图像数据标注概述在深度学习领域，训练数据对训练结果有种至关重要的影响，在计算机视觉领域，除了公开的数据集之外，对很多应用场景都需要专门的数据集做迁移学习或者端到端的训练，这种情况需要大量的训练数据，取得这些数据方法有如下几种人工数据标注自动数据标注外包数据标注人工数据标注的好处是标注结果比较可靠，自动数据标注一般都需要二次复核，避免程序错误，外包数据...

磐石大家往往会选择一本数据科学相关书籍或者完成一门在线课程来学习和掌握机器学习。但是，实际情况往往是，学完之后反而并不清楚这些技术怎样才能被用在实际的项目流程中。就像你的脑海中已经有了一块块”拼图“（机器学习技术），你却不知道如何讲他们拼起来应用在实际的项目中。如果你也遇见过同样的问题，那么这篇文章应该是你想要的。本系列文章将介绍一个针对真实世界实际数据集的完整机器学习解决方案，让您了解所有部..

语音合成（Text-to-speech，TTS）是指文本到音频的人工转换，也可以说给定一段文字去生成对应的人类读音。人类通过阅读来完成这项任务，而一个好的TTS系统是让计算机自动完成这项任务。在打造这样一个系统时，一个非常有趣的地方是为生成的音频选择哪个声音，是男人还是女人的声音？声音是大还是小？在使用深度学习创建TTS时，这有一个限制，你必须收集文本-音频的数据集，而录制演讲的...

作者 | 东田应子【导读】本文是深度学习之视频人脸识别系列的第一篇文章，介绍了人脸识别领域的一些基本概念，分析了深度学习在人脸识别的基本流程，并总结了近年来科研领域的研究进展，最后分析了静态数据与视频动态数据在人脸识别技术上的差异。一、基本概念人脸识别（face identification）人脸识别是1对n的比对，给定一张人脸图片，如何在n张人脸图片中找到同..

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！磐石导语：前一篇文章中我们介绍了一些机器学习不错的项目合集，本篇文章将针对深度学习资源进行一下汇总。喜欢我们文章的小伙伴，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。另外您对我们的文章有任何的意见或是文章中的不足之处，欢迎在文末留言。目录：...

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！磐石目录：介绍Person Blocker(人体自动遮挡)AstroNet（天体网络）ANN Visualizer（神经网络可视化）Fast PandasTensorflow.jsCaf...

概述这个工作尝试重现这个论文的结果 A Neural Conversational Model (aka the Google chatbot).它使用了循环神经网络（seq2seq 模型）来进行句子预测。它是用 python 和 TensorFlow 开发。程序的加载主体部分是参考 Torch的neuralconvo from macournoyer.现在, DeepQA 支持一下对话语

时装业是人工智能领域很有前景的领域。研究人员可以开发具有一定实用价值的应用。我已经在这里展示了我对这个领域的兴趣，在那里我开发了一个来自Zalando在线商店的推荐和标记服装的解决方案。在这篇文章中，我们会开发一个提取连衣裙的应用。它输入原始的图像（从网络上下载或用智能手机拍照），并提取图像中的连衣裙。分割的难点在于原始图像中存在了大量的噪声，但是我们会在预处理期间通过一个技巧来解决...

欢迎大家关注我们的网站和系列教程：http://www.tensorflownews.com/，学习更多的机器学习、深度学习的知识！by 小韩（来源： https://blog.athelas.com/a-brief-history-of-cnns-in-image-segmentation-from-r-cnn-to-mask-r-cnn-34ea83205de4 ）本文...

摘要：ALPHA ARENA第一季(1.5)推出全新AI投资能力基准测试，重点交易美国股票并引入Kimi 2和神秘新模型。本赛季包含四个特色竞赛：新基线（升级数据管道）、专注模式（简化系统提示）、态势感知（增加排名信息）和最大杠杆（强制高风险交易）。相比上季，模型获得更丰富数据，可增持头寸，操作空间更大。每个模型获得1万美元真实资金，需在两周内自主完成选股、择时和风险管理，目标实现最大收益。测试结