近年来，随着人工智能（Artificial Intelligence，简称AI）技术的不断发展，其对各行各业的影响也在不断加深。根据Gartner对2019年的CIO议程调查，仅在2018年至2019年间，部署人工智能的组织就从4%增长到了14%。 然而对于许多企业来说，作为一种新兴技术，人...

人工智能这一轮的浪潮来的很快，接连攻克了图像识别、语音识别、自动驾驶等多个难题，简直是处于宇宙中心。从资本、媒体到创业者都对这个领域怀有极大的热情。 对于吃瓜群众来说，观感大概是这样：不知不觉，人工智能创业公司就到处都是了，各大巨头也纷纷入...

科技讯3月9日消息，据国外媒体TechCrunch报道，谷歌今天在旧金山举行的Cloud Next大会上宣布推出新的机器学习API，该API支持自动识别视频中的物体，使得它们变得可以搜索。 该名为视频智能（Video Intelligence）的API将可以让开发者开发能够自动识别视频中...

世界经历过工业革命，现在我们正处于数字革命的时代。机器学习、人工智能和大数据分析是当今世界的现实。 我最近有机会与Talend副总裁CiaranDynes以及Datalytyx主管JustinMullen交谈。Talend是一家软件集成供应商，主要为企业提供大数据解决方案，而Datalyty...

网络安全领域的独特对抗属性给人工智能应用落地带来了重重困难，但我们并不认为这最终会阻碍人工智能成为网络安全利器。我们尝试分析了人工智能在网络安全应用里的潜在困难，并试着解决它们。 基于机器学习、深度学习的网络安全应用研究是近年来网络安全领域...

机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：Joni Bengio 认为，未来的深度神经网络应当能够实现 System2（逻辑分析系统），实现的是有意识的、有逻辑的、有规划的、可推理以及可以语言表达的系统。本文所讨论的 Logical Reasoning（逻辑推理）拟实现的就是 Syst...

机器之心报道 机器之心编辑部 CMU 机器人研究所张昊（Hao Zhang）博士论文新鲜出炉，主要围绕着机器学习并行化的自适应、可组合与自动化问题展开。 随着近年来，机器学习领域的创新不断加速，SysML 的研究者已经创建了在多个设备或计算节点上并行机器学习训...

美股研究社获悉，据国外媒体报道，英特尔继续通过收购优质的初创公司，深耕机器学习和人工智能领域。 该公司近日收购了一家以色列公司 Cnvrg.io建立和运营一个供数据科学家构建和运行机器学习模型的平台，平台可以追踪和培训多个模型并对其进行比较，创建推...

机器之心报道 作者：蛋酱、小舟 神经网络画图神器 ML Visuals 正在持续更新。 去年 5 月，机器之心曾向大家推荐一款名为 ML Visuals 的机器学习画图模板，该项目受到广泛关注，迄今已收获 2.2K Star。ML Visuals 专为解决神经网络画图问题设计，最近，这一模...

现在，不管想解决什么类型的机器学习（ML）问题，都会有各种不同的算法可以供你选择。尽管在一定程度上，一种算法并不能总是优于另外一种算法，但是可以将每种算法的一些特性作为快速选择最佳算法和调整超参数的准则。 本文，我们将展示几个著名的用于解决回...

作者 | Deep Dutta 译者 | Sambodhi 策划 | 刘燕 本文带你从零开始了解量子机器学习。 本文最初发表在 Medium 博客，经原作者 Deep Dutta 授权，InfoQ 中文站翻译并分享。 如今，随着量子信息科学的日益普及，量子机器学习将是信息科学与技术领域的下一个大...

作者 | Alberto Romero 译者 | 王强 策划 | 刘燕 这一天迟早会到来，符号 AI 的结局又会重现 本文最初发布于 Medium 网站，经原作者授权由 InfoQ 中文站翻译并分享。 机器学习和深度学习的地位将日渐衰退，一直退回到它们的本来面目：花哨的统计技术。 至少...

要合成一种新的化学物质，研究人员需要基于他们对化学结构和化学键的了解提出可能产生新的化合物的元素组合假设，然后通过大量实验对假设进行验证以求幸运女神的眷顾。 哪怕有大量已知的化合物合成研究数据，对可能形成孤立化学物质的元素组合进行决策性的筛...

萧箫 发自 凹非寺 量子位 报道 | 公众号 QbitAI 获得机器学习博士学位后，我大概已经36甚至38岁了，找工作会很困难吗？年龄歧视在硅谷普遍存在吗？ 这是Reddit论坛上，一位年轻人po出的帖子。 他今年26岁，此前并未从事过任何技术型工作。 但现在，他忽然找...

机器之心分析师网络 作者：仵冀颖 编辑：H4O 本文重点关注了基于无服务器计算的机器学习的最新研究进展，并通过四篇研究论文表明了无服务器 ML 框架在执行机器学习任务时性能远优于经典的基于粗粒度的 VM 集群的ML框架。 一、机器学习和无服务器学习 1.1、机...

新智元报道 来源：外媒 编辑：keyu 【新智元导读】 在机器学习深入工业界时，实际操作并没有想象中那么简单。要部署任何项目，都需要经过完整的生命周期，而这个周期对于开发机器学习模型至关重要。此文深入全面总结了从零开始到正式上线过程中的所有步骤，...

机器学习正迅速融入业务运营，成为企业运营的一大基石，该技术的出现为各企业带来了诸多切实影响，如改进流程、提高效率、加速创新等。机器学习技术发展日新月异，与高性能计算选项和大量数据相结合，为大大小小的组织带来了一场变革风暴。 但和许多新兴技术...

无限宽神经网络与内核机的等价性，揭开了深度学习黑匣子的一角。 编译 | 杏花 编辑 | 青暮 在机器学习领域，人工神经网络逐年扩大规模，并取得了巨大成功，但同时它也制造了一个概念性难题。 当一个名为 AlexNet网络在2012年赢得年度图像识别比赛时，大约有6...

选自derekchia.com 作者 ：Zhiyuan Li 等 机器之心编译 编辑：小舟、魔王 论文复现一直是机器学习领域的难题，虽然最近多个学术会议提倡大家提交代码，但解决论文复现问题仍然任重而道远。在试图复现机器学习论文时，我们经常遇到哪些问题呢？新加坡机器学习...

机器之心报道 参与：小舟 在生产环境中部署机器学习模型是一个复杂的过程，需要考虑诸多因素，也存在很多挑战。近日，来自剑桥的研究者梳理了该流程常见的问题。 近年来，机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但是，在生产系统中部署机...