(配图来自Canva)智能音箱赛道的头部效应已经越发明显,小度智能音箱、小爱智能音箱、天猫精灵已经成为这个领域的头部选手。随着智能音箱作为的入口效应越来越强,头部之间的竞争也越发激烈,小度智能音箱则率先开启了自己的资本运作路程。百度AI的变现捷径近日,百度宣布旗下智能生活事业群组业务(简称“小度科技”)完成了独立融资协议的签署。据了解,小度科技此次融资后,投后估值达约200亿元,本轮融资由百度资本及CPE战略领投,IDG资本跟投。作为公司的重要的战略业务板块,此次融资后百度依然保持了对小度科技的绝对控制权。对于此举,行业相关人士普遍看好,认为独立融资无论是对于小度科技的自身发展,抑或是对于小度...... Last article READ

比Keras更好用的机器学习“模型包”:无需预处理,0代码上手做模型

  萧箫发自凹非寺

  量子位报道公众号 QbitAI

  做机器学习模型时,只是融合各种算法,就已经用光了脑细胞?

  又或者觉得,数据预处理就是在“浪费时间”?

  一位毕业于哥廷根大学、做机器学习的小哥也发现了这个问题:原本只是想设计个模型,结果“实现比设计还麻烦”。

  于是他自己动手做了个项目 igel (德语中意为“刺猬”,但也是 Init、Generate、Evaluate Machine Learning 的缩写),无需编写任何多余代码,就能设计出想要的模型。

  也就是说,用户只需要知道各种机器学习模型的原理,但不需要再自己动手写代码。

  相比于 Keras,这个项目进一步简化了预处理、输入输出的工作,就像“模型包”一样简便。

  作者用了两周的时间,做出了项目的 1.0 版本,一天以内已有 842 Star,目前还在快速上涨中。

  由于只是 1.0 版本,作者表示,这个项目仍然有很大的完善空间。

  但就目前的功能来说,已经足够进行基本的机器学习建模了。

  “让机器学习生产变得自动化”

  作者建立这个项目的初衷,是希望为所有人提供机器学习模型。

  无论是技术向工程师、还是非技术向的其他行业用户,都能使用机器模型让自己的工作更简单。

  说白了,就是将机器学习变成一个“自动化”的过程,而他也这么设计了。

  项目 igel 包含了当前最新的所有机器学习模型(回归、分类、聚类),而且作者表示,项目还在持续更新中。

  也就是说,后续如果还有更新的机器学习模型,也会再加进项目。

  模型目前支持的功能有以下几种:

支持所有最新的机器学习模型(甚至是预览模型)

支持不同的数据预处理方法

在编写配置时提供灵活性和数据控制

支持交叉验证

支持 yaml 和 json 格式

支持不同的 sklearn 指标以进行回归,分类和聚类

支持多输出/多目标回归和分类

支持多处理并行模型构建

  可以看出,作者为了偷懒让机器学习生产变得更简洁,也是操碎了心。

  如果要上手的话,也非常简便。

  6 步上手“模型包”

  与其他程序一样,作者为这个程序提供了“帮助”菜单,只需要输入“igel -h” (或 igel -help),就能了解它的使用方法。

  学习完使用方法后,就可以开始创建配置文件了,无论是 yaml 还是 json 格式,都 ok。

  如果你是个“懒癌患者” (像作者一样),可以使用“igel init”来初始化。

  例如,想做个判断“是否生病”功能的配置文件:

第一步,选择功能、模型、目标:igel init -type “classification” -model “NeuralNetwork” -target “sick”

第二步,初始化:igel init

  那么,程序就会给你生成一份配置文件,根据需要进行修改。

  在那之后,就是选择具体的算法参数、并提供你所选的数据集了。

  例如,想用随机森林处理数据,那么,只需要提供参数给系统(以及数据集、配置文件路径),它就会帮你训练:

  此外,还可以对模型/预训练模型进行评估:

  感觉不错?生成预测模型:

  直接用起来:

  简单 6 步,机器模型(预览模型)就已经生成了,非常方便。

  网友:太棒了,想要更多新功能

  此外,作者也非常乐意采纳各个网友的意见。

  例如,一个网友指出,如果能用交叉验证进行超参数搜索/调整,那么会是个很好的改进,而作者本人也立即采纳了这个建议。

  不过,也有网友表示,“让一切程序自动化”是没有意义的。

  毕竟作者已经声明,项目是建立在 scikit-learn 的基础上的。但后者同样几行代码就能做机器学习,那么 scikit-learn 和这个项目有什么区别?

  作者对此回应称,最大的区别在于,相比于编写代码,这个项目旨在以更“可读”的方式设计想做的模型。

  有网友认可这样的观点,毕竟对于许多做生产的机器学习工程师来说,“任何不需要做的编程工作”都是没有意义的,是在“浪费时间和金钱”。

  对于这个项目,更多的网友表示了支持,并希望看见他的新功能。

  对这个机器学习项目感兴趣的小伙伴,可以通过下方传送门查看~

  作者介绍

  Nidhal Baccouri,于今年 4 月在德国哥廷根大学取得硕士学位,研究方向是软件、控制工程和人工智能。

  目前,Nidhal Baccouri 在汽车行业工作,研究方向是数字双胞胎技术,会同时应用人工智能和物联网的知识。业余时间,他喜欢做做项目,尤其是与 AI 和 Python 相关的项目。

  传送门

  项目地址:

  https://github.com/nidhaloff/igel

  参考链接:

  https://news.ycombinator.com/item?id=24671525

  https://nidhalbacc.azurewebsites.net/

  文/维维   来源:极客公园(geekpark)   马斯克和比尔·盖茨,两人近来一直不对付。   从对待新冠疫情的态度、对电动卡车的看法,再到围绕人工智能的纠葛,亦或是对彼此的评价,两个人频繁隔空互怼。   比如,马斯克说,‘他无聊透顶’,‘他对电动卡车一窍不通’;   比尔·盖茨说,‘他只是一个工程师’,‘不要被马斯克的错误言论误导’。   到底什么仇什么怨,让两位科技圈大佬频繁互掐?其实研究一下不难发现,两位大佬思考问题的角度完全不同。出现摩擦,实则是一种必然。......Next article READ