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标签:Uber AI

元图:使用元学习的少镜头链接预测

Ankit耆那教徒的-
Uber AI引入了元图(Meta-Graph)，这是一种新的少镜头链接预测框架，有助于更准确地训练ML模型，快速适应新的图形数据。
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宣布一个设计最佳实验的新框架

亚当•福斯特-
Uber AI在Pyro上发布了一个新的框架，可以让实验者无缝地自动化优化实验设计(OED)，以更快地进行模型迭代。
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增强POET:通过无限发明学习挑战及其解决方案的开放式强化学习

瑞王-
在现有开放式学习研究的基础上，Uber AI发布了Enhanced POET项目，该项目包含了雷竞技是骗人的改进的算法，并允许更多样化的培训环境。
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2019年优步人工智能:用人工智能推进出行

2019年优步人工智能:用人工智能推进出行

Zoubin Ghahramani-
2019年，Uber AI构建了利用ML来提高定位精度和增强实时预测的工具和系统，以及我们平台上的其他应用程序。
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生成式教学网络:通过学习生成合成训练数据加速神经结构搜索

菲利普·彼得罗夫斯基·萨奇-
由Uber AI实验室开发的生成式教学网络(gtn)自动生成训练数据、学习环境和课程，以帮助AI代理快速学习。
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介绍LCA:神经网络训练中的损失变化分配

珍妮丝兰-
Uber AI实验室提出了损失变化分配(LCA)，这是一种新方法，为神经网络训练过程提供了丰富的窗口。
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推进人工智能:与Uber高级研究经理Jeff Clune的对话雷竞技是骗人的

莫莉Vorwerck-
我们采访了高级研究经理Jeff Clune，聊了聊他在人工智能领域的工作雷竞技是骗人的、Uber之旅以及总统科学与工程早期职业成就奖(PECASE)。
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优步的科学:在优步应用人工智能

韦恩·坎宁安-
优步人工智能主管Zoubin Ghahramani讨论了我们如何使用人工智能技术使我们的平台对用户更有效。
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EvoGrad:一个基于梯度进化的轻量级库

亚历克斯Gajewski-
Uber AI实验室发布了EvoGrad，一个用于催化基于梯度的进化研究的库，以及Evolvability ES，一个由该库支持的新的元学习算法。雷竞技是骗人的
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介绍柏拉图研究对话系统:一个灵活的对话AI平雷竞技是骗人的台

Alexandros Papangelis-
柏拉图研究对话系统使雷竞技是骗人的专家和非专家都能快速构建、训练和部署对话式AI代理。
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无需编码:使用Ludwig (Uber的开源深度学习工具箱)训练模型

莫莉Vorwerck-
Uber AI的Piero Molino讨论了Ludwig的起源故事，常见的用例，以及其他人如何开始使用这个构建在TensorFlow之上的强大深度学习框架。
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解构彩票:零、符号和超级面具

海蒂周-
优步建立在彩票假说的基础上，提出了这些机制背后的解释，并衍生出一个令人惊讶的副产品:超级面具。
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介绍优步研究出版物网站雷竞技是骗人的

Zoubin Ghahramani-
优步首席科学家宣布推出优步研究出版物网站，这是一个展示我们对研究界贡献的门户网站。雷竞技是骗人的
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Pyro被LF深度学习基金会接受为托管项目

弗里茨•欧-
Pyro由Uber于2017年创建，被Linux基金会深度学习技术委员会投票选为加入其基金会的最新孵化项目。
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优步开源:赶上弗里茨奥伯梅耶和诺亚古德曼从Pyro…

莫莉Vorwerck-
我们与Pyro项目联合负责人弗里茨·奥伯迈耶(Fritz Obermeyer)和诺亚·古德曼(Noah Goodman)就开源人工智能软件在优步及其他领域的潜力进行了交谈。
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第一届优步科学研讨会:讨论下一代RL、NLP、ConvAI和DL

马赫迪Namazifar-
优步科学研讨会的特色是来自更广泛的科学界成员的关于RL、NLP和其他领域的最新创新的演讲。
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介绍Ludwig，一个无代码深度学习工具箱

皮耶罗Molino-
Uber AI开发了Ludwig，这是一个无代码的深度学习工具箱，让非专家更容易获得深度学习，并实现更快的模型迭代周期。
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歧管:一个模型不可知的可视化调试工具的机器学习在Uber

Lezhi李-
Uber为ML性能诊断和模型调试建立了一个与模型无关的可视化工具Manifold，以促进更明智和可操作的模型迭代过程。
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创建一个雅达利玩代理的动物园来催化对深度强化学习的理解

菲利普·彼得罗夫斯基·萨奇-
Uber AI实验室发布了Atari Model Zoo，这是一个开源的存储库，包含训练有素的Atari Learning Environment代理和工具，以更好地理解它们。
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更快的神经网络直接来自JPEG

莱昂内尔Gueguen-
Uber AI实验室引入了一种方法，通过利用JPEG表示，使神经网络更快更准确地处理图像。
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