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Fast Forward Labs 研究报告现已推出,无需订阅

未来,Fast Forward Lab 的所有最新研究报告将公开提供并免费下载此外,随着时间的推移,我们将提供针对早期报告的更新版本的访问权限,因此请经常回来查看一下以探索可用的免费研究报告。

免费研究报告

浏览我们免费提供给所有人员的最新研究报告和原型设计。 

Automated Question Answering

Automated question answering is a user-friendly way to extract information from data using natural language. Thanks to recent advances in natural language processing, question answering capabilities from unstructured text data have grown rapidly. This blog series offers a walk-through detailing the technical and practical aspects of building an end-to-end question answering system.

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探索工作原型

Causality for Machine Learning

The intersection of causal inference and machine learning is a rapidly expanding area of research that's already yielding capabilities to enable building more robust, reliable, and fair machine learning systems. This report offers an introduction to causal reasoning including causal graphs and invariant prediction and how to apply causal inference tools together with classic machine learning techniques in multiple use-cases.

探索工作原型

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可解释性:2020年版

可解释性或解释某个系统作出决策的原因和方式的能力可以帮助我们不断地改善模型,满足法规要求并开发更好的产品。诸如深度学习之类的黑匣子技术以可解释性为代价提供了一些突破性的功能。在最近更新的该报告中,研究了包括 SHAP 之类的技术,我们展示了如何使模型变得可解释而不牺牲其功能或准确性。

探索工作原型

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基于深度学习的异常检测

从欺诈检测到标记影像数据中的异常,诸多的应用程序都可以用来自动识别异常数据。这个过程可能极具挑战性,尤其是在处理大型复杂数据时。本研究报告探讨了适用于异常检测的深度学习方法(包括序列模型、变分自编码器(VAE)、生成对抗网络(GAN)),以及何时使用这些深度学习方法,性能基准测试和生产可能性。

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Fast Forward Labs Deep Learning for Image Analysis - 2019 Edition report preview

仅限订阅用户的报告

早期报告的更新版本将在未来免费提供,因此请经常回来查看。

Fast Forward Labs Transfer Learning for NLP report preview

NLP 的迁移学习

自然语言处理(NLP)技术可以用于翻译语言、回答问题并生成接近人类的文本,但潜在的深度学习技术需要昂贵的数据集、基础架构和专业知识。在本报告中,我们将展示如何使用迁移学习使现有模型适应任何 NLP 应用程序,从而更轻松地构建高性能的 NLP 系统。

Fast Forward Labs Deep Learning for Image Analysis - 2019 Edition report preview

用于图像分析的深度学习 - 2019年版

卷积神经网络(CNNs 或 ConvNets)擅长于学习图像中有意义的表征特征和概念,使得CNN能够有效地解决从医学成像到制造业等多个领域中的问题。在本报告中,我们将展示如何针对图像分析任务选择正确的深度学习模型以及调试深度学习模型的技术。

联合学习(Federated Learning)

在本报告中,我们研究的重点是关于联合学习(Federated Learning),这是一种在分布式边缘节点数据上训练机器学习模型的方法,同时可以确保数据隐私性和最小化通信成本。

Image of Multi-Task Learning Report and Prototype

多任务学习

在本报告中,我们专注于多任务学习,这是一种新的机器学习方法,允许算法并行地掌握任务。

语义建议

在本报告中,我们展示了如何使用项目的语义内容来帮助解决常见的推荐隐患,例如冷启动问题,开辟了新的产品可能性。

解释性

在本报告中,我们将展示如何在不牺牲其功能或准确性的情况下使模型具可解释性。

概率编程

在此,我们展示如何使用概率编程和贝叶斯推理来轻松构建工具,更好地预测更有效的决策。

摘要

学习如何使用深度学习和嵌入,使文本可用于计算各种业务应用程序和产品。

深度学习:图像分析

本报告探讨了深度学习的历史和现状,解释了如何应用并预测了未来的发展。

实时流的概率方法

在此,我们探索在数据流生成时从数据流中提取价值而提供的高效模型的概率方法。

自然语言生成

在本报告中,我们将了解机器系统如何将高度结构化的数据转化为人类语言叙述。

阅读Fast Forward Labs 的博客

 

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