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j****2 2018-07-10
大脑开放日来袭 24种全新AI能呈现
为了让流浪喵过上幸福的生活,程序员出身的他用百大脑动物识别术和百EasyDL打造出 “猫脸门禁”、“病猫识别”、“绝育识别”三大智能功能,流浪猫一个温暖的住所的同时帮助救助志愿者现生病和未绝育的流浪猫。晚兮提到,凭借百大脑的开放术,他只用半天就设计出了智能猫窝的三项主要AI功能,看似高冷的AI术最终化为猫咪们的守护神,让现场的小伙伴们感到暖心又感动。 2018年百大脑走进6大城市举办7场行业创新布了企业服务、信息服务、地产物业、智能零售、智能工厂、智能校园、智能政务7大行业解决方案,动AI与不同行业、具体场景相结合,AI术渗透到产业的毛细血管。百大脑目前已经落地20+行业,生态赋能已成燎原之势。 百大脑新品体验师计划 如果只是术“阅兵”会让你觉得意犹未尽,为了进一步激励开者学习应用百大脑开源能,百大脑现已提出了“百大脑新品体验师计划”,希望与开者一起动百大脑进化,帮助他人一起成长,探索AI前沿应用。
****ac 2018-07-12
亿元免费算 | 百大脑AI Studio重磅出算支持计划
“提供总计1亿元免费算,助者成功”——百大脑AI Studio 大数据、大模型、大算学习展的必备因素,算的重要性不言而喻。4月23日,首届 WAVE SUMMIT 2019学习开者峰会,百一站式开平台 AI Studio 重磅出算支持计划:豪掷1亿元免费算,为普通开者破除算桎梏。 百大脑AI Studio 百大脑AI Studio是集合AI教程、代码环境、算法算、数据集和比赛的一站式学习、开、交流平台。该平台旨在帮助开者迅速掌握AI开知识,并熟悉模型创建,训练及部署的全过程。 百大脑AI Studio中,项目有两个模式::一人一卡(单机)和远程集群模式。 其中一人一卡模式的配置此前以CPU为主。为了解决该模式下性能不足的问题,百大脑AI Studio准备了大量的Tesla V100训练卡和相关资源,总价值1亿人民币。 Tesla V100训练卡是当前性能最好的工业级训练卡之一。根据英伟达的说明, 该GPU的性能是单核CPU的47倍。此举将普惠百大脑AI Studio用户,破除用户的算困境。
s****5 2018-07-10
个性化荐(二)
总结 本章介绍了传统的个性化荐系统方法和YouTube的神经网络个性化荐系统,并以电影荐为例,使用PaddlePaddle训练了一个个性化荐神经网络模型。个性化荐系统几乎涵盖了电商系统、社交网络、广荐、搜索引擎等领域的方方面面,而在图像处理、自然语言处理等领域已经挥重要作用的学习术,也将会在个性化荐系统领域大放异彩。 参考文献 P. Resnick, N. Iacovou, etc. “GroupLens: An Open Architecture for Collaborative Filtering of Netnews”, Proceedings of ACM Conference on Computer Supported Cooperative Work, CSCW 1994. pp.175-186. Sarwar, Badrul, et al. "Item-based collaborative filtering recommendation algorithms."
c****2 2018-07-10
个性化荐(一)
优点是简单直接,不需要依据其他用户对商品的评价,而是通过商品属性进行商品相似量,从而用户所感兴趣商品的相似商品;缺点是对于没有任何行为的新用户同样存在冷启动的问题。 组合荐[5](Hybrid Recommendation):运用不同的输入和术共同进行荐,以弥补各自术的缺点。 近些年来,学习在很多领域都取得了巨大的成功。学术界和工业界都在尝试将学习应用于个性化荐系统领域中。学习具有优秀的自动提取特征的能,能够学习多层次的抽象特征表示,并对异质或跨域的内容信息进行学习,可以一定程上处理个性化荐系统冷启动问题[6]。本教程主要介绍个性化荐的学习模型,以及如何使用PaddlePaddle实现模型。 效果展示 我们使用包含用户信息、电影信息与电影评分的数据集作为个性化荐的应用场景。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荐得分排序,用户可能感兴趣的电影。
1****6 2018-07-10
反向图灵测试——如何识别这是不是AI?
翻译出现有几十年了,常用的单词和短语BTW/WTF/OMG用大词库即可,用户大脑会做二次语意加工。谷歌2016年9月底才宣布在谷歌翻译采用AI术,在此之前的谷歌翻译同样是可用的啊。翻译和文字搜索是异曲同工的,但以图搜图是真AI。 各种广告、APP、资讯的智能荐依赖的就是用户长期画像和短期意图,具体标签和统计方法是商业机密;我很难评估这机密是AI还是大数据,但这些术几年前就已经成熟落地,所以我倾向于是大数据。有些智能荐根本就不智能,男人就美女和猎奇广告,挤地铁用IPhone的女顾客就轻奢化妆品,洞察人性的广告不需要搞数学和计算机。 一些刻洞察人性的玩家也会用AI做诸如星座算命、验证心理有几座断背山、荐股票彩票一类的服务,其实就是消磨时光涨点粉丝。我在前一篇AI普文章中已经说过了,学习的结果必须要人做验证,人脸和鉴黄可以找人验证,但股票预测没人有能验证。真懂股票IT术又好的人早去做量化交易了,赚到钱买粉不比编故事吸粉更痛快? 还有一些创意纯粹就是蹭热点做逼格塑造,连造假的成本都没有。
x****7 2018-07-10
行进阶专业 传统企业AI转型差的可能只是一个百EasyDL
AI普惠:以平台化思路 就迫切希望获取AI能的企业而言,百EasyDL一个显而易见的优势在于,目前接口采用限量免费的政策,上线模型后可免费获得500次/天的调用额布离线SDK也可以获得2个免费的试用版离线SDK。 “无你在哪里,无你从事什么行业,我们都希望你能够平等、便捷地获取AI能,至少获取百的AI能。”百EasyDL的出及政策安排,正在兑现李彦宏AI的普惠承诺。 传统上,新术传播趋势一般遵循“S型曲线”理,即一项术在引进期,其商业化成果相对昂贵,普及比较缓慢,一旦进入成长期,普及速呈现指数型增长,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、动缺乏,最后进入衰退期。 百EasyDL则以低门槛操作和限量免费政策,大大缩短了导入期,动了AI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,百EasyDL的产业化进程显得更快。 百正以平台化、生态化的思路,加速进AI产业化落地。
2018-07-10
解密开源这门生意——商业角看开源
前言 很多朋友都问过我,开源术究竟好在哪里,一个公司拥抱开源是不是加分项,参与开源的人是不是很酷的术大牛。本文抛开虚浮的情怀和热情,我们从商业和管理的角看一看开源。 1. 本质是对抗认知垄断 远古期的计算机没有版权概念,每一份代码都是一份全人类都可以学习借鉴的教学数据。 随着商业的兴起,商业公司倾向于将代码当做秘方保护,引入了版权的概念。闭源实操过程中有如下缺点: IT术无法跨跨公司进行交流,行业人才培养的很慢; 一个只能在很小可控范围内迭代,的进步速偏慢; 公司的商业策略以盈利优先,可能会掐灭术革新; 一个黑盒化的交付物,交付质量只能靠商业信誉保障; 商业总是试图建立垄断,黑客们警惕着垄断的恶行。 在版权限制下感到压抑的IT精英,自动开放源代码的交付方式,其中最出名的是GNU计划。GNU计划的重点是对抗IT术认知垄断,更自由的传播IT知识;GNU等开源计划既不是为了开源公司的商业利益,也没要参与者高级工证书,更不会因为开源而强行免费。
s****d 2018-07-11
亿元级云用户分析
4.架构和流程变化分析 大型云用户在上云过程中,其IT架构逻辑逐步生着变化,为了避免术泄密和保证通用性,我写的比较简单。 硬和系统管理——硬是标准还是特配、产权是租是卖、内网代维还是自主设计、服务器交钥匙还是黑盒服务——不同的客户项目需求,导致硬管理和监控不同于传统方案也不同于其他云项目。 广域网联通方案——云厂商大都是互联网出身,他们拥有DDOS的资源和统一前端的实践经验,还有海量廉价优质带宽。限制客户梦想的是老旧系统是否支持常见协议,还有底层工程师能否动上层业务测试和变动。 API调用PaaS——API云服务就是不可控过程的黑箱,客户没预算没精就盲目信任云厂商。客户有精就做多云冗余校验,有预算就做专有资源池部署;未来云厂商还会自定义SLA标准——大部分API云服务连等待超时都没定义。 版本布和数字化转型——无是微观的版本布还是宏观的数字化转型,其实都和上云没直接联系,一个是室内装修工作,一个是新建房屋工作,但装修的最好时机是房屋重建的时候,云厂商要帮客户动IT术革新。 5.服务输出分析 云厂商输出客户的即有云端IT资源,也有平台服务输出。
y****q 2020-09-01
百度app t7浏览内核广告屏蔽功能导致网页崩溃
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