机器学习
机器学习是计算机系统用于逐步改善其在特定任务上的性能的算法和数学模型的研究。






Angel 在 TI-ONE 机器学习平台上的应用
智能钛机器学习平台 ( TI-ONE ) 是为 AI 工程师打造的一站式机器学习服务平台,为用户提供从数据预处理、模型构建、模型训练到模型评估的全流程开发支持。


Gartner 报告最新解读:数仓 or 数据湖?
本文对 Gartner 近期发布的“分析查询加速的市场引导报告(Market Guide for Analytics Query Accelerators)”进行解读。



基于机器学习的分子动力学模拟获得戈登·贝尔奖
2020 年美国计算机协会(ACM)戈登·贝尔奖授予了来自美国和中国机构的研究团队,以表彰他们题为“用机器学习将分子动力学的从头计算方法的精度推至 1 亿个原子”的项目。


深度学习在酒店售后智能问答场景实践
随着人工智能在各个领域的应用,客服领域也有了很多落地场景,比如售后智能问答、智能 IVR、智能问题挖掘 、智能质检等,提高了客服的效率,节约了人力成本,提升了用户体验,本文主要介绍酒店售后智能问答的应用。

面向垂直领域的 OpenIE 图谱构建技术
知识图谱 ( Knowledge Graph ) 是 Google 于 2012 年提出的一种高效的知识表达模型,与传统的信息管理方式相比,知识图谱能够帮助人们更快速有效地获取所需的知识间的逻辑关系。

知识图谱的下半程该怎么走?| InfoQ 大咖说
本期,清华大学计算机系教授、智谱·AI 首席科学家唐杰现身大咖说,与我们分享认知图谱对 AI 的发展有什么作用?为什么它被认为是人工智能的下一个瑰宝?


从行业视角看 2020 年技术发生了哪些变化?
一篇文章很难回顾所有技术发展的变化,本文以个人关注点为主,试图进行一个憋足的总结。不才一直秉持行业发展是技术的第一驱动力,行业视角可以良好的穿透技术发展的现象触及本质。

解读自动驾驶的 2020:从硬件角度看,无人车商业化落地难在哪?
在电动化、智能化、网联化、共享化的趋势下,自动驾驶技术的发展对车辆与硬件的形态提出了新的要求。在车规、量产、安全、性能、成本五大难题的压力下,车辆与硬件应该如何挑战与应对?本文将从车辆平台、传感器技术、硬件系统、集成与测试验证等方面展开剖析。







腾讯 AI 足球队夺冠 Kaggle 竞赛:绝悟 AI 强化学习框架解析
腾讯 AI Lab 部署了一种异步的分布式强化学习框架。虽然该异步架构牺牲了训练阶段的部分实时性能,但灵活性却得到提升,而且还支持在训练过程中按需调整计算资源。


