Stanford NLP Group | Software Summary
Software Summary The Stanford NLP Group produces and maintains a variety of software projects. Stanford CoreNLP is our Java toolkit which provides a wide variety of NLP tools. Stanza is a new Python NLP library which includes a multilingual neural NLP pipeline and an interface for working with Stanford CoreNLP in Python. The GloVe site has our code and data for (distributed, real vector, neural) w
Uber AI Labs Open Sources Pyro, a Deep Probabilistic Programming Language
EngineeringUber AI Labs Open Sources Pyro, a Deep Probabilistic Programming LanguageNovember 3, 2017 / Global Achieving Uber’s goal of bringing reliable transportation to everyone requires effortless prediction and optimization at every turn. Opportunities range from matching riders to drivers, to suggesting optimal routes, finding sensible pool combinations, and even creating the next generation
Google AI Chief Jeff Dean’s ML System Architecture Blueprint
ML has revolutionized vision, speech and language understanding and is being applied in many other fields. That’s an extraordinary achievement in the tech’s short history and even more impressive considering there is still no dedicated ML hardware. Back in January, Google AI Chief and former head of Google Brain Jeff Dean co-published the paper A New Golden Age in Computer Architecture: Empowering
Machine Learning Open Source of the Month (v.Apr 2018)
For the past month, we ranked nearly 250 Machine Learning Open Source Projects to pick the Top 10. We compared projects with new or major release during this period. Mybridge AI ranks projects based on a variety of factors to measure its quality for professionals. Average number of Github stars in this edition: 1,385⭐️“Watch” Machine Learning Top 10 Open Source on Github and get email once a month
DeepMind AI reduces energy used for cooling Google data centers by 40%
From smartphone assistants to image recognition and translation, machine learning already helps us in our everyday lives. But it can also help us to tackle some of the world’s most challenging physical problems -- such as energy consumption. Large-scale commercial and industrial systems like data centers consume a lot of energy, and while much has been done to stem the growth of energy use, there
コラム - グーグルのクラウドを支えるテクノロジー | 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測｜CTC教育サービス 研修/トレーニング
[IT研修]注目キーワード Python Power Platform 最新技術動向 生成AI Docker Kubernetes 第19回 機械学習によるデータセンターのエネルギー効率予測 (中井悦司) 2017年6月 はじめに 今回は、データセンターのエネルギー効率を機械学習で予測するという事例を紹介します。これは、2014年に公開された論文「Machine Learning Applications for Data Center Optimization」で解説されているもので、ニューラルネットワークを用いて、サーバーの稼働率や冷却水の温度設定によるエネルギー効率の変化を予測するというものになります。 Googleのデータセンターにおけるエネルギー効率 データセンターのエネルギー効率は、一般に、PUE（Power Usage Effectiveness）という指標で計測されます。こ
CSC321 Winter 2018
CSC 321 Winter 2018 Intro to Neural Networks and Machine Learning Source: CycleGAN. You will implement this model for Assignment 4. Overview Machine learning is a powerful set of techniques that allow computers to learn from data rather than having a human expert program a behavior by hand. Neural networks are a class of machine learning algorithm originally inspired by the brain, but which have r
Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム | Amazon Web Services
Amazon Web Services ブログ Amazon SageMaker でのご利用開始: より正確な時系列予測のための DeepAR アルゴリズム Amazon SageMaker の最新内蔵アルゴリズムとして、Amazon SageMaker DeepAR をリリースします。DeepAR はポイント予測と確率的予測の両方を生成するために再帰型ニューラルネットワーク (RNN) を使用する時系列予測の教師あり学習アルゴリズムです。私たちは、開発者が Amazon 内でミッションクリティカルな決定を行う、この伸縮自在にスケール可能で、極めて精度の高い予測アルゴリズムを利用できるようになることに大変な期待を寄せています。DeepAR アルゴリズムは他の Amazon SageMaker 内蔵アルゴリズムと同じように使用でき、トレーニングや推測のために、インフラストラクチャをセットアッ
ブログ Archive | DataRobot
プロダクト プロダクト DataRobot のプラットフォームとアプリケーションは基幹的なビジネスプロセスに統合できるため、チームは生成 AI と予測 AI の開発、提供、ガバナンスを大規模に実施可能になります。 エンタープライズAIスイート AIアプリ AI プラットフォーム エンタープライズAIスイート 生成 AI 予測 AI AI ガバナンス AI オブザーバビリティ AI 基盤 もっと詳しく 統合 サービス ソリューション ソリューション DataRobotのAIソリューションは、あらゆる業界でイノベーションとインパクトを促進します。 ソリューション ソリューション - エネルギー ソリューション - 金融サービス ソリューション - ヘルスケア ソリューション - 製造 注目のパートナー NVIDIA SAP リソース リソース DataRobotの詳細については、すべてのリソー
【随時更新】pyenv + Anaconda (Ubuntu 16.04 LTS) で機械学習のPython開発環境をオールインワンで整える | ALGO GEEKS
【随時更新】pyenv + Anaconda (Ubuntu 16.04 LTS) で機械学習のPython開発環境をオールインワンで整える 筆者の機械学習系のPython開発環境は、Vagrant を用いた Ubuntu (16.04 LTS) 上に構築しています。 ここでは、画像認識、音声認識、自然言語処理などに必要な環境をオールインワンで構築する手順をまとめます。 (最終更新日: 2016/11/14) OSバージョン OSバージョンは下記の通りです。 $ cat /etc/lsb-release DISTRIB_ID=Ubuntu DISTRIB_RELEASE=16.04 DISTRIB_CODENAME=xenial DISTRIB_DESCRIPTION="Ubuntu 16.04.1 LTS" $ uname -a Linux vagrant 4.4.0-31-generi
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Summer Schools and Machine Learning. A beautiful love story!
Zalando Research
Papers with Code - Browse the State-of-the-Art in Machine Learning
Thibault Sellam
http://www.sysml.cc/doc/43.pdf
[PDF]Machine Learning for Systems and Systems for Machine Learning Jeff Dean Google Brain team
1/19 R. Martin Chavez- "Data, Computing, and Transformation in the Financial Industry"
My 2 favorite Machine Learning tutorials for beginners
Machine Learning Training | deepsense.ai
“Predictive Learning” is the New Buzzword in Deep Learning