介绍 我们正在定义一种新的机器学习方法,专注于一种新的范式 -- Data Fabric. 在上一篇文章中,我们对机器学习给出了新的定义: 机器学习是一种自动发现Data Fabric中隐藏的"洞察力"(insight)的过程,它使用的算法能够发现这些"洞察力"(insight),而无需专门为此编写程序,从而创建模型来解决特定(或多个)问题. 理解这一点的前提是我们创建了一个Data Fabric.对我来说,最好的工具就是Anzo,正如我之前提到的. 你可以使用An…

作为人工智能最前沿的技术之一,图深度学习被公认是人工智能认识世界实现因果推理的关键,也是深度学习未来发展的方向.但深度学习对图数据模型的支持性差一直是众多研究者难以攻克的难点,因此图深度学习在实际生产中一直难以得到普及. 不过,图深度学习的瓶颈即将被打破.华为云计划9月推出的一站式AI开发平台ModelArts多个关键新特性中,将新增图深度学习功能.ModelArt联合图引擎打造的"图神经网络",让图深度学习真正落地,加速实现普惠AI. 强大图引擎助力突破图深度学习瓶颈 尽管图深度学习…

介绍 如果你在网上搜索机器学习,你会找到大约20500万个结果.确实是这样,但是要找到适合每个用例的描述或定义并不容易,然而会有一些非常棒的描述或定义.在这里,我将提出机器学习的另一种定义,重点介绍一种新的范式--Data Fabric[1]. 目标 解释Data Fabric与机器学习的关系 细节 给出关于Data Fabric以及创建它的生态系统的描述 用几句话解释什么是机器学习 提出一种在Data Fabric内部可视化机器学习洞察(insight)的方法 主要理论 如果我们可以创建一个支…

介绍 在本系列前面两篇文章中我一直在讨论Data Fabric,并给出了一些关于Data Fabric中的机器学习和深度学习的概念.并给出了我对Data Fabric的定义: Data Fabric是支持企业所有数据的平台,它作为一个统一的框架来管理.描述.组合和访问数据.该平台由企业知识图谱构成以创建统一的数据环境. 如果你仔细看一下定义,它说Data Fabric是由企业知识图谱构建的,所以我们最好知道如何创建和管理它. 目标 建立了知识图谱理论的基础和讲解如何构建一个知识图谱 细节 解释与…

语义网的愿景活跃且良好,广泛应用于行业 语义网的愿景是「对计算机有意义」的数据网络(正如 Tim Berners Lee.James Hendler 和 Ora Lassila 在<科学美国人>发表的文章<The Semantic Web>所介绍的那样).ISWC 是共享这一愿景的研究人员和工程师组成的社区:他们通过发表研究论文的形式作出贡献,目的是让这一愿景成为现实.具体而言,语义网研究人员的方法是创建知识图谱,这种数据结构的实体由 URL 进行唯一标识,并使用 RDF 语言通过…

在本章中,将会学到: l  如何使用Kelp.Net来执行自己的测试 l  如何编写测试 l  如何对函数进行基准测试 Kelp.Net是一个用c#编写的深度学习库.由于能够将函数链到函数堆栈中,它在一个非常灵活和直观的平台中提供了惊人的功能.它还充分利用OpenCL语言平台,在支持cpu和gpu的设备上实现无缝操作.深度学习是一个非常强大的工具,对Caffe和Chainer模型加载的本机支持使这个平台更加强大.您将看到,只需几行代码就可以创建一个100万个隐藏层的深度学习网络. Kelp.Ne…

什么是 PyTorch? PyTorch 是一个基于 Python 的科学计算包,主要定位两类人群: NumPy 的替代品,可以利用 GPU 的性能进行计算. 深度学习研究平台拥有足够的灵活性和速度 开始学习 Tensors (张量) Tensors 类似于 NumPy 的 ndarrays ,同时  Tensors 可以使用 GPU 进行计算. from future import print_function import torch 构造一个5x3矩阵,不初始化. x = torch.em…

数据收集以后,我们下面接着要干的事情是如何将文本转换为神经网络能够识别的东西.   词向量 作为自然语言,只有被数学化才能够被计算机认识和计算.数学化的方法有很多,最简单的方法是为每个词分配一个编号,这种方法已经有多种应用,但是依然存在一个缺点:不能表示词与词的关系. 词向量是这样的一种向量[2.1, -3.31, 83.37, 93.0, -18.2, --],每一个词对应一个向量,词义相近的词,他们的词向量距离也会越近(欧氏距离.夹角余弦) 词向量有一个优点,就是维度一般较低,一般是50维或…

知识图谱综述(2021.4) 论文地址:A Survey on Knowledge Graphs: Representation, Acquisition, and Applications 目录 知识图谱综述(2021.4) 摘要 1.简介 2.概述 3.知识表示学习(KRL) 3.1 表示空间 3.1.1 点空间 3.1.2 复向量空间 3.1.3 高斯分布 3.1.4 流形和群 3.2 评分函数 3.2.1 基于距离的评分函数 3.2.2 基于语义匹配的评分函数 3.3 编码模型 3.3.…

目录 分为两个部分,笔者看到的知识图谱在商业领域的应用,外加看到的一些算法框架与研究机构. 文章目录 @ 一.知识图谱商业应用 01 唯品金融大数据 02 PlantData知识图谱数据智能平台 03 拍拍贷图数据库技术 04 CN-DBpedia 05 OpenKG.CN--开放的中文知识图谱 06 楚辞 07 海致大数据 08 腾讯云星图 09 网感至察 10 慧科技术 - 商业AI(NLP + 品牌Logo识别) 二.相关科研机构与算法框架 2.1 复旦大学 Knowledge Works…