| 程式人 | 林信良 | 程式學習 | 機器學習 | 深度學習 | 模型 | AI

思考模型的可解釋性

在深度學習的領域,放棄了解釋最終模型的可能性,來換取解決複雜任務的可能性;然而,這可不是暴力法,無論模型可解釋或難以解釋,該做的事情其實都相同!

2021-09-30

| 程式人 | 林信良 | 程式學習 | Numpy | PyTorch | 深度學習

從NumPy到PyTorch

PyTorch是支援深度學習的框架,為了不迷失在API之中,可藉由NumPy實現簡單的學習模型,逐步轉換至PyTorch,認識相關元件的方便,瞭解支援的流程典範

2021-09-23

| google | 深度學習 | X光 | 胸腔 | 肺結核 | COVID-19

Google以深度學習偵測異常胸腔X光片,可找出訓練資料集未見過的肺部異常

Google新開發的深度學習系統,能夠精確地區分正常與異常的胸腔X光影像,可用來加速臨床工作流程,或是提高其他機器學習模型效能

2021-09-07

| 深度學習 | 蛋白質 | PyTorch

科學家開發新的深度學習模型,在10分鐘內就可完成蛋白質結構預測

DeepMind在去年11月,首次從氨基酸序列預測出蛋白質結構,而華盛頓大學的研究人員,開發新的模型加速了這項運算,所需時間從數天降為10分鐘以內

2021-07-22

| 中華電信 | 深度學習 | 物件辨識 | 卷積 | 模型輕量化

物件偵測模型如何輕量化?中華電信研究院分享自家3秘訣

中華電信揭露物件偵測模型輕量化3大作法,首先模型骨幹直接採用新結構(如EfficientNet-Lite),模型頸部和頭部則以近似運算來減少參數量,比如用差值讓長寬一致、用一層卷積讓Channel數一致,並用深度可分離卷積來重組頭部,同時輕量化損失函數,來避免沒辦法收斂的結果。

2021-03-25

| 新光銀行 | AI | 機器學習 | 深度學習

新光銀行揭露AI與大數據戰略,下階段目標是量化模型與塑造更多AI即時應用場景

新光銀行在近期揭露自家AI與大數據策略,以及3年下來,一路走過的甘苦談,還有AI應用的場景與現階段成果;甚至,透露下一階段的兩大目標,一是量產AI模型,二是往即時資訊流邁進,讓顧客跟銀行前臺互動的過程中,後方的AI模型就能收到即時的互動資訊,進而塑造更多AI即時應用場景。

2021-03-19

| AI面試 | 臺師大 | 震旦行 | 微表情辨識 | CNN | 電腦視覺 | 深度學習

AI面試有新工具!臺師大開發微表情AI辨識技術,即時預測應徵者職場性格與溝通能力,輔助HR聘雇決策

人的臉部表情可以控制、話語可以控制,但是短至三十分之一秒的微表情,就可能暴露了內心最真實的想法。建立在這個基礎之上,臺師大研發了一套微表情AI辨識技術,透過應徵者的面試影片,來預測應徵者的職場性格與溝通能力,未來更要加入話語真實性的辨識功能

2021-03-03

| 語音助理 | Alexa | Amazon | 深度學習

數位語音助理Alexa將可根據用戶問句推測其最終目的

Amazon採用基於深度學習的觸發模型,它會根據用戶與Alexa之間的文字往來,以及該用戶是否曾與Alexa的建議交流等因素,來判斷是否適合挖掘潛在目的,並提出建議

2020-11-13

| Deepfake | 圖片造假 | 深度學習 | Telegram | 不雅照

Sensity:不雅圖片造假工具透過Telegram散播,受害者恐超過10萬人

在Telegram上的這個圖片造假頻道用戶數超過10萬名,累計至少超過10萬人的照片遭鎖定被惡意修圖成不雅照

2020-10-21

| 微軟 | 深度學習 | 模型 | 函式庫

微軟更新DeepSpeed深度學習函式庫,現可高效訓練數兆參數AI模型

DeepSpeed加入了3D平行化技術,能夠同時提高記憶體、吞吐量和網路的運作效率,支援1兆以上的模型參數

2020-09-15

| google | 深度學習 | 推薦 | 零售

Google雲端推出能處理千萬品項的AI推薦工具

Recommendations AI可從商品目錄、用戶行為與購物趨勢,分析結果提供商品推薦,能支援處理擁有千萬品項的目錄

2020-07-24

| Uber | Neuropod | 深度學習

Uber開源深度學習框架抽象層Neuropod,讓機器學習應用可快速抽換底層框架

Neuropod在深度學習框架和應用程式間,提供一層抽象,應用程式透過Neuropod就可簡單地抽換使用各種深度學習框架 

2020-06-10