架的出现，也让这个领域的明天特别让人期待……近日，Analytics Vidhya发布了一份2018人工智能技术总结与2019趋势预测报告，原文作者PRANAV DAR。量子位在保留这个报告架构的基础上，对内容进行了重新编辑...

来源 | KDnuggets译者 | 无明编辑 | VincentAI 前线导读：去年，AI 前线整理发布了一篇文章，分析了 2017 年人工智能与数据科学领域的主要成果，同时也对 2018 年这两大领域的发展趋势进行了一番预测。一年过去了，2018 年的预测有哪些实现了？数据科学与分析领域有哪些值得关注的进展？2019 年的主要趋势又是什么？本文将为你一一解答。 以下的回答...

作者：陈光来源：https://www.zhihu.com/question/65799732/answer/238516359先来一张各大车企自动驾驶技术的分级图，大致了解一下目前已经量产的自动驾驶技术哪家强。奔驰：这儿有点挤啊...沃尔沃：隔壁那位兄弟，你踩着我脚了...特斯拉：唉，无敌是多么寂寞奥迪：Tesla，你对力量一无所知自动驾驶从L2到L5是一...

作者 | 唐煜 来源 | AI财经社（ID:aicjnews）2018 年，时光格外残忍，霍金飞向群星，金庸长眠江湖......那些熟悉的名字一个个接连离我们而去；而币圈一夜暴富梦碎之后，从 P2P 爆雷区中死里逃生的人们，发现又没能逃过年底互联网公司的裁员潮，只能摸摸逐渐后移的发际线，在微博转发锦鲤杨超越，祈祷 2019 年能对自己好一点。在这个看来寒意颇浓的环境下，经历了 ...

来源：Python开发者本文多干货，建议收藏。中文版持续放送中！大家快跟上呀！100 Days Of ML Code （机器学习 100 天英文版）刚出来时，我们推荐过。目前英文版已经快 20k Stars 了。链接：https://github.com/Avik-Jain/100-Days-Of-ML-Code后来有人跟进翻译成中文版。所以今天再次推荐，喜欢的读者...

晓查 乾明 发自 凹非寺量子位 报道 | 公众号 QbitAI两位学霸本科生，一位来自北大，一位来自浙大。他们在实习期间，研究出一种新的AI算法，相关论文已经被人工智能顶级会议ICLR 2019收录，并被领域主席赞不绝口，完全确定建议接收。在这篇论文中，他们公布了一个名为AdaBound的神经网络优化算法，简单地说，这个算法训练速度比肩Adam，性能媲美SGD。这个算法...

一璞 问耕 假装发自 凹非寺量子位 出品 | 公众号 QbitAI人工智能、大数据，登上了今年的央视3.15。一切都与令人不胜其烦的骚扰电话有关。而且，这次央视的曝光让更多人了解到，给你打骚扰电话的可能根本就不是一个人，而是没有感情的机器人。AI机器人，正在淘汰人类，成为拨打骚扰电话的主力军。而且发展出“机器人拨打骚扰电话+逃避监管的特殊方法+恶意收集的隐私大数据”这样一条龙...

科技变革丝毫没有减速，自动化就是科技的终极使命！这是孙正义在最新采访中再次强调的理念。在接受CNBC超长采访中，软银创始人、千亿美元愿景基金掌舵者一再表示，AI能解决人类无法解决的问题，未来一切都将被重新定义，各行各业、生产方式以及生活方式，都将被重构。他自称“科技的绝对信徒”，现在关注的有且只有一件事：人工智能。孙正义也不避讳可能出现的问题，但他相信人类有足够的智慧应对变...

来自：开源最前线（ID：OpenSourceTop）综合自：https://github.com/ShiqiYu/libfacedetection上周，深圳大学计算机科学与软件工程学院的于仕琪教授在GitHub上开源了一个人脸检测库，人脸检测速度最快可达1500+ FPS！这是一个用于图像中基于CNN的人脸检测的开源库。CNN模型已转换为C源文件中的静态变量。源代码不依赖于任何...

策划编辑｜Natalie编辑｜DebraAI 前线导读：3 月 21 日，2019 阿里云峰会在北京召开，会上阿里巴巴重磅发布了机器学习平台 PAI 3.0 版本。距离 PAI 2.0 发布已经过去了 2 年，阿里巴巴对 PAI 新版本做了相当长时间的打磨。PAI 3.0 推出了全新的算法模型市场，涵盖电商、社交、广告、金融等多个行业，数十种场景的算法模型；新增流式算法组件、图神经网...

最近，不少魔性的“换脸”视频刷爆网络，当红明星换脸经典影视人物、游戏主播换脸当红小生等短片层出不穷。在这场全民狂欢的恶搞热潮背后，最离不开的，当然是AI技术的支撑。图片来源pixabayAI，简单来说就是通过训练，让机器实现原本只有人类才能完成的任务。随着技术的发展，AI已经渗入到人类生活的方方面面。小到手机上的语音助手，大到安保机器人，都有它的身影。不过，如果没有强大的计算能力，人工智...

作者｜Abhishek Sunnak 等译者｜Sambodhi编辑｜DebraAI 前线导读：自然语言生成（Natural Language Generation，NLG）是自然语言处理的一部分，从知识库或逻辑形式等等机器表述系统去生成自然语言。实际上，自然语言生成出现已久，至今已有 71 年了。早在 1948 年，Shannon 就把离散马尔科夫过程的概率模型应用于描述语言的...

来自：Datawhale（微信号：Datawhale）【导读】本文由知名开源平台，AI技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖AI入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿Paper和五大AI理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是你学习AI从入门到专家必备的学习路线和优...

大数据文摘出品来源：medium编译：周家乐、狗小白、蒋宝尚统计学和机器学习之间的界定一直很模糊。无论是业界还是学界一直认为机器学习只是统计学批了一层光鲜的外衣。而机器学习支撑的人工智能也被称为“统计学的外延”例如，诺奖得主托马斯·萨金特曾经说过人工智能其实就是统计学，只不过用了一个很华丽的辞藻。萨金特在世界科技创新论坛上表示，人工智能其实就是统计学当然...

人工智能领域存在着工业界与学术界的分别，近年来，随着 AI 高速发展，在这两个不同的世界里，分别发生了哪些大事件？作为一家以安全为主要业务的企业，360 又是如何在人工智能时代发挥作用？本期北大公开课请到了 360 副总裁，首席科学家，人工智能研究院院长颜水成教授，他将从 AI 观察者和实践者两个角度谈谈他对人工智能领域的洞察。北京大学最受欢迎的 AI 公开课“人工智能前沿与产业趋势”于 2...

宣云儿，携程酒店排序算法工程师，主要负责酒店排序相关的算法逻辑方案设计实施。目前主要的兴趣在于排序学习、强化学习等领域的理论与应用。前言目前携程酒店绝大部分排序业务中所涉及的问题，基本可以通过应用排序学习完成。而其中模型训练步骤中所需的训练数据集，一般是通过线下收集数据来完成的。然而在实际当中，往往存在业务新增或者业务变更，这就使得使用历史数据训练的模型，并不能很好地用于变更后的应...

大数据文摘出品制作：Ryobot编译：andy这是日语 twitter 上，一个很受欢迎的科技 twitter 主@_Ryobot 对之前自己推送的论文介绍，和自然语言处理知识漫画介绍的一个整理。比较有意思的是，ryobot 在这些 ppt 中加入了Line表情包里的一个卡通角色，menhera 酱（该名字来源于mental heath，日本大多人有精神方面的问题）。所以在读的...

人工智能是不是个好东西，很多人都拿不准。但是很多人却都担心，会不会有一天会因为人工智能失业？作者 | 阿杰伊·阿格拉沃尔 / 乔舒亚·甘斯 / 阿维·戈德法布本文节选自《AI极简经济学》责编 | 胡巍巍对于人工智能，特斯拉首席执行官埃隆•马斯克是其中最坚定、最高调、最有经验的一位，他敲响警钟道：“我接触过非常前沿的人工智能，我认为人们真的应该关注这个问题……我不断敲响警钟，...

Dataset API是TensorFlow 1.3版本中引入的一个新的模块，主要服务于数据读取，构建输入数据的pipeline。此前，在TensorFlow中读取数据一般有两种方法：1、使用placeholder读内存中的数据使用queue读硬盘中的数据（关于这种方式，可以参考我之前的一篇文章：十图详解TensorFlow数据读取机制）相Dataset API同时支持从内存和硬盘的...

近年来，智能医疗在国内外的发展热度不断提升。有人提出，“尽管安防和智能投顾最为火热，但AI在医疗领域可能会率先落地。”一方面，图像识别、深度学习、神经网络等关键技术的突破带来了人工智能技术新一轮的发展。大大推动了以数据密集、知识密集、脑力劳动密集为特征的医疗产业与人工智能的深度融合。另一方面，随着社会进步和人们健康意识的觉醒，人口老龄化问题的不断加剧，人们对于提升医疗技术、延长人类寿命、增...

一、网上的资源网上有不少用LSTM来预测时间序列的资源，如下面：深度学习（08）_RNN-LSTM循环神经网络-03-Tensorflow进阶实现http://blog.youkuaiyun.com/u013082989/article/details/73693392Applying Deep Learning to Time Series Forecasting with TensorFl...

一、物联网1、什么是物联网？物联网在之前被定义为通过射频识别（RFID）、红外线感应器、全球定位系统、激光扫描器、气体感应器等信息传感设备按约定的协议把任何物品与互联网连接起来进行信息交换，以实现智能化识别、定位、跟踪、监控和管理的一种网络，简言之物联网就是“物物相连的互联网”。后来被重新定义为当下几乎所有技术与计算机、互联网技术的结合，实现物体与物体之间：环境以及状态信息实时的实时共享...

Wide and deep 模型是 TensorFlow 在 2016 年 6 月左右发布的一类用于分类和回归的模型，并应用到了 Google Play 的应用推荐中 [1]。wide and deep 模型的核心思想是结合线性模型的记忆能力（memorization）和 DNN 模型的泛化能力（generalization），在训练过程中同时优化 2 个模型的参数，从而达到整体模型的预测能力最优...

在深度学习十分火热的今天，不时会涌现出各种新型的人工神经网络，想要实时了解这些新型神经网络的架构还真是不容易。光是知道各式各样的神经网络模型缩写（如：DCIGN、BiLSTM、DCGAN……还有哪些？)，就已经让人招架不住了。因此，这里整理出一份清单来梳理所有这些架构。其中大部分是人工神经网络，也有一些完全不同的怪物。尽管所有这些架构都各不相同、功能独特，当我在画它们的节点图时……其中潜在的关...

由于tensorflow版本不同,可能一些函数的调用也有变换,这时候可能需要查看tensorflow版本,可以在终端输入查询命令如下:import tensorflow as tftf.__version__查询tensorflow安装路径为:tf.__path__查询结果如下:--------------------- 作者：imperfect00 来源：CSD...

在智能交通行业“井喷”以及各大挑战的共同作用下，政策支持也在酝酿之中。据了解今年以来，发改委基础司频繁调研智能交通，具体内容涉及不停车收费系统(ETC)、北斗系统交通行业应用、集装箱铁水联运信息化等多个方面。而不久前，国家发改委基础司副司长郑剑赴杭州开展综合交通枢纽建设和智能交通发展专题调研，预示着政策层面对智能交通的关注度日益提高。　　随着交通卡口的大规模联网，汇集了海量车辆通行记录信息，利...

这篇文章用最简明易懂的方式解释了卷积神经网络（CNN）的基本原理，并绕开了里面的数学理论。同时，如果想对从头开始构建CNN网络之类的问题感兴趣，作者推荐去读《 Artificial Intelligence for Humans Volume 3: Deep Learning and Neural Networks》中第10章节的内容。不多说了，开始CNN之旅——网络结构CNN的模...

讲师介绍籍鑫璞奇虎360 智能运维项目技术负责人 360机器学习工程师，2016年加入360后一直从事与智能运维相关的工作，致力于用AI手段解决运维场景下的各种疑难杂症。 从运维成本和效率两方面发力，以达到节省资源、提高效率的目的。 今天我们要分享的是近几年我们在AIOps（智能运维）领域的探索和实践经验。下面是本次分享的摘要： 背景介绍 ...

我今天要讲三个话题，一个云计算，一个大数据，一个人工智能，我为什么要讲这三个东西呢？因为这三个东西现在非常非常的火，它们之间好像互相有关系，一般谈云计算的时候也会提到大数据，谈人工智能的时候也会提大数据，谈人工智能的时候也会提云计算。所以说感觉他们又相辅相成不可分割，如果是非技术的人员来讲可能比较难以理解这三个之间的相互关系，所以有必要解释一下。一、云计算最初是实现资源管理的灵活性我们...

导读：人工智能多年来一直是行业热门，AI人才也受各大公司争相聘请。如何能快速掌握AI技能？高水准的AI人才应该具备哪些专业能力？AI大牛是怎么炼成的？格灵深瞳CTO邓亚峰总结的AI学习路线，十分值得一读。邓亚峰，现任格灵深瞳信息技术有限公司首席技术官，毕业于清华大学，具有16年的计算机视觉和人工智能方向的研发经验。在过去的工作中，他发表过论文十余篇，申请中国专利超过100项，其中已经授权的有...

想入门深度学习的你会不会有这样的疑问呢？ “非计算机专业能学会使用深度学习吗？” “线性代数和概率统计快忘完了，英语也只是四级飘过，能学会使用深度学习吗？” “甚至连最容易学的Python语言也不会，有机会吗？” 很巧，我在一年前也向别人问过类似的问题。我的答案是：学会使用绝对没问题，毕竟不需要自己凭空创造嘛。 可以这么说吧，人工智能犹如造车运动，可以分为...

近年来，深度学习在语音、图像、自然语言处理等领域都取得了非常不错的成果，自然而然地成为技术人员争相学习的热点。为了帮助正在学习深度学习的伙伴们，川大的一名优秀毕业生，在GitHub上创建了一个项目：《深度学习500问》，通过问答的形式对常用的概率知识、线性代数、机器学习、深度学习、计算机视觉等热点问题进行阐述，以帮助自己及有需要的读者。 全书分为15个章节，近20万字。截至今日，该...

这篇文章包含了我目前为止找到的最好的教程内容。这不是一张罗列了所有网上跟机器学习相关教程的清单——不然就太冗长太重复了。我这里并没有包括那些质量一般的内容。我的目标是把能找到的最好的教程与机器学习和自然语言处理的延伸主题们连接到一起。我这里指的“教程”，是指那些为了简洁地传授一个概念而写的介绍性内容。我尽量避免了教科书里的章节，因为它们涵盖了更广的内容，或者是研究论文，通常对于传授概念来说...

为了展示如何应用神经网络算法模型，我们将使用神经网络来学习优化井字棋（Tic Tac Toe）。明确井字棋是一种决策性游戏，并且走棋步骤优化是确定的。开始为了训练神经网络模型，我们有一系列优化的不同的走棋棋谱，棋谱基于棋盘位置列表和对应的最佳落子点。考虑到棋盘的对称性，通过只关心不对称的棋盘位置来简化棋盘。井字棋的非单位变换（考虑几何变换）可以通过90度、180度、270度、Y轴对称和...

今天跟大家讲讲云计算、大数据和人工智能。这三个词现在非常火，并且它们之间好像互相有关系。一般谈云计算的时候会提到大数据、谈人工智能的时候会提大数据、谈人工智能的时候会提云计算……感觉三者之间相辅相成又不可分割。但如果是非技术的人员，就可能比较难理解这三者之间的相互关系，所以有必要解释一下。云计算最初的目标我们首先来说云计算。云计算最初的目标是对资源的管理，管理的主要是计算资源、...