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SAP人工智能服务Recast.AI的一个简单例子

关于这个例子的完整介绍,请参考公众号 “汪子熙”的两篇文章: SAP C/4HANA与人工智能和增强现实(AR)技术结合的又一个创新案例 和使用Recast.AI创建具有人工智能的聊天机器人: 本文介绍如何用Java代码同recast.AI网站上创建好的模型交互。

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2018年自然语言处理最值得关注的研究、论文和代码

NLP 与情感分析、增强学习、深度学习的交叉领域,全年干货大合集。

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《TensorFlow深度学习实战》一导读

本书介绍如何有效地使用谷歌的深度学习开源框架TensorFlow,还将实现不同的深度学习网络。本书除了对一些常见的模型进行了理论介绍,还给出了完整的实现代码,不仅能够对深度学习初学者进行理论与实践的指导,还能为开发人员提供程序设计借鉴。

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2、python机器学习基础教程——K近邻算法鸢尾花分类

第一个K近邻算法应用:鸢尾花分类

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1、python机器学习基础教程——简述

机器学习(machine learning):从数据中提取知识。分为:监督学习(supervised learning)和无监督学习(unsupervised learning)。

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SLS机器学习介绍(05):时间序列预测

本文主要介绍了机器学习算法在时间序列预测领域的相关应用和实践,为了更好的适应复杂的实际业务场景,我们探索了小波变换在时序分析中的应用,通过引入小波操作,可以较好的剔除序列中的高频噪声,对序列的整体趋势把握的更好。

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年度回顾:各类监督方法流行趋势分析

想知道目前最流行的监督学习方法是哪一类吗?本文统计每种类型的出版物数量的历史数据回答了该问题,一睹为快吧!

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2019年人工智能硬件与应用大趋势

机器学习能真正发展为人工智能吗?硬件对人工智能到底有多重要?有哪些应用会在2019年成为现实?

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SLS机器学习介绍(04):规则模式挖掘

利用模式挖掘中的算法(Apriori Tree、FP-Growth Tree)进行相关的模式挖掘。针对文本中的各个字段信息的统计模式,得到数据中的关联关系,将海量日志中有频繁的模式进行分析。同时可以针对不同的条件进行差异的模式分析,可以快速的辅助分析日志中的有价值信息。

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SLS机器学习介绍(03):时序异常检测建模

虽然计算机软硬件的快速发展已经极大提高了应用程序的可靠性,但是在大型集群中仍然存在大量的软件错误和硬件故障。系统要求7x24小时不间断运行,因此,对这些系统进行持续监控至关重要。这就要求我们就被从系统中持续采集系统运行日志,业务运行日志的能力,并能快速的分析和监控当前状态曲线的异常,一旦发现异常,能第一时间将信息送到相关人员手中。

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SLS机器学习介绍(01):时序统计建模

时序数据是业务监控中最多方法,双十一大盘、业务监控系统、系统性能平台等都可以看到他的身影。为了更好的在日志服务平台中,针对时序数据进行进行较好的分析和交互,本团队针对单时序数据数据的各种场景,开发了相应的时序数据处理算法,可直接嵌入在标准的MySQL语法中使用,降低了用户对这类算法的使用难度,提供更好的服务。

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深度学习目标检测系列:RCNN系列算法图解

本文简要介绍图像检测中常用的深度学习方法——RCNN家族系列算法,以图像讲解形式,便于理解。

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函数计算部署机器学习遇到的问题和解法

随着 Serverless 的流行,将应用迁移到云上已经成了一种必然的趋势。我们今天来看一下如何将机器学习应用迁移到函数计算上。 1. 本地开发 首先我们看一下本地开发机器学习应用的步骤。我们大概可以将本地开发概括为三个步骤,分别是代码编写,安装依赖,运行调试。

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【NLP学习笔记】(二)gensim使用之Topics and Transformations

本文主要翻译自:https://radimrehurek.com/gensim/tut2.html 这个教程会向大家展示如何将代表文档的向量转换成另一种向量,做这件事的目的主要有两个: 发现语料中的隐藏结构,比如词与词之间的联系,然后用一种全新的方式、一种更能表现语义的方式(semantic way)来描述文档。

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【NLP学习笔记】(一)Gensim基本使用方法

本文主要内容主要介绍gensim的基础使用方法,文章内容主要来自https://radimrehurek.com/gensim/tut1.html#from-strings-to-vectors

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SLS机器学习最佳实战:时序预测

通过分析序列进行合理预测,做到提前掌握未来的发展趋势,为业务决策提供依据,这也是决策科学化的前提。 时间序列就是按时间顺序排列的一组数据序列。时间序列分析就是发现这组数据的变动规律并用于预测的统计技术。

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