用_数据要素产业搜索_第25页_帕依提提-人工智能数据集开放平台

准确率远超人类专家谷歌用深度学习算法检测癌症

在检查患者的生物组织样品后，病理学家的报告通常是许多疾病的黄金诊断标准。特别是对于癌症，病理学家的诊断对患者的治疗具有深远的影响。病理切片审查是一个非常复杂的任务，需要多年的培训才能做好，丰富的专业知识和经验也是必不可少的。尽管都经过培训...

12-05 23:48 TAG：深度学习癌症肿瘤病理学算法

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

谷歌重磅开源NLP通用框架，20多篇最新论文都用了它

新智元报道来源：TensorFlow 作者：Jonathan Shen 编辑：肖琴【新智元导读】谷歌近日开源了一个强大的NLP深度学习框架Lingvo，侧重于语言相关任务的序列模型，如机器翻译、语音识别和语音合成。过去两年来，谷歌已经发表了几十篇使用Lingvo获得SOTA结果的...

12-05 23:48 TAG：谷歌重磅开源 NLP 通用框架多篇最新论文用了

用机器学习为企业赋能，AWS如何消除人工智能门槛

近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的不断发展，其对各行各业的影响也在不断加深。根据Gartner对2019年的CIO议程调查，仅在2018年至2019年间，部署人工智能的组织就从4%增长到了14%。然而对于许多企业来说，作为一种新兴技术，人...

12-05 23:48 TAG：机器学习企业赋能 AWS 如何消除人工智能门槛

使用Unity感知工具大批量生成、分析合成数据，高效地训练ML模型

合成数据可降低获取标注数据的难度，方便机器学习模型的训练。本文属于合成数据系列第二篇，我们将用一个对象检测的例子，来介绍Unity生成和分析合成数据集的各种工具。在系列首篇文章中（点击回看），我们讨论了搜集大量标签图像、训练机器学习模型完成电...

12-05 23:48 TAG：使用 Unity 感知工具大批量生成分析合成数据

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

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

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...

12-05 23:48 TAG：复原混乱魔方需要几步诺丁汉大学团队深度学习

中科院DeepMind联手，用深度学习揭示大脑如何识别人脸

梦晨发自凹非寺量子位报道 | 公众号 QbitAI DeepMind和中科院神经科学研究所联手了。他们用无监督深度学习揭示出大脑识别人脸的机制。具体来说，大脑会把面部特征分解成一些语义特征，如年龄、性别或是否在微笑，而且是单个神经元对应某个具体特征。...

12-05 23:47 TAG：中科院 DeepMind 联手深度学习揭示大脑如何

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

对话陈云霁：深度学习处理器之外，用人工智能指导芯片设计也渐成趋势

理论与实践相互印证，且密不可分。作者 | 陈彩娴编辑 | 岑峰自2019年美国对华为制裁以来，芯片的研发一度成为举国聚焦的卡脖子难题。芯片开发难度高，高端人才紧缺，研发时间长，投入大，要在短时间内解决如此棘手的问题，绝非易事。这也使得中国本土的...

12-05 23:47 TAG：对话陈云深度学习处理器之外人工智能指导芯片

训练时间和参数量百倍降低，直接使用标签进行预测，性能竟超GNN

选自arXiv 作者：Qian Huang等机器之心编译机器之心编辑部将传统标签传播方法与简单模型相结合即在某些数据集上超过了当前最优 GNN 的性能，这是康奈尔大学与 Facebook 联合提出的一项研究。这种新方法不仅能媲美当前 SOTA GNN 的性能，而且参数量也少得...

12-05 23:47 TAG：训练时间数量百倍降低直接使用标签进行预测

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