原标题:国外利用计算机算法将有色线编织成经典绘画

位于莫斯科的程序员Ani Abakumova使用算法将有色线程的长度组织成经典绘画风格。虽然每个线程的放置数学公式都是在她的计算机上创建的,但Abakumova会按照正确的顺序和模式执行附加每个字符串的工作。她专门研究圆形箍,缩小她对每幅画主题的关注,如蒙娜丽莎或戴珍珠耳环的女孩。

数据是深度学习不可或缺的燃料!一套好的标注工具不仅能使得标注工作事半功倍,而且高质量的数据也为高性能模型提供了有效的数据基础。来自多伦多大学的研究人员提出了一套基于Web的统一AI标注工具,多个工具在AI算法的支持下适用于算法标注流程的每一个阶段。AI作画过程都是输入图像得出结果的黑箱过程,主体和AI之间缺乏交流是人类画家和AI画家间的最主要区别。来自于加拿大西蒙菲莎大学的研究人员提出了一种具有共情能力的AI画家。它就像真实画家一样会与你交谈,了解你的喜怒哀乐和性格特点,并基于此创作出独一无二的肖像画作,并在其中包含了你当时的情绪和性格特点。

每年的NeurIPS都会涌现出很多杰出的工作,其中暗含了AI未来的发展方向。为了给这些优秀的项目提供更好的展示机会,会议特别安排了实机演示环节,为与会人员提供更为近距离接触、互动、了解前沿研究的机会,也为研究人员与学术界、工业界同仁提供了更为高效的交流机会。

很多机器学习问题归根到底是优化问题,而针对很多经典机器学习问题的变体人们提出了非常多的优化方法。在GENO中(通用优化),研究人员提出了一种通用了优化问题建模语言来实现约束和非约束的优化问题求解。在利用GENO简单的建模语言描述优化问题后, 系统将会自动生成求解器代码,针对特定问题的工程求解器就被迅速高效地生成出来了。

研究人员们开发出了一套面向机器学习工程师的工具套件,可以交互式的、高效地将python脚本转换为可以工程实用的app。除了交互式调试外,其中还包括了GPU、网络接口、客户端和线程等工具。除了简单的机器学习算法,大型的图像分割、自动驾驶任务也不在话下,有空的时候快去试试新工具吧!

机器学习越来越广泛的应用到生产生活的方方面面,如何让更多的人方便、高效、快捷、预约地使用这些工具呢?

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