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来源36大数据,作者:奥兰多
『深度学习』微软携手亚马逊 推出全新Gluon深度学习库
一个多月前,微软与亚马逊打通了它们的语音助理。而今天,两家公司又宣布联手推出全新“Gluon”深度学习库,以便开发者们轻松搭建先进的机器学习模型。
Gluon 接口将为开发者们提供一个 Python API 和预先构建的神经网络组件,让他们可以更加流畅地调试和更新。当前,该深度学习库仅支持 Apache
MXNet 。不过微软表示,它将很快支持该公司的认知工具包(CNTK)
构造一个神经网络的难题,在于保持模型构建和训练性能之间的平衡。以 Apache MXNet 深度学习引擎为例:
从开发者的角度来看,微软认知工具包(Microsoft Cognitive Toolkit)和 Google TensorFlow
确实可以在一定程度上优化训练的过程,但通常需要大量的时间和复杂的编码。
而 Gluon,则为开发者们提供了针对各种神经网络模型的试验接口,以及对底层性能几乎没有任何影响的训练方法。
微软人工智能研究执行副总裁 Eric Boyd 相信,Gluon Interface
可以给开发者们“相当自由的选择”。至于它能对整个机器学习社区发挥多大的影响力,仍有待时间去检验
『谷歌』谷歌IBM携手推出Grafeas开源API:密切关注软件供应链
得益于各种“容器”(Containers)和“微服务”(MicroServices),我们构建软件的方式正在迅速发生改变。与此同时,新的模式也带来了新的问题。作为一名开发人员,你或许仍然想知道是谁构建了一个给定的“容器”,并且其中到底运行着什么。为了解决这个问题,Google、JForg、Red
Hat、IBM、Black Duck、Twistlock、Aqua Security 和 CoreOS
于今日联手宣布了开源的“Grafeas”(希腊语中是“scribe”的意思)。
作为一个新设立的联合开源项目,Grafeas 为用户提供了一个标准化的方式,便于其审核和管理他们的软件供应链。
此外,Google 还推出了另一个名叫“Krits”的新项目,其希腊语中是“judge”的意思,允许企业在部署 Kubernetes
期间执行某些容器的属性。(在 Kubernetes 大获成功之后,该公司显然认为用其它语言挑选的名字都是“不太吉利”的)
『微信』微信致歉翻译不当 外媒:应教AI识别“坏东西”
据外媒 gizmodo 报道称,近日,微信就其平台将“black foreigner (外国黑人)”
自动翻译成“黑鬼”进行道歉,这也引发业内思考,如何教会 AI
(人工智能)识别种族主义歧视问题?本周三,一位黑人戏剧总监安·詹姆斯在向同事发微信说“她迟到了”,当同事用中文回答的时候,微信自动将信息翻译成了“The
nigger is late.(黑鬼迟到)”。事后,詹姆斯回忆,微信有时会自动翻译成以“n”开头的称谓。
日前,微信对此事进行道歉:“我们非常抱歉不当的翻译,在收到用户的反馈后,我们马上解决了这个问题。”微信还指出,平台使用的是人工智能翻译软件,AI
是在经过大量文本训练后给出翻译结果,并且至关重要的是,翻译软件会充分考虑其上下文,这很有可能会引发诽谤嫌疑。
据悉,识别模式是语言 AI 的核心,语言 AI 是在关联词模式下提取词语。例如,在 2016
年,研究人员测试了谷歌文本算法与新闻抓取工具之间的关联,出现的结果错误泛滥:
“艾米莉”被翻译成“乌木”,“煎饼”对应的“炸鸡”‘更离谱的是,“男人”竟被翻译成“女人”, “医生”被称为“护士”。
“AI 可以说更像人类一样思考。可悲的是,他们正在学习我们提供的最糟糕的东西。外媒指出,这在本质上是如何“教导”AI 识别种族主义歧视的问题?
『阿里』阿里AliOS系统大爆发!又一重磅车企宣布搭载
9 月 27 日,阿里巴巴发布了全新的 AliOS 操作系统,号称“驱动万物智能”。
新的阿里巴巴操作系统事业部将在 IoT 领域持续增加投入,面向汽车、IoT(物联网)终端、IoT 芯片和工业领域研发物联网操作系统,并整合原 YunOS
移动端业务。
在13日举办的云栖 AliOS 峰会上,AliOS 携手斑马网络与神龙汽车就未来汽车智能化达成战略合作,即将陆续推出搭载 AliOS
的智联网汽车,首款车型将落地东风雪铁龙,2018 年正式推出。
在此之前,阿里巴巴已经与上汽集团达成合作。在过去一年时间里,上汽荣威、名爵等自主品牌新车全线搭载 AliOS 操作系统,已陆续推出近十款新车,包括荣威
RX5、荣威 eRX5、荣威 ERX5、荣威 e950、荣威 i6、荣威 ei6、名爵 ZS、名爵3、名爵6、大通 D90 等。仅荣威 RX5
单款车型,销量就超过 25 万辆。
『深度学习』百度联合英伟达发布最新论文:使深度学习效率事半功倍的混合精度训练
在10月10日-11日在加拿大蒙特利尔召开的Rework Deep Learning Summit会议上,百度高级研究员Greg
Diamos介绍了由百度硅谷AI实验室(SVAIL)与NVIDIA合作的最新成果:一种名为“混合精度训练”(Mixed Precision
Training,简称MPT)的深度学习模型。
据了解,大多数的深度学习模型使用的是32位单精度浮点数(FP32)来进行训练,而混合精度训练的方法则通过16位浮点数(FP16)进行深度学习模型训练,从而减少了训练深度学习模型所需的内存,同时由于FP16的运算比FP32运算更快,从而也进一步提高了硬件效率。
通过用半精度运算替代全精度运算来提高效率,这一技术原理听起来很简单明了,但将其付诸实施并不像听起来那么简单。此前也有团队尝试过使用更低精度进行混合计算(如二进制,甚至4-bit),但问题在于这往往不可避免地造成结果的准确性和在主要网络变换上的损失,而百度的MPT模型不仅解决了这一问题,更重要的是MPT无需改变网络超参数(雷锋网注:超参数指Bayes统计理论先验分布的参数,
它不像其他的参数可以用统计量估计),并保持与单精度相同的准确性。
『亚马逊』亚马逊将与微软合作研发AI:这次没有谷歌
10月13日消息,亚马逊现在对于人工智能技术的研发与合作采取一个较为开放的态度,近日亚马逊对外宣布他们已经与微软实现了第二次研发合作。美国时间本周四的时候,亚马逊和微软共同对外发布了一批人工智能工具。
据了解,这次发布的工具名为Gluon,这款工具使用亚马逊AWS支持的AI框架MXNet,是基于Python语言的API工具。亚马逊承诺开发者可以轻松的使用微软的开源框架来进行开发。不过,谷歌目前并不在支持Gluon的公司之列。
此前有知情人士向《纽约时报》透露,亚马逊计划与微软进行合作,联合推出新款语音助手。这款新的语音助手将把Alexa和Cortana有机的结合到一起,并允许两者之间相互访问。
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