机器学习粗略框架，帮助你快速入门
2023-07-19
178
版权
版权声明：
本文内容由阿里云实名注册用户自发贡献，版权归原作者所有，阿里云开发者社区不拥有其著作权，亦不承担相应法律责任。具体规则请查看《
阿里云开发者社区用户服务协议》和
《阿里云开发者社区知识产权保护指引》。如果您发现本社区中有涉嫌抄袭的内容，填写
侵权投诉表单进行举报，一经查实，本社区将立刻删除涉嫌侵权内容。
简介：
机器学习粗略框架，帮助你快速入门
目录
相关文章
|
4月前
|
数据采集
自动驾驶
Java
PAI-TurboX：面向自动驾驶的训练推理加速框架
PAI-TurboX 为自动驾驶场景中的复杂数据预处理、离线大规模模型训练和实时智能驾驶推理，提供了全方位的加速解决方案。PAI-Notebook Gallery 提供PAI-TurboX 一键启动的 Notebook 最佳实践
959
2
2
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
Post-Training on PAI (3)：PAI-ChatLearn，PAI 自研高性能强化学习框架
人工智能平台 PAI 推出了高性能一体化强化学习框架 PAI-Chatlearn，从框架层面解决强化学习在计算性能和易用性方面的挑战。
217
7
7
|
4月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
分布式计算
Post-Training on PAI (1)：一文览尽开源强化学习框架在PAI平台的应用
Post-Training（即模型后训练）作为大模型落地的重要一环，能显著优化模型性能，适配特定领域需求。相比于 Pre-Training（即模型预训练），Post-Training 阶段对计算资源和数据资源需求更小，更易迭代，因此备受推崇。近期，我们将体系化地分享基于阿里云人工智能平台 PAI 在强化学习、模型蒸馏、数据预处理、SFT等方向的技术实践，旨在清晰地展现 PAI 在 Post-Training 各个环节的产品能力和使用方法，欢迎大家随时交流探讨。
437
4
4
|
5月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
算法
PaperCoder：一种利用大型语言模型自动生成机器学习论文代码的框架
PaperCoder是一种基于多智能体LLM框架的工具，可自动将机器学习研究论文转化为代码库。它通过规划、分析和生成三个阶段，系统性地实现从论文到代码的转化，解决当前研究中代码缺失导致的可复现性问题。实验表明，PaperCoder在自动生成高质量代码方面显著优于基线方法，并获得专家高度认可。这一工具降低了验证研究成果的门槛，推动科研透明与高效。
373
19
19
|
6月前
|
机器学习/深度学习
算法
数据挖掘
PyTabKit：比sklearn更强大的表格数据机器学习框架
PyTabKit是一个专为表格数据设计的新兴机器学习框架，集成了RealMLP等先进深度学习技术与优化的GBDT超参数配置。相比传统Scikit-Learn，PyTabKit通过元级调优的默认参数设置，在无需复杂超参调整的情况下，显著提升中大型数据集的性能表现。其简化API设计、高效训练速度和多模型集成能力，使其成为企业决策与竞赛建模的理想工具。
181
12
12
|
5月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
阿里云人工智能平台 PAI 开源 EasyDistill 框架助力大语言模型轻松瘦身
本文介绍了阿里云人工智能平台 PAI 推出的开源工具包 EasyDistill。随着大语言模型的复杂性和规模增长，它们面临计算需求和训练成本的障碍。知识蒸馏旨在不显著降低性能的前提下，将大模型转化为更小、更高效的版本以降低训练和推理成本。EasyDistill 框架简化了知识蒸馏过程，其具备多种功能模块，包括数据合成、基础和进阶蒸馏训练。通过数据合成，丰富训练集的多样性；基础和进阶蒸馏训练则涵盖黑盒和白盒知识转移策略、强化学习及偏好优化，从而提升小模型的性能。
705
7
7
|
7月前
|
人工智能
自然语言处理
算法
MT-MegatronLM：国产训练框架逆袭！三合一并行+FP8黑科技，大模型训练效率暴涨200%
MT-MegatronLM 是摩尔线程推出的面向全功能 GPU 的开源混合并行训练框架，支持多种模型架构和高效混合并行训练，显著提升 GPU 集群的算力利用率。
464
18
18
|
7月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
Java
Java机器学习实战：基于DJL框架的手写数字识别全解析
在人工智能蓬勃发展的今天，Python凭借丰富的生态库（如TensorFlow、PyTorch）成为AI开发的首选语言。但Java作为企业级应用的基石，其在生产环境部署、性能优化和工程化方面的优势不容忽视。DJL（Deep Java Library）的出现完美填补了Java在深度学习领域的空白，它提供了一套统一的API，允许开发者无缝对接主流深度学习框架，将AI模型高效部署到Java生态中。本文将通过手写数字识别的完整流程，深入解析DJL框架的核心机制与应用实践。
373
3
3
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据可视化
基于爬虫和机器学习的招聘数据分析与可视化系统，python django框架，前端bootstrap，机器学习有八种带有可视化大屏和后台
本文介绍了一个基于Python Django框架和Bootstrap前端技术，集成了机器学习算法和数据可视化的招聘数据分析与可视化系统，该系统通过爬虫技术获取职位信息，并使用多种机器学习模型进行薪资预测、职位匹配和趋势分析，提供了一个直观的可视化大屏和后台管理系统，以优化招聘策略并提升决策质量。
743
4
5
|
9月前
|
机器学习/深度学习
人工智能
Diff-Instruct：指导任意生成模型训练的通用框架，无需额外训练数据即可提升生成质量
Diff-Instruct 是一种从预训练扩散模型中迁移知识的通用框架，通过最小化积分Kullback-Leibler散度，指导其他生成模型的训练，提升生成性能。
240
11
11
热门文章
最新文章
1
量子机器学习入门：三种数据编码方法对比与应用
2
云上玩转DeepSeek系列之二：PAI+DeepSeek，打造智能问答助手
3
探索机器学习中的过拟合现象及其解决方案
4
【机器学习】怎样检测到线性回归模型中的过拟合？
5
fast.ai 机器学习笔记（四）（4）
6
探索人工智能与机器学习的边界####
7
探索机器学习中的线性回归
8
人工智能平台PAI使用问题之如何指定线上分区表的分区格式
9
机器学习实战 | LightGBM建模应用详解
10
SLS机器学习最佳实战：批量时序异常检测
1
基于Python_opencv人脸录入、识别系统（应用dlib机器学习库）（下）
156
2
基于Python_opencv人脸录入、识别系统（应用dlib机器学习库）（上）
226
3
深入Scikit-learn：掌握Python最强大的机器学习库
396
4
OpenCV（Open Source Computer Vision Library）是一个开源的计算机视觉和机器学习库，它提供了大量的函数和工具，用于处理图像和视频数据。
439
5
【Python机器学习专栏】Python环境下的机器学习库概览
343
6
机器学习实战第3天：手写数字识别
354
7
机器学习库：numpy
150
8
机器学习第11天：降维
221
9
构建高效机器学习模型的五大技巧
202
10
构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化
191