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机器学习中的大数据集

最近深度学习技术实现方面取得的突破表明,顶级算法和复杂的结构可以将类人的能力传授给执行特定任务的机器。但我们也会发现,大量的训练数据对深度学习模型的成功起着至关重要的作用。

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UI2CODE再进化!结合Redux的框架升级!

自从有了ui2code,妈妈再也不用担心我加班

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数据科学老司机在线开车系列: 如何自己训练一个热狗识别模型

前情提要 美剧《硅谷》大家想必都没怎么看过,大家可能都不知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用,支持 iOS 和 Android 平台,据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的,但是源码没有公开。

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PAI实现的深度学习网络可视化编辑功能-FastNeuralNetwork

在深度学习领域流传着这样一句话,“一张好的表示图,胜过一千个公式” 本文会介绍如何通过PAI-DSW中的FastNerualNetwork功能实现深度学习网络的可视化编辑。 神经网络最早诞生于生物领域,用来模仿生物大脑复杂的神经元构成,后来人类为了探索大脑是如何思考,通过一层一层的数学公式来模拟大脑分析事物的过程。

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【直播】机器学习就用PAI,带你一起现场训练热狗识别模型!

看过美剧《硅谷》的同学都知道人工智能识别热狗曾是硅谷最赚钱的技术之一。去年 HBO 发布了官方的 Not Hotdog 应用,支持 iOS 和 Android 平台,据说是用 TensorFlow、Keras 和 React Native 打造的,但是源码没有公开。

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脚把脚教你利用PAI训练出自己的CNN手写识别模型并部署为可用的服务

虽然已经 9102 年了,MNIST手写数据集也早已经被各路神仙玩出了各种花样,比如其中比较秀的有用MINST训练手写日语字体的。但是目前还是很少有整体的将训练完之后的结果部署为一个可使用的服务的。大多数还是停留在最终Print出一个Accuracy。

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利用PAI-DSW访问Github, 快速获取最新的学习资源

PAI-DSW(Data science workshop)是专门为数据科学探索者们准备的云端深度学习开发环境,用户可以登录 DSW 进行代码的开发并运行工作。目前 DSW 支持了Github下载,让我们可以更加便捷的访问上面的资源.

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像Google一样构建机器学习系统2 - 开发你的机器学习工作流

按照上篇文章搭建了一套Kubeflow Pipelines之后,我们一起小试牛刀,用一个真实的案例,学习如何开发一套基于Kubeflow Pipelines的机器学习工作流。 准备工作 机器学习工作流是一个任务驱动的流程,同时也是数据驱动的流程,这里涉及到数据的导入和准备,模型训练Checkpoint的导出评估,到最终模型的导出。

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白话LDA隐式狄里克雷分布模型

今天应学弟要求,又回顾了下LDA模型,陡然发现之前弄懂弄通的一些地方竟然开始有些生疏,果然还是得记录总结。 好记性不如烂笔头,于是将LDA模型又从头梳理了一下,有些体会,记录下来 以下尽可能不用代码也不用公式还原LDA模型的思想原貌 LDA全景图 1.

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搜索和其他机器学习问题有什么不同?

机器学习排序(Learning to rank)将搜索转化为机器学习问题,在本文中,我想找出搜索与其他机器学习问题不同的原因,如何将搜索排名作为机器学习或者是分类和回归问题?我们将通过两种方法,对机器学习排序方法的评估有个直观的认识。

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【深度揭秘】重磅!蚂蚁金服开源机器学习工具SQLFlow

SQLFlow 的目标是将 SQL 引擎和 AI 引擎连接起来,让用户仅需几行 SQL 代码就能描述整个应用或者产品背后的数据流和 AI 构造。

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什么是大数据?零基础如何学习大数据?(附学习路线)

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:498856122,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

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机器学习时代的“大数据+”:数据平台的设计与搭建

很多初学者,对大数据的概念都是模糊不清的,大数据是什么,能做什么,学的时候,该按照什么线路去学习,学完往哪方面发展,想深入了解,想学习的同学欢迎加入大数据学习qq群:498856122,有大量干货(零基础以及进阶的经典实战)分享给大家,并且有清华大学毕业的资深大数据讲师给大家免费授课,给大家分享目前国内最完整的大数据高端实战实用学习流程体系。

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通用句子向量漫谈

句子向量漫谈 # 背景 ​ 近期业务需要使用文本上下文语义特征,而将文本进行编码和表征是NLP最核心的技术之一,于是调研了表征文本的相关技术,总结如下, 以飨后人。 ## 混沌未开 ​ 在word2vec诞生之前,NLP中并没有一个统一的方法去表示一段文本。

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自动编码(AE)器的简单实现

自动编码(AE)器的简单实现 一.目录 自动编码(AE)器的简单实现 一.目录 二.自动编码器的发展简述 2.1 自动编码器(Auto-Encoders,AE) 2.2 降噪自编码(Denoising Auto-Encoders, DAE)(2008) 2.

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基于Spark的机器学习实战 (十二) - 推荐系统实战

将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。在推荐系统项目中,讲解了推荐系统基本原理以及实现推荐系统的架构思路,有其他相关研发经验基础的同学可以结合以往的经验,实现自己的推荐系统。

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Spark机器学习实战 (十一) - 文本情感分类项目实战

将结合前述知识进行综合实战,以达到所学即所用。文本情感分类这个项目会将分类算法、文本特征提取算法等进行关联,使大家能够对Spark的具体应用有一个整体的感知与了解。

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基于Spark的机器学习实践 (十) - 降维

通过讲解PCA算法的原理,使大家明白降维算法的大致原理,以及能够实现怎么样的功能。结合应用降维算法在分类算法使用之前进行预处理的实践,帮助大家体会算法的作用。

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