回顾 | 一场人工智能的盛宴：蚂蚁金服@NIPS 2017-低调大师

回顾 | 一场人工智能的盛宴：蚂蚁金服@NIPS 2017

2017-12-12 659

上周，一年一度最火热的人工智能学术盛会NIPS 2017（Conference and Workshop on Neural Information Processing Systems，神经信息处理系统大会）在美国长滩落下帷幕。据统计，超过8500名人工智能的行业参与者在一周内齐聚长滩，大会参与人数几乎是去年的两倍。

在会上，来自学术界和工业界的研究者们分享了前沿的研究成果与应用，除了话题纷繁多样的讲座和灵感碰撞的研讨会，会场的展台也同样吸引着众人的目光。在会下，这些同做一片研究的老友或者是网友们也在各种晚宴聚会中相遇，从大会论文和热点话题聊起，展开了热情的交流。

当地时间12月8日晚上，蚂蚁金服也举办了一场主题为Hello Ant的学术交流晚宴。一场绝佳的学术交流盛宴自然少不了来自学术界和工业界的交流与火花，美国科学院、美国工程

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【天池直播】机器学习平台赛经验分享

近年来随着机器学习慢慢进入企业，越来越多的算法需要与生产环境接轨，各大数据比赛平台也开始重视平台赛项目。本次邀请的嘉宾会分享一些算法在工业级应用上的迁移方式，以及平台赛的经验。直播主题：机器学习平台赛经验分享直播时间：12月14日 20：30 直播链接：点击跳转直播嘉宾：应缜哲天池昵称：bird827 bird，西安交通大学硕士，大数据仓库高级工程师。熟悉机器学习算法并多次参与国内外数据竞赛，同时擅长工程算法实现及建模。曾获得2017滴滴DiTech无人驾驶大赛冠军、2017 Datacastle 智慧中国杯交通赛冠军、 2017 知乎看山杯第七名、Datacastle微博赛第四名。直播内容： 1.平台赛简介及特点 2.算法落地时困难点 3.平台赛经验介绍 ####3.1 天池的wifi定位赛（细节最后决赛现场透露，这里只讲算法迁移） ##

2017-12-13

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目标：介绍如何对图像数据进行预处理使训练得到的神经网络模型尽可能小地被无关因素所影响。但与此同时，复杂的预处理过程可能导致训练效率的下降。为了减少预处理对于训练速度的影响，TensorFlow 提供了多线程处理输入数据的解决方案。 TFRecord 输入数据格式 TensorFlow 提供了一种统一的格式来存储数据（TFRecord）。TFRecord 文件中的数据都是通过 tf.train.Example Protocol Buffer 的格式存储的。 tf.train.Example的定义： message Example { Features features = 1; }; message Features { map<string, Feature> feature = 1; }; message Features { oneof kind { BytesList bytes_list = 1; FloatList float_list = 2; Int64List int64_list = 3; } }; train.Example 的数据结构比较简洁，包含了一...

2017-12-13

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