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87天65個國家過萬名選手,AI Challenger的200萬獎金將花落誰家?

科研大數據,智慧競技場。高手雲集,誰主沉浮?

發佈時間: 2018-11-14 05:24:36點擊量: 784

大講堂 | 深度強化學習在電商推薦中的應用

本次公開課將討論深度強化學習在電商推薦中應用的最新研究工作。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:45點擊量: 324

進入 kaggle 競賽前 2% 的祕訣

前幾年,我找到了一些標準的流程來探索特徵進而建立起更好的機器學習模型。這些簡單但是強大的技術幫我在 Instacart 網站購物車分析競賽中排進前2%,而且在其他地方,這這些方法也非常有用。所以,讓我們開始吧!

發佈時間: 2018-11-14 05:23:42點擊量: 553

博客 | 「壓縮」會是機器學習的下一個殺手級應用嗎?

機器學習的研究正進行的如火如荼,各種新方法層出不窮。儘管這樣,還有一個問題擺在面前,研究這些算法對於現實有什麼用。特別是當討論起機器學習在手機和其他設備上的應用時,經常會被問到到:「機器學習有什麼殺手級應用?」

發佈時間: 2018-11-14 05:23:38點擊量: 610

智能手機哪家強?實時人像分割大比拼!

本文的方法是建立一個分割系統,從單張的RGB圖像得到想要的信息。這樣人像分割效果可以應用於更多的相機。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:34點擊量: 739

自動駕駛中的傳感器融合算法:第一部分-卡爾曼濾波器和擴展卡爾曼濾波器

追蹤靜止和移動的目標是自動駕駛技術領域最為需要的核心技術之一。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:31點擊量: 968

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“AI Challenger全球AI挑戰賽”落幕 獲獎團隊分享200萬獎金

歷時130天,全球AI屆最大盛事之一,來自65個國家上萬名選手參與。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:30點擊量: 595

話題 | 如何看待谷歌最近開源的“最強NLP模型”BERT?

這裏是 AI 研習社,我們的問答版塊已經正式推出了!歡迎大家來多多交流~

發佈時間: 2018-11-14 05:23:27點擊量: 931

這 25 個開源機器學習項目,一般人我不告訴 Ta

在過去幾年中,機器學習開闢了很多新的領域,GitHub上有大量優秀的開源機器學習項目,本文列出了目前最受歡迎的項目。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:24點擊量: 435

馬克!程序員必須收藏的 10 類工具&庫,助你提高效率變大神

每一個行業都有它自己的一些工具,一個好的程序員比其他人更加熟悉那些工具,也能比一般的程序員更善於使用那些工具。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:19點擊量: 985

博客 | TensorFlow系列專題(三):深度學習簡介

本文為磐創AI的TensorFlow系列專題第三篇

發佈時間: 2018-11-14 05:23:15點擊量: 933

資源 | 機器學習常用數據集合集

研究機器學習的時候手裏沒有數據集簡直就像在戰場上槍裏沒有子彈,這次就給大家帶來一點彈藥。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:12點擊量: 43

博客 | EMNLP2018上FB、谷歌繼續並肩「刷榜」,瓜分最佳長論文和十分之一接受論文

作為有專門的人工智能學術性研究院、有大規模團隊和高額科研預算的企業,Facebook 和谷歌一如既往地在 EMNLP 2018 上收穫頗豐。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:08點擊量: 95

程序員的下一個“黃金時代”?程序員進,免費!

如果你是區塊鏈的擁躉者,如果你對區塊鏈世界充滿好奇,甚至於你對區塊鏈一無所知!2018比原鏈全球開發者大會,都不容錯過。

發佈時間: 2018-11-14 05:23:04點擊量: 98

猿桌會 | 人機交互技術探索

利用 NLP 、NLU 技術,下一步是否能脱離一問一答的迴應方式?是否機器人能主動的跟人產生互動?沒有情緒情感的機器人真的算是智能機器人嗎?情緒情感又有哪些可能的應用?

發佈時間: 2018-11-14 05:23:01點擊量: 878

博客 | EMNLP 2018 詳盡參會見聞

第一大亮點是研究「闢謠」

發佈時間: 2018-11-14 05:22:57點擊量: 190

博客 | AI 從業者都應該知道的實驗數據集

數據集對於深度學習模型的重要性不言而喻,然而根據性質、類型、領域的不同,數據集往往散落在不同的資源平台裏,急需人們做出整理。 fast.ai 近期將這些重要的數據集彙總到了一篇文章裏,雷鋒網 AI 科技評論把文章編譯如下。

發佈時間: 2018-11-14 05:22:52點擊量: 900

理解 YOLO 目標檢測

這篇文章從它的角度解釋了YOLO目標檢測結構。它將不會描述網絡的優缺點以及每個網絡設計如何選擇的原因。相反的,它關注的是網絡是如何工作的。

發佈時間: 2018-11-14 05:22:49點擊量: 350

明天15點大講堂 | DeepIM: 基於單張RGB圖像的物體姿態估計

本工作提出了一個解決方案,能大幅度提升RGB圖像上物體姿態估計的精度,多個指標追平乃至超越基於RGB-D圖像的方法的結果。

發佈時間: 2018-11-14 05:22:45點擊量: 835

博客 | 重温五條 AI 基礎規律

雖説 AI 的工作方式挺神祕的,但在處理技術問題的時候,以下這五個 AI 原則應該可以幫你規避一些錯誤。它們對於當代的基於統計學習的機器學習(Machine Learning)系統,尤其是深度學習(Deep Learning)系統尤其適用。

發佈時間: 2018-11-14 05:22:41點擊量: 351