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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能力呈现
比如EasyDL与分形科技打造的智能垃圾桶已成功地落地海淀公园,可以对7种常见垃圾自动分类,后期还可以通过增加训练数据识别更多种类;在和德邦物流的合作中,为用户免去了自行填写信息的麻烦,使用定制法分析递申请,一秒拆分姓、电话、住址等信息;更具科研意义的还有EasyDL与中科院在珍稀鸟类识别项目展开的合作,在传统分类学日渐没落的今天,EasyDL可以利用强大的图像识别技术协助专家们对动植物标本、照片进行鉴定,目前中科院使用EasyDL训练对超过12万幅图片进行分析,目前在700多种鸟类模top5的识别准确率达到93.89%,非雀形目鸟类模型top5准确率达到95.79%,满足线服务要求。 与卓繁信息的合作,大脑还打造了“AI便民”的新型无人值守受理站。通过UNIT、OCR、人脸识别等AI技术,“无人值守”的政务服务新模式为社会公众提供全年无休的24小时自助办事服务,提升了政府为民服务的能力。 开放日当天,网红智能猫窝的设计者大脑工程师晚兮也在现场为大家讲述了智能猫窝设计者们的初心。
疏****月 2018-07-09
一键线Archer | 持续部署的瑞士军刀
每次升级只需更新一个集群的插件代码,在全部机器即可生效。 总结 部署服务经历了手工线- Web化- 开放化一系列发展进程,目前正在向智能化逐步发展。Archer作为开放化一代的运维产品,在内部具有极高的使用率。期待本文的介绍能为您提供一些思路,也欢迎同行们与我们进行交流,共同促进AIOps的发展!
x****7 2018-07-10
从外行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个EasyDL
EasyDL的推出及政策安,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统,新技术传播趋势一般遵循“S型曲线”理论,即一项技术在引进期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及呈现指数型增长,价格逐渐下降,一旦进入成熟期就走向曲线顶端,增长率放缓、动力缺乏,最后进入衰退期。 EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策,大大缩短了导入期,推动了AI技术短期内即开始大规模应用,2018年,谷歌的AutoML 也将服务对象转向普罗大众,不过,EasyDL的产业化进程显得更正以平台化、生态化的思路,加推进AI产业化落地。所谓平台化,即AI技术以最低的门槛向外输出,合作伙伴基于场景进行开发,用于解决实际问题;而生态化的核心,就是核心技术平台不争利,放利给生态伙伴,进而产生巨大辐射效应。 EasyDL展示AI开放生态的一种策略:用平台化的思路,将AI规模化落地,实实在在解决真问题。 近期,大量个人也正加入到EasyDL的开发者行列中来。
l****m 2018-07-10
向量(一)
文章结构: 向量 背景介绍 效果展示 模型概览 数据准备 编程实现 模型应用 总结 参考文献 本教程源代码目录在book/word2vec,初次使用请您参考Book文档使用说明。 背景介绍 本章我们介绍的向量表征,也称为word embedding。向量是自然语言处理中常见的一个操作,是搜索引擎、广告系统、推荐系统等互联网服务背后常见的基础技术。 在这些互联网服务里,我们经常要比较两个或者两段文本之间的相关性。为了做这样的比较,我们往往先要把表示成计算机适合处理的方式。最自然的方式恐怕莫过于向量空间模型(vector space model)。 在这种方式里,每个被表示成一个实数向量(one-hot vector),其长为字典大小,每个维对应一个字典里的每个,除了这个对应维的值是1,其他元素都是0。 One-hot vector虽然自然,但是用处有限。比如,在互联网广告系统里,如果用户输入的query是“母亲节”,而有一个广告的关键是“康乃馨”。
c****2 2018-07-10
个性化推荐(一)
当我们训练好模型后,只需要输入对应的用户ID和电影ID,就可以得出一个匹配的分数(范围[0,5],分数越高视为兴趣越大),然后根据所有电影的推荐得分序,推荐给用户可能感兴趣的电影。 Input movie_id: 1962 Input user_id: 1 Prediction Score is 4.25 模型概览 本章中,我们首先介绍YouTube的视频个性化推荐系统[7],然后介绍我们实现的融合推荐模型。 YouTube的深神经网络个性化推荐系统 YouTube是世界最大的视频传、分享和发现网站,YouTube个性化推荐系统为超过10亿用户从不断增长的视频库中推荐个性化的内容。整个系统由两个神经网络组成:候选生成网络和序网络。候选生成网络从万量级的视频库中生成个候选,序网络对候选进行打分序,输出最高的数十个结果。系统结构如图1所示: 图1.
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