Scikit-learn 主要采用 Python 编写，并使用 NumPy 进行高性能线性代数以及数组运算。一些核心 Scikit-learn 算法则采用 Cython 编写，以提升整体性能。
作为更高级别的库，它包含各种机器学习算法的几种实施，Scikit-learn 让用户仅使用几行代码即可构建、训练和评估模型。
Scikit-learn 还提供一套统一的高级别 API，以供构建 ML 流程或工作流程使用。
阅读全文 → 2022-11-29
蓝海大脑深度学习图神经网络研究人员表示：
计算机视觉分析图像，然后使用卷积神经网络 (CNN) 创建其 “所见” 的数值表示。CNN 是一类人工神经网络，使用卷积层从输入中筛选出有用信息。卷积运算需要综合使用输入数据（特征图）与卷积内核（滤波器），以便生成转换后的特征图。卷积层滤波器可根据学习参数进行修改，以便为特定任务提取最有用的信息。卷积网络可根据任务自动调整，寻找最重要的特征。在执行一般的物体识别任务时，CNN 会过滤物体的形状信息；但在进行识别鸟的任务时，CNN 则会提取鸟的颜色信息
阅读全文 → 2022-11-29
蓝海大脑深度学习液冷服务器研究人员表示：
相当于 50 万台 PC 电脑
以对 20 万颗星体的数据探索为例，传统方式需要一个有经验的科学家用 169 天才能完成，现在只需要 10.02 秒
在 26.9 秒时间内，学习 1200 万张照片，形成一个模型，用于图像识别
阅读全文 → 2022-11-29
到目前为止，深度学习主要集中在图像和文本上。这两种结构化数据可以被描述为单词序列或像素网格。相比之下，图是非结构化的，因此可以是任何形状或尺寸，并包含图像、文本等任何类型的数据。
GNN 使用被称为信息传递的流程将图组织起来，以便机器学习算法的使用。
信息传递将关于邻近节点的信息嵌入到每个节点中。AI 模型利用嵌入的信息来寻找规律并进行预测。
例如，推荐系统使用将节点嵌入 GNN 的方式来匹配客户和产品；欺诈
阅读全文 → 2022-11-29
亚马逊在 2017 年表示正在使用 GNN 来检测欺诈。2020 年，亚马逊推出了供外部用户用于欺诈检测、推荐系统等应用的公共 GNN 服务。
为了维持客户的高度信任，亚马逊搜索引擎采用 GNN 来检测恶意卖家、买家和产品。借助 NVIDIA GPU，该搜索引擎能够探索具有数千万个节点和数亿条边的图，并同时将训练时间从 24 小时缩短到 5 小时。
葛兰素史克 AI 全球负责人 Kim Branson 在 GNN
阅读全文 → 2022-11-28
越来越多的公司正在使用 GNN 改进药物研发、欺诈检测和推荐系统。这些以及更多其他应用都依赖于寻找数据点之间的关系规律。
研究人员正在探索 GNN 在计算机图形学、网络安全、基因组学和材料科学中的用例。近期的一篇论文描述了 GNN 如何利用图形式的交通地图改进对到达时间的预测。
许多科学和工业领域已在图数据库中储存了有价值的数据。通过深度学习，他们可以训练预测模型，从图中挖掘出新颖的洞察。
亚马逊云科技（AW
阅读全文 → 2022-11-28
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