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发布于2022-04-21 08:53:58

机器学习算法和架构在MLOps框架下的工程实践
本文主要介绍机器学习（以下简写为 ML）算法和架构在 MLOps 框架下的工程实践。当从业者具备了足够丰富的知识储备时，就可以开始尝试 ML 了。通常情况下，ML 实践会涉及研究和生产两个主要环境。研究环境可以在本地计算机或工作站上，这通常是为了进行...

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发布于2022-03-30 09:10:35

详解强化学习多智能体博弈算法——蒙特卡洛树搜索
强化学习，除了可以用于单个强化学习智能体和环境的相互作用，也可以用于两个或者多个智能体在某个强化学习环境下的博弈。关于这种类型的算法，最有名的应该是蒙特卡洛树搜索（Monte Carlo Tree Search，MCTS）。随着 AlphaGo 和 A...

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发布于2022-02-23 09:37:53

如何用AI技术增强企业认知智能？超详细架构解读！
认知的高度决定了创造价值的高度。企业在从创办、发展、竞争、成功到衰亡的全生命周期中，会面临复杂多样的决策场景。然而，时代演变产生的海量、分散、实时的信息，仅靠人类个体是难以高效、准确地感知、认知和决策的。因此，企业需要通过大数据与人工智能技术，提升对...

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发布于2022-02-14 09:36:24

2022年，哪些技术将改变世界？权威报告趋势预测
【*参照“机器之心”】弹指之间，2021 年已经远去。这一年，新冠疫情全球经济和社会生活带来诸多挑战，同时，科学技术的力量得以持续显现。技术进步与产业发展的速度进一步加快，数字技术、智能技术为人们的生活带来了更多的想象空间。站在 2022 年的起点展望...

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发布于2022-01-17 13:10:10

人类视觉计算理论经典著作，豆瓣评分9.7，中文版惊鸿面世！
今天给大家介绍一本豆瓣评分高达 9.7 分、成书于 40 多年前的神书：这是一本影响一代脑、认知、计算机视觉专家的经典著作！在计算机视觉领域，本书至少做出了两个重大贡献： 1.提出了视觉研究需要相对独立地考虑包括计算理论、算法和神经实现在内的三个“理...

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发布于2021-12-29 16:25:45

图神经网络在生化医疗方面的相关应用
预测分子的化学性质和化学反应在生化领域，药物分子化合物、蛋白质等经常被作为研究对象。以分子为例，它是一个天然的图结构，可以将分子中的原子看作节点，将化学键看作边，研究分子的化学性质就可以看成给一个图分类或者回归问题。事实上，在机器学习图分类问题的标准数据...

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发布于2021-12-29 15:13:48

联邦学习在视觉领域的应用，揭秘2020年AAAI人工智能创新应用奖获奖案例！
联邦学习是如何应用在视觉领域的？本文会通过一个获得了 2020 年 AAAI 人工智能创新应用奖（也是第一个基于联邦学习的人工智能工业级奖项）的案例来向大家介绍！本案例是联邦学习在视觉、物联网、安防领域的实际应用，对分散在各地的摄像头数据，通过联邦学习...

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发布于2021-12-29 15:10:30

偷窥了阿里的图像搜索架构，干货分享给你！
进入 21 世纪以来，伴随着互联网的高速发展，通过图像和视频来进行需求表达越来越成为大家的习惯。图像搜索与识别算法使得图像视频内容得以结构化和数字化，以便可以在各种检索和分析引擎中被最大限度地挖掘和利用。阿里巴巴研发出的移动端以图搜图应用——拍立淘，使...

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发布于2021-12-07 09:35:04

GNN 模型在生物化学和医疗健康中的典型应用
计算生物化学和医疗健康的数据常常通过图来表示。例如，分子和化合物可以自然地表示为以原子为节点、以键为边的图。蛋白质相互作用（Protein-ProteinInteractions，PPI）记录了两个或多个蛋白质之间的物理联系，这种联系可以很自然地用图的...

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发布于2021-12-07 09:31:57

如何正确地运用人工智能模型？
模型，是客观事物的简化表示！历史上，每一个伟大模型的提出，都极大地推动了科学和社会的发展，比如历史上出现的 3 个非常有名的模型——万有引力定律、大陆漂移假说、日心说。在人工智能领域，也有很多模型用来解决现实生活中遇到的千千万万的问题。我们在现实生活...

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发布于2021-12-07 09:30:15

关于决策树，你一定要知道的知识点！
在现实生活中，我们每天都会面对各种抉择，例如根据商品的特征和价格决定是否购买。不同于逻辑回归把所有因素加权求和然后通过 Sigmoid 函数转换成概率进行决策，我们会依次判断各个特征是否满足预设条件，得到最终的决策结果。例如，在购物时，我们会依次判断价格...

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发布于2021-12-07 09:23:04

解经典强化学习算法，搞定“阿尔法狗”下围棋
以上内容摘自《深度强化学习：基础、研究与应用》一书。想继续阅读的读者欢迎关注和购买此书阅读。《深度强化学习：基础、研究与应用》董豪、丁子涵、仉尚航等著一本书轻松上手深度学习 | 强化学习 | 模仿学习 | 集成学习 | 并行计算 | 多智能体强化...

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发布于2021-11-30 10:12:28

瞥一瞥AI，撩一撩算法
本文转自【吕磊】风和日丽的午后，你走在马路上。一个人型机器人迎面走来，点头，微笑，挥手，和你擦肩而过。你回头望去，街头绿灯下，机器人正小跑穿过人行横道，步伐轻盈，体态自然。机器人渐行渐远…… 你停下脚步，浮想联翩。“我和它究竟有何分别？” “不，那...

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发布于2021-11-30 10:08:00

BERT模型为什么这么强?
如果你是一名自然语言处理从业者，那你一定听说过大名鼎鼎的 BERT 模型。 BERT（Bidirectional Encoder Representations From Transformers）模型的“荣耀时刻”是 2018 年：称霸机器理解测试 SQ...

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发布于2021-11-30 10:03:07

当知识图谱遇上预训练语言模型
知识图谱与语言预训练是什么关系呢？本文就将从语言预训练模型开始，介绍知识对语言预训练模型的价值，并介绍几个前沿的知识图谱增强语言预训练模型。 01 知识图谱与语言预训练关于“知识”的话题有两条不同的技术思路。一条思路认为需要构建知识图谱，利用符号化的...

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发布于2021-11-23 10:36:31

实用推荐系统：寻找有用的用户行为
大多数关于推荐系统的图书都讲述了算法及其优化方法。这些书都认为你已经有了一个大的数据集来供算法使用。数据集不会像变魔术那样凭空出现。要想收集到正确的用户偏好数据，就需要投入精力和进行思考。它会成就你的系统，或者搞砸你的系统。“垃圾进，垃圾出。”（Garba...

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发布于2021-11-23 10:30:06

来看看深度学习如何在文娱行业“落地”
深度学习伴随着大数据与云计算技术的崛起而快速发展起来，并在计算机视觉、语音等感知领域迅速取得成功。相对于传统机器学习，深度学习的算法设计更加灵活，可以显著提升针对感知类问题的效果。随着算力及分布式工程能力的进一步提升，深度学习的参数规模越来越大。可以说，...

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发布于2021-11-09 14:23:40

如何在AI工程实践中选择合适的算法？
在使用深度强化学习（Deep Reinforcement Learning，DRL）算法解决实际问题的过程中，明确任务需求并初步完成问题定义后，就可以为相关任务选择合适的 DRL 算法了。以 DeepMind 的里程碑工作 AlphaGo 为起点，每年各...

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发布于2021-11-09 14:19:01

多模态知识图谱前沿进展
1．知识图谱的多模态数据来源本节探讨多模态知识图谱的问题。前面曾多次提到，知识图谱的数据来源不仅仅是文本和结构化数据，也可以是图片、视频和音频等视觉或听觉形式的数据。多模态就是指视觉、听觉和语言等不同模态通道的融合。能够充分融合和利用语言、视觉和听觉等多...

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发布于2021-11-04 14:34:22

深度学习视频理解之图像分类
根据中国互联网络信息中心（CNNIC）第 47 次《中国互联网络发展状况统计报告》，截至 2020 年 12 月，中国网民规模达到 9.89 亿人，其中网络视频（含短视频）用户规模达到 9.27 亿人，占网民整体的 93.7%，短视频用户规模为 8.73 ...

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