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一文读懂人工智能、机器学习、深度学习、强化学习的关系(必看)

近些年,人工智能的热度都维持在一定的高度。从Google AlphaGo到Chatbot聊天机器人、智能理专、精准医疗、机器翻译等,人工智能技术被应用于安防、医疗、家居、交通、智慧城市等各行各业,其前景是毋庸置疑的,未来绝对是一个万亿级市场。

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SQLflow:基于python开发的分布式机器学习平台, 支持通过写sql的方式,运行spark, 机器学习算法, 爬虫

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机器学习PAI全新功效——实时新闻热点Online Learning实践

(本实验会用到流式机器学习算法,正处于邀测状态,需要申请开通)PAI地址:https://data.aliyun.com/product/learn流式机器学习算法申请:https://data.aliyun.com/paionlinelearning打开新闻客户端,往往会收到热点新闻推送相关的内容。

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机器学习数据集哪里找:最佳数据集来源盘点

很难找到一个特定的数据集来解决对应的机器学习问题是痛苦的。下面的网址列表不仅包含用于实验的大型数据集,还包含描述、使用示例等,在某些情况下还包含用于解决与该数据集相关的机器学习问题的算法代码。

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一份关于机器学习端到端学习指南

本文是一份关于机器学习端到端过程的指导指南,其中列出了实现机器学习模型所需遵循的步骤及对应的参考文章;

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【玩转数据系列十】利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类

伴随着今日阿里云机器学习PAI在云栖大会的重磅发布,快来感受下人工智能的魅力。 一、背景 随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。

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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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