微軟因果推理框架DoWhy入門

人類的大腦有一種非凡的能力,能將原因與特定的事件聯系起來。從選舉的結果到掉在地板上的物體,我們不斷地把引起特定效果的一系列事件聯系起來。神經心理學將這種認知能力稱為因果推理。計算機科學和經濟學研究一種...

機器學習”玩”起來:自制兩個小游戲

人工智能和機器學習絕對是強大的技術。然而,對于那些沒有太多相關背景知識的人(大概是所有人了)來說,有些行業術語通常是抽象的和模糊的。 去年,我開始在中國科學院的音樂和人工智能實驗室研究音樂機器學習。雖...

Rapidminer:管理數據連接、加快部署和改進協作

你可能會遇到與管理數據源連接相關的一些問題。如果在將流程轉移到生產過程中花費了大量時間來替換連接,在團隊中進行協作時遇到困難,或者只是簡單地發現當前功能集過于嚴格,這篇文章可能會對你有所幫助。 在9....

TensorFlow 2.0實戰入門(下)

在昨天的文章中,我們介紹了TensorFlow 2.0的初學者教程中實現一個基本神經網絡的知識,今天我們繼續昨天沒有聊完的話題。開始學習吧~ 傳送門:TensorFlow 2.0實戰入門(下) 激活功...

TensorFlow 2.0實戰入門(上)

如果你正在讀這篇文章,你可能接觸過神經網絡和TensorFlow,但是你可能會對與深度學習相關的各種術語感到有點畏縮,這些術語經常在許多技術介紹中被掩蓋或未被解釋。本文將深入介紹TensorFlow ...

基于深度學習方法可加快生成更清晰且逼真的圖像

蒙特卡羅計算方法是游戲和電影中生成的許多逼真圖像的基礎。它自動模擬復雜的燈光和相機物理,從不同的圖像特征和場景的樣本生成高質量的效果圖。但是渲染的過程很慢,可能需要幾個小時甚至幾天的時間才能生成一張圖...

Prophesee:基于幀的傳感器到基于事件的視覺系統

基于事件的視覺功能,如眼睛和大腦,以克服傳統機器視覺的固有限制。人眼與傳統攝像機幾乎沒有什么共同之處。 所有傳統視頻工具都通過每秒捕獲一些靜止幀來表示動作。這些圖像快速顯示,產生連續運動的錯覺。從翻書...

英特爾開發模型訓練新技術,效率更高且不影響準確性

英特爾開發模型訓練新技術,效率更高且不影響準確性

一般而言,AI模型的大小與其訓練時間相關,因此較大的模型需要更多的時間來訓練。通過修剪可以優化數學函數(或神經元)之間的連接,從而減小其整體尺寸而不會影響準確性,但是訓練之后才能進行修剪。 英特爾的研...

Clarifai:反饋循環長期保持高質量的AI結果

上個月,紐約市主辦了2019年O Reilly AI大會。包括我們的首席執行官兼創始人Matt Zeiler在內的業內人士以及其他領域的專家,分享了關于人工智能如何改變商業格局的認識。 Matt的談話...