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| 本文作者： 楊仁杰 | 2017-02-15 11:31 |
雷鋒網(wǎng)獲悉，第一屆TensorFlow Dev峰會(huì)將于2017年2月15日在加利福尼亞州山景城舉行，到時(shí)TensorFlow團(tuán)隊(duì)將會(huì)做相關(guān)的技術(shù)訪談和演示，整個(gè)活動(dòng)將持續(xù)一整天，同時(shí)，整個(gè)會(huì)議還將在Google開發(fā)者論壇、YouTube上進(jìn)行直播，給不能到現(xiàn)場的開發(fā)者提供第一手資料。
會(huì)議時(shí)間：2017年2月15日
會(huì)議地點(diǎn)：加利福尼亞州山景城
活動(dòng)詳情：https://events.withgoogle.com/tensorflow-dev-summit/#content
直播地址：https://www.youtube.com/watch?v=LqLyrl-agOw
2月14日，IBM正式宣布其PowerAI人工智能開發(fā)平臺(tái)現(xiàn)在支持由谷歌原創(chuàng)的TensorFlow 0.12架構(gòu)。
PoweAI人工智能平臺(tái)基于POWER8體系結(jié)構(gòu)，支持企業(yè)級(jí)開源機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。通過IBM的PowerAI人工智能平臺(tái)，TensorFlow能為企業(yè)開發(fā)先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品與系統(tǒng)，提供新的快速、靈活以及產(chǎn)能完備的開發(fā)工具。
在最新版的PowerAI人工智能平臺(tái)，IBM還增加了Chainer深度學(xué)習(xí)架構(gòu)。PowerAI人工智能平臺(tái)目前包括了CAFFE, Chainer, TensorFlow, Theano, Torch, cuDNN, NVIDIA DIGITS以及其它若干個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)架構(gòu)和庫。
IBM PowerAI下載：https://www.ibm.com/us-en/marketplace/deep-learning-platform
詳情：http://www.iot101.com/collectnews/2017-02-14/12836.html?utm_source=tuicool&utm_medium=referral
近期，谷歌宣布開放了一個(gè)基于 Youtube 視頻的圖像數(shù)據(jù)集 Youtube-BoundingBoxes Dataset，為所有研究者進(jìn)行模型訓(xùn)練和研究提供了新資源。
該數(shù)據(jù)集包含有在 23 個(gè)物體類別上的 1050 萬人工標(biāo)注的幀，其中包含 500 萬邊界框（bounding boxes），它們密集標(biāo)記了 38 萬條 15-20 秒鐘長度的 YouTube 視頻片段（從 24 萬個(gè)視頻中截取），其圖像質(zhì)量類似于手機(jī)攝像。這個(gè)數(shù)據(jù)集的標(biāo)注和邊界框精度超過了 95%。迄今為止，它是對(duì)時(shí)間連續(xù)幀內(nèi)的物體進(jìn)行跟蹤，包含邊界框的最大人工注釋視頻數(shù)據(jù)集。
詳情：https://research.googleblog.com/2017/02/advancing-research-on-video.html
數(shù)據(jù)庫：https://research.google.com/youtube-bb/
昨天Jason Brownlee在其博客上為大家分享了一個(gè)基于Python的時(shí)間序列預(yù)測巴爾的摩的年度用水量案例，作者通過收集1885年至1963年巴爾的摩的年用水量，基于ARIMA模型，對(duì)巴爾的摩的年用水量進(jìn)行了預(yù)測，通過案例中的提供的工具和框架，相關(guān)研究者可以將類似技術(shù)擴(kuò)展到其他的時(shí)間序列預(yù)測場景之中，后續(xù)雷鋒網(wǎng)也會(huì)在第一時(shí)間為大家分享相關(guān)Python的時(shí)間序列預(yù)測詳解案例。
英文原文地址：http://machinelearningmastery.com/time-series-forecast-study-python-annual-water-usage-baltimore/
來自維基媒體基金會(huì)和Alphabet's Jigsaw的計(jì)算機(jī)科學(xué)家已經(jīng)證明，未來可通過AI機(jī)器學(xué)習(xí)來檢測維基百科上的惡意評(píng)論。
通過小批量的10萬惡意評(píng)論進(jìn)行訓(xùn)練，研究人員構(gòu)建的相關(guān)機(jī)器學(xué)習(xí)算法已經(jīng)能夠區(qū)分直接與間接人身攻擊。
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