应_数据要素产业搜索_第12页_帕依提提-人工智能数据集开放平台

机器之心分析师网络作者：仵冀颖编辑：Joni 本文从三篇表格识别领域的精选论文出发，深入分析了深度学习在表格识别任务中的应用。表格识别是文档分析与识别领域的一个重要分支，其具体目标是从表格中获取和访问数据及其它有效信息。众所周知，本质上表格...

12-05 23:48 TAG：三篇论文纵览深度学习表格识别中的最新应用

数据驱动深度学习革命谷歌说要彻底改变小企业的生意方式

最近几年，深度学习已经成为越来越热门的技术，但很少有公司能像谷歌及其母公司Alphabet那样，利用深度学习技术在如此多的领域取得巨大进展，并将其完全融入到操作业务中去。为了与谷歌推动其创新的努力保持一致，该公司在云计算大会NEXT 2017上发布了一系列...

12-05 23:48 TAG：深度学习人工智能应用

谷歌新机器学习API支持识别视频中的物体

科技讯3月9日消息，据国外媒体TechCrunch报道，谷歌今天在旧金山举行的Cloud Next大会上宣布推出新的机器学习API，该API支持自动识别视频中的物体，使得它们变得可以搜索。该名为视频智能（Video Intelligence）的API将可以让开发者开发能够自动识别视频中...

12-05 23:48 TAG：机器学习谷歌应用程序 api 图像识别

在网络安全领域应用机器学习的困难和对策

网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难，但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难，并试着解决它们。基于机器学习、深度学习的网络安全应用研究是近年来网络安全领域...

12-05 23:48 TAG：网络安全领域应用机器学习困难对策网络安全领域

为什么90％的机器学习模型从未应用于生产？

作者 | Rhea Moutafis 译者 | 平川策划 | 陈思时代变幻莫测，仅仅增加客户体验流畅度和沉浸感并不能减轻企业的压力。在这种情况下，投入数十亿美元开发可以改进产品的机器学习模型就可以理解了。但有一个问题。公司不能只是把钱砸在数据科学家和机器学习工...

12-05 23:47 TAG：为什么 90% 机器学习模型从未应用于生产作者

机器学习应用设计阶段的 10 个陷阱和 11 个最佳实践

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...

12-05 23:47 TAG：机器学习应用设计阶段陷阱最佳实践作者 Bru