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2019年马上过半!AI前线半年精选文章合集,带你看透关于AI的一切

2019-06-07 18:45 年中回顾
 
作者 | Linda
编辑 | Natalie
AI 前线导读:不知不觉,还不曾警觉,2019 年已经悄悄过半。

2019 年,机器学习、深度学习、计算机视觉等人工智能技术有了哪些更新和迭代?人工智能领域有哪些热门趋势?在“AI+”时代下,人工智能与金融、零售、物流等各产业深度融合等过程中,有哪些最新的商业化落地成果?

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在 2019 年这过去的 150 天里,AI 前线一如既往地坚持为大家提供更优质的内容。我们从中精选出了一部分,按照文章内容分主题进行了汇总,主要分为:机器学习、深度学习、推荐系统、自然语言处理、医疗 AI、计算机视觉、智能语音交互、多模态技术、大数据、深度专访以及业内重大新闻。

机器学习

机器学习仍是目前最为关键性的人工智能技术之一,它利用算法教会计算机像人类一样思考和作出决策。2019 年,关于机器学习的商业落地、发展方向及产业前景,不少专家已经给出了最新的研判。

社会信用体系已经在中国落地!2019 年到来的 10 项机器学习应用盘点

Gartner 报告:我们正处于数据科学与机器学习工具“大爆炸”的时代

人工智能的未来:量子机器学习

AutoML机器学习的下一波浪潮

现在,越来越多的企业和团队将机器学习运用到自己的业务管理中,其中,建设机器学习平台是非常重要的一环。

从数据中心基础设施的视角来看 Facebook 机器学习的应用

大规模机器学习在爱奇艺视频分析理解中的实践

再见!Yarn ! 滴滴机器学习平台架构演进

Yarn 已过时!Kubeflow 实现机器学习调度平台才是未来

机器学习框架

随着人工智能技术的不断发展,机器学习框架在不断的改进和创新。作为技术开发人员,要想掌握机器学习和深度学习技术,就要玩转各种经典框架,紧跟流行趋势。

机器学习平台和机器学习框架有何不同,你真的搞懂了吗?

谷歌官方解读:TensorFlow 2.0 哪些新特性值得关注?

PyTorch 杠上 TensorFlow:谁才是增长最快的深度学习框架?

TensorFlow 1.0 已死,TensorFlow 2.0 万岁!

一行代码迁移 TensorFlow 1.x 到 TensorFlow 2.0

推荐系统

“千人千面“是个性化推荐系统最典型的特征。如今,几乎每个人都在享用着推荐系统带来的便利,推荐系统在电商购物、视频、看新闻、音乐等各种生活场景都有非常广泛的运用。

随着技术的发展,如何进行更加精准的推荐,来满足用户的接受度和信任度,以提高推荐的效率,是很多开发人员关注的重点。为此,AI 前线特推出了一个“推荐系统”专题,来自阿里妈妈、知乎、Linkedln、优酷的资深技术专家为大家奉上推荐系统的技术解析和最新的运用进展。

数据就是杀手锏!优酷多端多场景下的视频推荐系统探索之路

LinkedIn 招聘之搜索和推荐系统背后的 AI

进击的下一代推荐系统:多目标学习如何让知乎用户互动率提升 100%?

阿里妈妈新突破!深度树匹配如何扛住千万级推荐系统压力

深度学习

深度学习是人工智能领域中最热门的机器学习方法之一,它通过建立具有阶层结构的人工神经网络在计算系统中实现人工智能。关于这项技术,有不少科学家认为,它正在快速接近其极限。也有一些科学家也在质疑这项技术的完美性,他们认为,过度依赖深度学习技术会存在潜在风险。

深度学习在金融文本情感分类中的应用

深度学习已经达到极限了吗?

深度学习框架不能“包治百病”,开发者如何选出最合适自己的?

独家!微博深度学习平台如何支撑 4 亿用户愉快吃瓜

自 2012 年 Alex Krizhevsky 凭借 AlexNet 引爆新一轮的深度学习浪潮以来,深度学习迅速席卷各个计算机应用领域,作为广告、搜索、推荐业务核心的 CTR 预估模型也借助深度学习得到效果上的显著提升,成为几乎所有主流互联网公司的标准配置,被称为“增长之心”。

学不动也得学!谷歌、阿里等 10 大深度学习 CTR 模型最全演化图谱

推荐系统工程师必看!Embedding 技术在深度学习 CTR 模型中的应用

前深度学习时代 CTR 预估模型的演化之路:从 LR 到 FFM

盘点前深度学习时代阿里、谷歌、Facebook 的 CTR 预估模型

深度学习 CTR 预估模型凭什么成为互联网增长的关键?

自然语言处理技术(NLP)

随着人工智能技术的发展尤其是深度学习技术的成功运用,自然语言处理(NLP)迎来了高速发展的阶段,也成为了人工智能领域重点研究的课题之一。在刚刚过去的 2018 年,NLP 获得了哪些成就呢?相信读完下面的两篇文章,你便能对 NLP 有全面了解。

2018 年,NLP 研究与应用进展到什么水平了?

深度好文:2018 年 NLP 应用和商业化调查报告

在应用和商业化落地方面,经过这几年的高速发展,NLP 已经成为应用范围最广、最成熟的人工智能技术之一,诸如语音识别、语音交互等技术已得到大规模运用,但在商业化落地方面,NLP 仍存在不少难点和挑战,当然,这需要时间去慢慢突破。

自然语言处理的 ImageNet 时刻已经到来!

NLP 新尝试:如何让机器读懂并预测人类的喜怒哀乐?

动态记忆网络:向通用 NLP 更近一步

AI+ 医疗

医疗是 AI 应用最火热的一个赛道之一,AI 可以帮助缓解医疗资源紧缺问题,提高人工诊病的准确率等,AI 可以帮助挽救更多人的生命,诸如在医疗资源严重短缺的印度,AI 为印度人民带来了福音。

印度医疗 AI 的发展可能超出你的想象!

有数据统计,到 2025 年,世界人工智能市场总值将达到 1270 亿美元,其中医疗行业将占市场规模的 1/5。光明的前景自然是吸引了一众目光,在资本追捧下,医疗 AI 俨然成为了一个新的风口。然而,值得注意地是,繁荣的背后,医疗 AI 并没有发展得如想象中那般好,很多医疗 AI 产品落地难,商业化变现难,行业同质化竞争严重,再加上经历了 2018 年严峻的资本寒冬之后,医疗 AI 行业将迎来大洗牌,风口会逐渐冷却下来。

IBM 医疗 AI 死于难产:NLP 搞不定医学问题!

2019 年,医疗 AI 的热潮将会退去

计算机视觉

作为人工智能的重要分支,计算机视觉成为当下最炙手可热的技术概念之一。近年来,计算机视觉领域创业投资热情高涨,资本争相涌入,如今最受关注的旷视科技、商汤科技、云从科技等独角兽公司均出自计算机视觉领域。

相较于难落地的 NLP,计算机视觉则是落地最顺利的人工智能技术之一,如今,它已经在移动互联网安防、零售、医疗、文娱、无人驾驶等领域有较为成熟的商业化运用,堪称“最接地气”的 AI 技术!

计算机视觉奠基人:深度学习作用有限,新突破口在哪里?

1 年融资超 230 亿!计算机视觉为何如此吸金?

那些竞相将 DeepFakes 商业化的 AI 初创公司

上学还是坐牢?百年老校“监控”学生惹争议

一键修复女神林青霞旧照,背后用到了哪些 AI 技术?

智能语音交互

智能语音交互即使被认为是未来人类社会主流的交互方式之一,它包括语音识别、语义理解、自然语言处理、语音合成等,最近几年,谷歌、微软、腾讯等国内外的 IT 巨头纷纷入局智能语音交互领域,在学科研究方面,新技术与新方法总是迭代非常之快!

性能超越经典 ASR 模型!谷歌重磅推出全新语音识别技术增强方法

RNN 已老,TCN 崛起!李飞飞团队提出口语语音识别新方法!

多模态技术

未来智能交互的发展趋势将向着多模态转变,相比视觉、语音等单一的交互模式,融合了视觉、听觉、触觉、嗅觉等多种交互方式的多模态将使信息表达、分发更加高效,让视频服务和功能更贴近人类真实生活习惯,对于促进用户对于视频内容的理解非常必要。业内像优酷、爱奇艺、快手等视频平台以及微博等社交平台都在加大对多模态对研究和运用。

虚拟主播上线!多模态将改变人机交互的未来

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视频剪辑师饭碗恐不保?AI 剪片又快又好!

Sorry,5G 时代下多模态理解做不到位注定要掉队

大数据

大数据技术是当下最火爆的概念和技术之一,它是人工智能背后的重要支撑。在大数据时代,来自物联网和网络流量的海量数据超出了我们的捕获能力。数据收集、数据存取、基础架构、数据处理、统计分析、数据挖掘、调度、流处理、大数据系统,每一个分支的技术迭代和进步都将“智能化”往前推进了一步,未来,大数据时代的发展趋势将从“大”到“深”转变。

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无需人工干欲,如何找到 Kafka 集群的吞吐量极限?

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深度专访

我们已经进入到 AI+ 时代,2018 年被认为是“AI 商业化落地的元年“,人工智能正在与金融、物流、医疗、教育等领域全面融合,加速商业化落地,国内 BAJT 等科技巨头也都在不断加大在人工智能领域的深耕布局,AI 前线不定期对行业资深专家进行专访,了解他们拥抱 AI 的最新成果与思考。

专访菜鸟网络 CTO 谷雪梅  :投入千亿的菜鸟网络智慧物流做的怎么样?

专访触宝 AI 实验室高级技术总监吴鲲:除了输入法,移动端 AI 还有哪些想象空间

专访宜信 CTO 向江旭:AI 落地场景为何首选金融业

专访科大讯飞 AI 研究院副院长王士进:做好语音翻译无捷径!语音识别是前提,实时翻译亟待攻破

专访 DeepMap 工程技术总监邹亮:反驳马斯克:自动驾驶离不开激光雷达,图像技术成熟至少还要十年

专访英特尔公司架构图形与软件集团副总裁和数据分析技术总监马子雅:从开源 BigDL 和 Analytics Zoo,看懂英特尔的 AI 底气

专访微众银行 AI 部门副总经理陈天健:没有领域和算法限制,联邦学习是打破数据孤岛的利器

重大新闻事件

最后,让我们一起回顾一下 2019 年以来发生的 AI 行业重大新闻:

2019 年伊始,一则离职消息在行业内掀起了一番震动。腾讯 AI Lab 负责人张潼离职,或将重回学术界。 两个月后,他的去向有了定论。复出!前腾讯 AI Lab 主任张潼加入创新工场,兼任教研合伙人。

1 月 7 日,华为发布全新鲲鹏 920 芯片,性能打破新纪录。

1 月 9 日,IBM 发布全球首台商用量子计算机。

1 月 20 日,重磅!谷歌推出基于机器学习的数据库 SageDB。

2 月 12 日,一场特殊的辩论赛在美国举行。IBM AI 辩手对战世界级人类辩手,炒作还是秀肌肉?

2 月 27 日, 地平线获得 6 亿美元 B 轮融资,创造了 AI 芯片创业公司融资最高纪录。

3 月 19 日,腾讯最大规模裁撤中层干部,让贤年轻人。

3 月 26 日,快餐业巨头麦当劳宣布收购大数据创业公司 Dynamic Yield , 热情拥抱机器人学习技术。机器学习成天价汉堡!麦当劳豪掷 3 亿美元收购大数据创业公司

4 月 1 日,阿里发布 AI 谣言粉粹机,识别准确率高达 81%。

4 天之后,阿里重磅发布大规模图神经网络平台 AliGraph,技术架构和算法独家解读。

4 月 18 日,视频会议创业公司 Zoom 在纳斯达克上市。取代硅谷码农!500 个中国程序员剩下 3 亿,撑起千亿独角兽。

5 月 6 日,甲骨文宣布裁员 900 人的消息在中国科技圈掀起巨大波澜,这家全球第二大软件公司在进入中国 30 年后,最终在中国市场踩下了刹车键:大败局:硅谷巨头甲骨文败走中国始末。

5 月 15 日,华为发布业界首款 AI—Native 数据库,挑动了谁的神经?

受美国政府对华为禁令的影响,5 月 20 日,美国各大科技公司谷歌、英特尔、高通、赛灵思等均宣布暂停与华为的合作,就在外界为华为担忧之时,任正非在接受媒体采访时表示,“我们已经做好了准备” 。不止谷歌!英特尔、高通等停止对华为供货

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