Etsy利用計算機視覺對產品風格自動檢測并分類

風格對Etsy的數百萬商家來說非常重要。他們的產品大約有43種不同的類別,從針織品和化妝品到中世紀的現代裝飾,每種風格的流行程度隨著季節的變化而變化。 通常對物品進行分類需要大量的手工勞動。但是Ets...

DataRobot:收購ParallelM以增強人工智能管理

DataRobot收購了ParallelM,后者是一家機器學習模型管理,部署和監控平臺的初創供應商,此次收購旨在讓用戶更好地控制他們的AI生命周期。 這是兩年內DataRobot的第四次收購。這家機器...

自然語言處理:從基礎到RNN和LSTM(下)

昨天我們聊了一些自然語言處理的基本原理,比如“自然語言是什么”“計算機如何理解語言”“什么是自然語言處理”等等問題,在本文中我們將更深一步探討自然語言處理取得了怎樣的快速進展。 傳送門:自然語言處理:...

OpenAI研究報告:負責任的AI開發需要安全方面的合作

我們撰寫了一份政策研究論文,確定了目前可用于提高AI安全規范長期行業合作可能性的四種策略:溝通風險和收益,技術合作,提高透明度和激勵標準。分析表明,在安全方面的行業合作將有助于確保AI系統是安全和有益...

加州大學開發AI系統SpoilerNet,可預先識別劇透信息

在網上瀏覽信息時,你很難做到完全避開劇透,即使你小心翼翼,隨機推文或推薦的新聞也可能會劇透給你。但很快,AI智能體可能會幫你發現劇透,甚至在你有機會看之前就標出劇透的評論和內容。 SpoilerNet...

自然語言處理:從基礎到RNN和LSTM(上)

機器學習領域最引人入勝的進步之一,是培養機器理解人類交流的能力。機器學習的這一部分被稱為自然語言處理。 這篇文章試圖解釋自然語言處理的基本原理,以及隨著深度學習和神經網絡的發展,自然語言處理取得了怎樣...

Petuum:產業垂直的數字化轉型之旅

在過去的一年里,我有幸與40多位客戶見面,他們都在AI的幫助下努力解決行業挑戰。雖然這些對話涵蓋了一系列行業,包括水泥,采礦,鋼鐵,玻璃,制藥,公用事業等,但它們有幾個共同點。 雖然人工智能采用范圍很...

AI使用谷歌趨勢數據來預測感染流感人數

據估計,每年流感導致3140多萬人次就診,20多萬人次前往急診室和醫院。僅在2017年至2018年期間發生的流感疫情就是近年來持續時間最長、最嚴重的疫情之一,造成約8萬人死亡,近100萬人住院。 毋庸...

RapidMiner:企業身份驗證

RapidMiner正在推出新功能,這些功能對于希望投資ML和AI的大型組織而言應該非常有趣,但也需要對數據治理采取謹慎的預防措施,并嚴格管理對信息的訪問。 隨著AI和ML的數據治理進入對話的最前沿,...

MIT和谷歌利用機器學習自動翻譯失傳的語言

1886年,英國考古學家Arthur Evans偶然發現了一塊古老的石頭,上面用一種未知的語言刻著一組奇怪的文字。這塊石頭來自地中海的克里特島,Evans立即前往那里尋找更多的證據。他很快發現了許多刻...