前沿的知识图谱自动构建技术有哪些？这篇文章将逐一解答这些问题。二者展示的信息量是差不多的，但右边这种看起来更加直观。而且，随着文本篇幅的增长，这种优势会体现得更加明显。其中，图的节点代表现实世界中存在的“实体”，图的边则代表实体之间的“关系”。基于知识图谱

人工智能在市场营销领域取得的成功，揭示了人类的一些思维和行为模式，这些模式可以转化为其他应用程序。市场营销业已成为AI创新的试水之地，尤其是在人类行为建模和AI与人类交互探究层面更具实验价值。目前AI的局限性阻碍了机器使用溯因推理或创造性思维的能力。AI已

如今，据大多数研究公司预测，人工智能将在不远的未来发挥越来越重要的作用，因此，以人工智能为核心的各类宣传也令人眼花缭乱。虽然企业领导者们都对机器学习技术非常感兴趣，但却不得不面对人才短缺的困境。事实证明，全球范围内，只有少数开发者拥有开展新人工智能项目所需

MIT 的一项研究认为，深度学习正在逼近算力极限。深度学习需要大量数据和算力，这二者的发展是促进这一次人工智能浪潮的重要因素。这项研究由 MIT、MIT-IBM Watson AI 实验室、延世大学安德伍德国际学院和巴西利亚大学的研究人员开展，他们发现深度

在长达两周的「骂战」之后，图灵奖得主、Facebook 首席 AI 科学家 Yann Lecun 宣布，自己将退出推特。「我请求社交网络上的所有人不要再互相攻击了，特别是对于 Timnit Gebru 的攻击，以及对于我之前一些言论的攻击。」Yann Le

重复的工作总是很让人恼火。就像每当开启一个新的项目，我都得一遍遍地创建新的深度学习机器。先是安装Anaconda，再为Python和Tensorflow配置不同环境以防互相干扰。这种情况常常发生。再被折磨很多次后，我开始思考，有没有更加高效的方法呢？功夫不

现在又有了一个新选择，据可靠消息，来自旷视 Brain++的 核心深度学习框架即将于 3 月底开源。旷视将通过开源和开放的形式将其强大的算力、各类 SOTA 模型和框架资源赋能给所有开发者和高校师生使用。在重磅介绍 MegEngine 之前，我们不得不向大

未来一年人工智能技术和市场将会如何发展?而在主要的人工智能趋势中，寻找边缘计算的建模、对数据治理的新关注以及持续的人才竞争。很多企业都在采用人工智能，但是，很少有人做得很好。实际上，根据麻省理工学院2019年发布的《SMR-BCG人工智能全球执行研究报告》

「神经网络就像数数一样简单」，「卷积层只是一个蝙蝠信号灯」……在本文中，一位奶爸从手写数字识别入手，用这样简单的语言向自己 8 岁的女儿解释了一下「深度学习」。当然，用这篇文章向女朋友科普自己的工作也是可以的。机器学习，尤其是深度学习是一个热门话题，你肯定

你是否曾经听到过人们谈论机器学习，而你却对其含义只有一个模糊的概念呢？你是否已经厌倦了在和同事对话时只能点头呢？现在，让我们一起来改变这个现状吧！如果这篇文章能引起一部分人对机器学习的兴趣，那我的使命就达成了。机器学习算法是个黑盒，它可以重复使用于很多不同

目前为止我们已经学习了两种机器学习的方法了。如果你去实践，会发现很多问题，其中一项很可能就是过拟合的问题。过拟合就是我们在学习中，对样本的拟合非常好，但是一旦对新的样本就完全失效。这类问题以后还会有分析，究其原因，我们使用模型中某些特征的影响被放大了，这是

近日，阿里正式开源轻量级深度学习端侧推理引擎“MNN”。AI科学家贾扬清如此评价道：“与 Tensorflow、Caffe2 等同时覆盖训练和推理的通用框架相比，MNN 更注重在推理时的加速和优化，解决在模型部署的阶段的效率问题，从而在移动端更高效地实现模

OpenAI 发布了 Spinning Up，这是一份教学资源，旨在让所有人熟练掌握深度强化学习方面的技能。Spinning Up 包含清晰的 RL 代码示例、习题、文档和教程。在项目主页中，OpenAI 提供了非常完整的使用教程，包括 Spinning

本文介绍支付宝App中的深度学习引擎——xNN。xNN通过模型和计算框架两个方面的优化，解决了深度学习在移动端落地的一系列问题。xNN的模型压缩工具 在业务模型上实现了近50倍的压缩比， 使得在包预算极为有限的移动App中大规模部署深度学习算法成为可

Google不仅是大数据和云计算的领导者，在机器学习和深度学习上也有很好的实践和积累，在2015年年底开源了内部使用的深度学习框架TensorFlow。TensorFlow不仅在Github开放了源代码，在《TensorFlow: Large-Scale

机器学习和深度学习现在很火，你会发现突然间很多人都在谈论它们。如下图所示，机器学习和深度学习的趋势对比：。本文将会以简单易懂的语言及示例为大家详细解释深度学习和机器学习的区别，并介绍相关用途。深度学习和传统机器学习最重要的区别是它的性能随着数据量的增加而增

自然语言处理是研究和实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。本文主要介绍深度学习在自然语言处理中的应用。具体的任务包括：。理解音素和词素等术语是基本功，有专门的语言培训课程。我们先来看看传统的NLP方法是如何理解下面这个词语：。根据语言学

如今，人工智能越来越多的被大家提及和应用，但是，到底什么是人工智能、机器学习和机器视觉?对于人工智能和它的细分领域，例如机器视觉，却很少能有人说得清楚它们到底是什么以及如何工作的。今天，小编特意采访采访了人脸识别专家、获得国家科技进步奖二等奖、广东非思智能