人工智能背后的人工力量:机器学习必需数据标注

资料图:市民用手机体验最新产品。殷立勤摄
“目前我国已有庞大的数据加工队伍,仅北京就有一百多家专门从事数据标注的公司,全国从事这项工作的人大概超过千万,很多头部的互联网技术企业都有自己的数据标注公司。”
目前人工智能落地场景不断丰富,智能化应用正改变着我们的生活。而在AI产业高速发展的背后,数据标注师这个新职业的从业人数也正在壮大。数据标注行业流行着一句话,“有多少智能,就有多少

为物联网革命奠定基础:企业如何在为时已晚之前完善数据策略

物联网正迅速成为“万物互联”。Gartner预计到2020年将有200亿个物联网设备。这些下一代设备将开始进入商业世界,并期望为更智能的业务流程提供全面支持。

然而,障碍在于目前还没有物联网技术的通用标准,来让决策者了解如何利用这些复杂设备(以及它们创建的数据)来解决其独特的挑战。此外,许多公司仍然在最基础的层面上努力进行数据分析。随着物联网设备产生新的数据流,如果没有坚实的分析基础,这将会

制定机器学习训练数据策略的6个技巧

人工智能(AI)和机器学习(ML)如今已经十分常见。AI指的是机器模仿人类进行认知的概念,ML是一种用于构建AI的方法。如果AI是指计算机可以根据指令执行一组任务,那么ML就是机器从数据中摄取、解析和学习的能力,以便更精确地完成任务。
汽车、金融、政府、医疗、零售和科技等行业的大部分管理者都已经对ML和AI有了基本的了解。不过,并非每个人都是一个制定训练数据策略的专家——而这往往是实现ML高投

数据科学中的强大思维

如果你参加过统计学入门课程,就会知道数据点可以用来激发灵感,也可以用来测试理论,但两者却不能兼顾,这是为什么呢?

图1

人类擅长在所有的事物中寻找对应的模式。真模式,假模式,命名的模式。我们是那种能在薯片上找到猫王的脸的生物。如果你倾向于将模式与洞察力等同起来,请记住有三种数据模式:

存在于你的数据集中和数据之外的模式/事实
仅存在于数据集中的模式/事实
只存在于你想象中的模式/事实 

真正的大数据问题以及为什么只有机器学习才能解决它

为什么很多公司仍在努力构建从采集数据到获得洞察力的平稳运行的管道?他们希望投资和采用机器学习算法来分析数据,并做出商业预测。
但是,不可避免的是,他们应该意识到算法并不是魔法:如果采用的是垃圾数据,得出的就不会是一流的见解。因此,他们雇佣了一些数据科学家,但通常他们90%的时间都花在数据清洁上,只剩下10%的时间来完成分析工作。

这个过程的缺点还在于企业喜欢采用终端算法的机器学习。Tamr公

技惊四座的BERT全靠数据集?大模型霸榜或许是学界的灾难

作为2018年自然语言处理领域的新秀,BERT是过去几年自然语言处理(NLP)领域的集大成者,一经出场就技惊四座,碾压所有算法,刷新了11项NLP测试的最高纪录,甚至有「超越人类」的表现,它被认为是未来NLP研究和工业应用最为主流的语言模型之一。

然而最近台湾国立成功大学的一篇论文却给人们泼了冷水。这一研究认为,BERT至少在ARCT任务上利用了不正常的统计线索。正是这些统计线索,BERT

如何为机器学习获取有效数据 处理小数据的7个技巧值得一看

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我们经常会听到,大数据是建立成功的机器学习项目的关键。
一个主要的问题是:许多组织没有你需要的数据。
在没有基本的、必要的、未经处理数据的情况下,我们应该如何为机器学习的概念建立原型并加以验证呢?在资源匮乏的情况下,我们应如何有效地获取并用数据创造价值?
在我工作的地方,我们会为客户建立许多函数原型。为此,小数据对我大有帮助。在这篇文章中我会分

做机器学习项目数据不够?这里有5个不错的解决办法

许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念,但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时,就会慢慢变得十分沮丧……不过,这个问题的解决方案还是有的。本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办法。
数据稀缺的问题非常重要,因为数据是任何AI项目的核心,数据集的大小往往是影响项目表现优劣的一个重要因素。大多数情况下,与数据相关的问题,往往都是无法做出优秀人工智能项目的主要原因。

大数据与机器学习将如何改变全球能源行业?

机器学习、大数据以及自动化正在彻底改变全球工业体系,能源行业自然也不例外。各类创新成果推动着技术进步、带来了经济效率的提升、创造着智能化程度更高的业务运营模式,同时为基础设施提供了更强的弹性水平。正因为如此,世界各地的企业与机构才积极将先进技术——特别是人工智能,视为首要关注重点。
就能源行业来说,诸多企业正在以多种方式实施大数据与AI技术,且行业的整体积极性也正在快速增长。预计到2022年,

16个用于数据科学和机器学习的顶级平台

调研机构Gartner公司将数据科学和机器学习平台定义为“具有凝聚力的软件应用程序,它提供了创建多种数据科学解决方案以及将这些解决方案合并到业务流程、周围基础设施和产品中所必需的基本构建块的混合体。”

这样的平台支持数据科学家在整个数据和分析管道中执行任务。这些任务包括与数据访问和接收、数据准备、交互式探索和可视化、功能工程、高级建模、测试、培训、部署和性能工程相关的任务。考虑到这一点,Ga