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这一次，MIT的科学家让谷歌AI把步枪误认成直升机

但……这道题对谷歌Cloud Vision API并不简单，经过推理后，这个AI认定图中物体为直升机。 看到谷歌AI认错，MIT CSAIL（计算机科学与人工智能实验室）的研究人员可能要笑了。...他们设计出了一种快速生成黑盒对抗示例的方法，具备骗过不同算法的能力，连谷歌的Cloud Vision API也不幸遇难。仅仅稍微调整了图像像素，这一排枪就被识别成了直升机。...在这篇文章中，研究人员引入了一种可靠的生成对抗样例的新方法，这也适用于更具限制性和实际性的黑盒研究中。 首先，研究人员用自然进化策略来执行黑盒攻击，使用的query比以前的方法少2到3个数量级。...通过这种技术，MIT研究人员成功在局部信息设置中进行了首次针对性的对抗性攻击，谷歌的Cloud Vision API首当其冲。...谷歌Cloud Vision Demo： https://cloud.google.com/vision/ — 完 —

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    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛，调参民工前景堪忧

    2017 年，我们推出了 Google Cloud Machine Learning Engine，它可以帮助那些具有机器学习专业知识的开发人员，轻松构建适用于任何类型数据的ML模型。...我们推出的第一版 Cloud AutoML 服务是 Cloud AutoML Vision。它可以更快、更轻松地创建自定义 ML 模型，来执行图像识别任务。...其拖放式的界面可以让你轻松上传图像，训练和管理模型。然后，你可以直接在 Google Cloud 上部署这些训练有素的模型。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开的数据集（如 ImageNet 和 CIFAR）的图像分类任务，其性能方面会优于那些通用的 ML API，主要表现为：分类的错误更低，分类的结果更准确...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型

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    Google 发布 Cloud AutoML 降低机器学习门槛，调参民工前景堪忧

    2017 年，我们推出了 Google Cloud Machine Learning Engine，它可以帮助那些具有机器学习专业知识的开发人员，轻松构建适用于任何类型数据的ML模型。...我们推出的第一版 Cloud AutoML 服务是 Cloud AutoML Vision。它可以更快、更轻松地创建自定义 ML 模型，来执行图像识别任务。...其拖放式的界面可以让你轻松上传图像，训练和管理模型。然后，你可以直接在 Google Cloud 上部署这些训练有素的模型。...如果使用 Cloud AutoML Vision 执行一些公开的数据集（如 ImageNet 和 CIFAR）的图像分类任务，其性能方面会优于那些通用的 ML API，主要表现为：分类的错误更低，分类的结果更准确...Cloud AutoML Vision 的三大优势： 更高的模型准确性：基于 Google 领先的图像识别方法，包括迁移学习和神经架构搜索技术，Cloud AutoML Vision 能够帮助你建立更高性能的模型

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    从人脸识别到情感分析，50个机器学习实用API

    此外，FaceRect可以找到每个检测到的人脸的面部特征（眼睛、鼻子和嘴巴） Google Cloud Vision API：由像TensorFlow这样的平台提供支持，已经启用了可以学习和预测图像内容的模型...Google Cloud Natural Language API：这个API可以分析文本的结构和含义，包括情感分析，实体识别和文本注释。...这个API允许网站和程序通过编程融合这项翻译服务。 Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。...Google Cloud Prediction：这个API提供了一个RESTful API来构建机器学习模型。...Guesswork使用在Google Prediction API上运行的语义规则引擎准确预测客户意图。

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    从人脸识别到情感分析，这有50个机器学习实用API！

    此外，FaceRect可以找到每个检测到的人脸的面部特征（眼睛、鼻子和嘴巴） Google Cloud Vision API：由像TensorFlow这样的平台提供支持，已经启用了可以学习和预测图像内容的模型...Google Cloud Natural Language API：这个API可以分析文本的结构和含义，包括情感分析，实体识别和文本注释。...这个API允许网站和程序通过编程融合这项翻译服务。 Google Cloud SPEAKH-TO-TEXT：通过在简单易用的API中应用强大的神经网络模型，使开发人员能够将音频转换为文本。...Google Cloud Prediction：这个API提供了一个RESTful API来构建机器学习模型。...Guesswork使用在Google Prediction API上运行的语义规则引擎准确预测客户意图。

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    50多种适合机器学习和预测应用的API，你的选择是？（2018年版本）

    7.Google Cloud Vision API：发布在TensorFlow平台上，使得模型能够学习和预测图像的内容。此外，还可以帮助用户搜索到最爱的图像，快速、准确地获取它的注释。...4.Google Cloud Natural Language API：该API分析文本的结构和意义，包括情感分析、实体识别以及文本注释。...用户可以建立一个数据源，并通过标准的HTTP创建模型来处理标准的有监督和无监督学习的机器学习任务。 3.Google Cloud Prediction：提供REST API来构建机器学习模型。...6.IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将自定义数据加载到这个服务中，并使用相关算法来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括一系列相关文件和元数据。...13.NuPIC：基于Python和C++实现的Numenta's Cortical学习算法，并由nupic社区维护。该API允许开发人员使用原始算法，将多个区域串起来，并利用其它平台的功能。

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    50种机器学习和预测应用的API，你想要的全都有

    7、Google Cloud Vision API：该 API 由 TensorFlow 等强大的平台驱动，能够让模型进行学习和预测图像内容。它可以帮你找到感兴趣的图像，并迅速获得丰富的注释。...4、Google Cloud Natural Language API：用于分析文本结构和含义，包括情感分析、实体识别和文本注释。...▌语言翻译 1、Google Cloud Translation：该 API 可以在数千个语言对之间动态翻译文本。它允许网站和程序以编程方式与翻译服务集成。...2、Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：让开发人员能够运用强大的神经网络模型，将音频转换成文本。该 API 可识别 120 种语言和变体，以支持全球用户群。...3、Google Cloud Prediction：提供一个 RESTful API 来构建机器学习模型。

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    50种机器学习和预测应用的API，你想要的全都有

    7、Google Cloud Vision API：该 API 由 TensorFlow 等强大的平台驱动，能够让模型进行学习和预测图像内容。它可以帮你找到感兴趣的图像，并迅速获得丰富的注释。...4、Google Cloud Natural Language API：用于分析文本结构和含义，包括情感分析、实体识别和文本注释。...▌语言翻译 1、Google Cloud Translation：该 API 可以在数千个语言对之间动态翻译文本。它允许网站和程序以编程方式与翻译服务集成。...2、Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：让开发人员能够运用强大的神经网络模型，将音频转换成文本。该 API 可识别 120 种语言和变体，以支持全球用户群。...3、Google Cloud Prediction：提供一个 RESTful API 来构建机器学习模型。

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    50种机器学习和人脸识别API，收藏好！以后开发不用找啦

    7、Google Cloud Vision API：该 API 由 TensorFlow 等强大的平台驱动，能够让模型进行学习和预测图像内容。它可以帮你找到感兴趣的图像，并迅速获得丰富的注释。...4、Google Cloud Natural Language API：用于分析文本结构和含义，包括情感分析、实体识别和文本注释。 　　...▌语言翻译 　　1、Google Cloud Translation：该 API 可以在数千个语言对之间动态翻译文本。它允许网站和程序以编程方式与翻译服务集成。 　　...2、Google Cloud SPEECH-TO-TEXT：让开发人员能够运用强大的神经网络模型，将音频转换成文本。该 API 可识别 120 种语言和变体，以支持全球用户群。 　　...3、Google Cloud Prediction：提供一个 RESTful API 来构建机器学习模型。

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    谷歌重磅：不用写代码也能建模调参，Cloud AutoML要实现全民玩AI

    一直以来面向机器学习人工智能开发者的Google Cloud，这次将服务对象转向了普罗大众。 今天面世的AutoML Vision是一款提供自定义图像识别系统自动开发的服务。...如果选择通过Vision API使用既有的模型，则只能标示一些常见的物件，像是脸部、标志、地标等。...2017年，我们推出了Google Cloud Machine Learning Engine，帮助具有机器学习专业知识的开发人员轻松构建适用于任何规模、任何类型数据机器学习模型。...我们先前使用Cloud AutoML Vision对常用公共数据集（如ImageNet和CIFAR）进行分类，取得了比通用机器学习API更优的结果。...以下是Cloud AutoML Vision的详细性能介绍： 更精准：Cloud AutoML Vision基于谷歌领先的图像识别方法，包括传输学习和神经架构搜索技术。

    1.1K30

    想快速部署机器学习项目？来看看几大主流机器学习服务平台对比吧

    XGBoost 是一个有监督的提升树算法，通过结合简单算法的预测来提高分类，回归以及排序的预测精度。...训练好的模型可以通过 REST API 接口进行部署。 Google 并没有公开预测中使用了哪些算法，也不能让工程师自定义模型。...API，分别专注于不同类型的图像，视频和文本分析。...姿势、笑容和面部毛发 Emotion API：用来识别面部表情的工具 Custom Vision Service：支持使用自己的数据构建自定义的图像识别模型 Video indexer：是一种在视频中查找任务的工具...，可以定义语音情感并标记关键字 图像和视频处理 API：Google Cloud Services Cloud Vision API（http://suo.im/lmsT ） 该工具为图像识别任务而建立

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    机器学习对抗案例 | 愚弄Google图像识别算法

    算法容易受到特定类型的问题的困扰，也就是存在“对抗案例（Adversarial Example）”。...Google Cloud Vision API 据麻省理工学院计算机科学与人工智能实验室 12 月公开的的研究显示，这些对抗性的例子比以前所了解的要容易得多。...该团队可靠地愚弄了Google 的 Cloud Vision API，这是一种已经应用在现实世界中的机器学习算法。...在事先并不获知目标算法的运行原理的情况下，他们能够设计出一种快速获取黑盒对抗案例的方法，并能应用在多种不同的图像算法上，这其中也包括了 Google 的 CloudVision API 。...但这些人眼可以分辨的差异却会愚弄计算机设备。他们使用通用方法来制定对抗案例，他们会分析图像识别的结果，在其他结果的方向上对图像进行调整。

    1.5K90

    一文告诉你，如何使用Python构建一个“谷歌搜索”系统 | 内附代码

    似乎有很多服务可以提供文本提取工具，但是我需要某种API来解决此问题。最后，Google的VisionAPI正是我正在寻找的工具。...很棒的事情是，每月前1000个API调用是免费的，这足以让我测试和使用该API。 ? Vision AI 首先，创建Google云帐户，然后在服务中搜索Vision AI。...使用VisionAI，您可以执行诸如为图像分配标签来组织图像，获取推荐的裁切顶点，检测著名的风景或地方，提取文本等工作。 检查文档以启用和设置API。...import os, io from google.cloud import vision from google.cloud.vision import types # JSON file that...问答系统 这是算法的主要部分。从前3个结果中抓取信息后，程序应该通过迭代文档来检测答案。首先，我认为最好使用相似度算法来检测与问题最相似的文档，但是我不知道如何实现它。

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    腾讯云 Serverless 助力你的 AI 模型进入生产环境

    你也可以使用公有云的 AI SaaS 服务上传自己的模型，然后使用 web UI 或 API 上传数据进行推理。这很容易，但不太灵活。...这两个任务都高度依赖于函数的实际使用场景。然后调用 API 来执行 TensorFlow 模型，并分析模型的返回值。 下面是函数源代码的注释版本。注释解释了这个函数执行的7个步骤。...上传图像的格式是 base64 编码，并通过腾讯云 API 网关封装在 JSON 对象中。...用图像作为输入张量运行模型，并获取模型输出张量。 //5.1 初始化模型，并将模型类型指定为 TensorFlow Lite。...#5 调用 API 来执行 TensorFlow 模型，并处理返回的张量，把张量转化为概率数组。在 # 6和 # 7中，Serverless 函数通过概率数组找到图像的标签，并输出结果。

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    留住老照片，谷歌用AI帮纽约时报讲了500万个故事

    《纽约时报》建立了一个存储和处理照片的处理系统，并将使用Google Cloud中的技术处理和识别图像中可以找到的文本、手写内容和其他细节。...这是一张漂亮的黑白照片，但没有额外的背景，从照片的正面看不清楚它在讲述什么。 照片背面包含大量有用信息，Cloud Vision API可以帮助我们处理、存储和阅读它的信息。...当谷歌将图像的背面提交给API（无需额外处理）时，我们可以看到Cloud Vision API检测到以下文本（译者注：文本逻辑并非完全清晰，主要是照片上的碎片化内容）： 1985年11月27日 1992...Vision API的实际输出，无需对图像进行额外的预处理。...类似于《纽约时报》的公司可以使用Vision API来识别对象、地点和图像。

    1.6K40

    TensorFlow Lite，ML Kit 和 Flutter 移动深度学习：1~5

    以 Google Cloud Platform（GCP）提供的 Cloud Vision API 为例。...在本章中，我们将介绍以下主题： 图像分类简介 了解项目架构 Cloud Vision API 简介 配置 Cloud Vision API 进行图像识别 使用软件开发套件（SDK）/工具来建立模型 创建用于图像识别的自定义...介绍 Cloud Vision API Cloud Vision API 是 GCP 套件中流行的 API。 它已成为使用计算机视觉构建应用的基准服务。...为图像识别配置 Cloud Vision API 在本节中，我们将准备通过 Flutter 应用使用 Cloud Vision API。...为了访问 Cloud Vision API 并使用它，我们首先需要为项目启用它并为服务创建 API 密钥。 为此，请执行以下步骤： 点击左上方的汉堡菜单图标。

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