2020年深度学习框架：PyTorch vs TensorFlow
介绍 深度学习是机器学习的一个分支。深度学习独特的地方在于它带来的准确性和高效性。当使用很多数据训练，深度学习系统能够达到甚至超过人的大脑。那么我们来看看深度学习的两个框架，PyTorch和TensorFlow，并做一些简单的比较。 本文会从五个方面比较这两个框架： 熟悉时间 Tensorflow是基于Python的一个编程语言，就像Sorrow...
Category: AI
用Python实现一个决策树分类器
本文将会介绍如何用Python实现一个决策树分类器。主要包含下面两个方面： 什么是决策树？ 使用Python实现决策树 什么是决策树 简单来说，决策树算法把数据按照树的结构分成了一系列决策节点。每一个决策节点都是一个问题，然后可以根据这个问题把数据分成两个或多个子节点。这个数一直往下创建，知道最终所有的数据都属于一个类。创建一个最佳决策的标准就是信息增益。下图就是一个简单的决策树示意图：...
Google DeepMind介绍
DeepMind其实包含两个方面：Google AI业务背后的创新以及其相关的组织。DeepMind是Alphabet（Google母公司）的辅助机构。 DeepMind已经集成到Google的各种工具和产品之中了，当你使用Google Home或者Goolge Assistant的时候，DeepMind无处不在。...
AI聊天机器人 — 机遇和挑战并存
也许AI领域最广泛和突出的应用就是各种各样的AI聊天机器人了。聊天机器人已经成为了大的组织的内部以及外部交流策略的不可或缺的一部分。聊天机器人已经在工业上取代人类成为了第一级查询的解决方案。这些方案中，终端用户都是直接和聊天机器人交互的。 什么是聊天机器人？ 聊天机器人是基于各种准则，模拟人类和终端用户进行交流。也就是说，聊天机器人可以像人类一样和你交流，他基于开始预定义的规则和逻辑问你问题，并且回答你的问题。 得益于复杂的机器学习算法，聊天机器人可以让电脑程序来模拟人类交流，并且能够对输入的查询做出相应的反应。因为聊天机器人由AI所驱动，所以他们能够自我学习并且理解人类的语言，而不仅仅是电脑的命令。他们的效率，正确率和总的智能程度会随着他们不断的对话而不断增长。 AI聊天机器人怎么工作？...
使用简单提取方法实现的文本摘要器
本文我们将使用一个非常简单但是可靠的提取方法来实现一个文本摘要器。 你有看到一些应用专门用来从一个文章或者新闻中提取出60字左右的摘要吗？比如inshorts。这样的效果就是我们这篇文章想实现的内容，我们将是用一个非常简单的提取方法来实现这个功能，不用担心，我会详细介绍什么是提取方法的。 其实有很多文章都介绍了文本摘要的实现，那么我们的文章有什么特点呢？那就是简单和易上手，我们会通过一些简单的代码片段来介绍这方面的内容。 文本摘要可以有两种实现的方法： 提取方法：从文章中找出n个最能够表达文章意思的句子，这个方法非常容易实现，并且也很容易理解。这也是为什么我会在这篇文章中使用这个方法。...
AI图形：2020年五月/六月最新资讯总结
这篇文章中，我们将会讨论各种不同图形数据库，包括一个关键的图形数据库技术，以及很多相关的前沿技术。 整个世界大部分仍然被封锁着，只有一部分国家正在慢慢恢复。在过去几个月中，很多东西都被暂停了，但同时也极大加速了一些别的东西的发展。而这其中，图形相关的开发就是一个加速发展的例子。 网上现在出现了很多图形教育相关的资料，并且可以免费获取，而且有越来越多的趋势。 图形数据库已经有了很大进步而且做了一些通报，同时正在通过发布新的功能，获得额外的基金以及引入策略合作伙伴来进行重新定位。 一个关键的图形数据库技术，RDF，它使得属性图形数据库和RDF得以兼容，并且正在有越来越多的工具支持它。...
电子商务如何使用AI来改进在线购物的体验
在线购物正如火如荼，因为人们可以在家里购物，然后坐等商品送达即可。根据NPR的数据，92%的美国消费者通过电子商务来购物，而且这个数字一直在增加。 对于在线购物，消费者的期待值很高，他们希望能够快速简单准确地找到能符合他们要求，解决他们问题的品牌。 现如今，消费者也希望他们付费的这些品牌能够了解他们。假如不能通过简单的交流就理解他们的需求的话，消费者与品牌之间的关系就会变弱。因为现在的竞品实在太多了，消费者有足够的空间去选择他们想要的东西。 还好我们有AI，它会帮我们非常简单地了解客户的需求，并为之定制相应的线上购物体验。它可以分析用户的数据来进行客制化，满足客户的需求，解决客户的问题。 下面就是三个电子商务使用AI来改进线上购物体验的方法：...
AI中数据标注（Labeling）的介绍
整个世界正充斥着各种各样的数据，仅仅在2018年，就产生了超过30ZB的数据。 任何一个AI项目中，对专业人员来说，数据的好坏都是一个非常关键的部分。 有时候，我们项目所需要的数据根本就不存在，另外一些时候，这些数据是存在的，但是我们无法获取 — 比如被竞争对手所垄断。当然，还有时候，我们可以获取到数据，但是这些数据却不能直接拿来被我们使用，本文就讨论在这种情况下我们该如何处理。...
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