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七招教你处理非平衡数据——避免得到一个“假”模型
这篇博客主要介绍处理不平衡数据的技巧,给出了七种适用于特定问题及数据集的方法,避免由于数据集不平衡而得到的一个假的好模型。另外作者也指出本文不是一个技术列表,建议读者不局限于此、尝试结合不同的方法设计出合适的模型。
如何使用最流行框架Tensorflow进行时间序列分析——第二篇
2017年深度学习框架关注度排名tensorflow以绝对的优势占领榜首,本文通过使用tensorflow优化过去一个使用特征提取方法的框架,证实了深度学习的优秀性能。
300万知乎多标签文本分类任务经验分享(附源码)
七月,酷暑难耐,认识的几位同学参加知乎看山杯,均取得不错的排名。当时天池AI医疗大赛初赛结束,官方正在为复赛进行平台调试,复赛时间一拖再拖。看着几位同学在比赛中排名都还很不错,于是决定抽空试一试。结果一发不可收拾,又找了两个同学一起组队(队伍init)以至于整个暑假都投入到这个比赛之中,并最终以一定的优势夺得第一名。
机器学习与数据科学决策树指南
一份关于决策树的基本介绍,用实例说明详细讲解。
燃!阿里11篇论文入选IJCAI2017 人工智能领域捷报频传
在今年的国际人工智能联合会议(IJCAI)上,阿里巴巴有11篇论文入选。这是继今年的CVPR会议入选4篇、KDD会议入选5篇后,阿里巴巴在人工智能顶级会议上斩获的最新成果。 IJCAI被认为是人工智能领域最顶级的学术会议之一,涵盖机器学习、计算可持续性、图像识别、语音技术、视频技术等,对全球人工智能行业具有巨大影响力。
云上深度学习实践(一)-GPU云服务器TensorFlow单机多卡训练性能实践
本文将介绍TensorFlow在阿里云GPU云服务器上的单机性能表现,并对单机多卡的性能调优给出了一些建议。
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。
双 11 模块 79.34% 的代码是怎样智能生成的?
作为今年阿里经济体前端委员会的四大技术方向之一,前端智能化方向一被提及,就不免有人好奇:前端结合 AI 能做些什么,怎么做,未来会不会对前端产生很大的冲击等等。本篇文章将围绕这些问题,以「设计稿自动生成代码」场景为例,从背景分析、竞品分析、问题拆解、技术方案等几个角度切入,细述相关思考及过程实践。
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