</div>《大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用》电子版地址
2023-01-25
92
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。
本文涉及的产品
简介：
大规模机器学习在蚂蚁+阿里的应用
目录
相关文章
|
15天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
物联网
通义灵码在人工智能与机器学习领域的应用
通义灵码不仅在物联网领域表现出色，还在人工智能、机器学习、金融、医疗和教育等领域展现出广泛应用前景。本文探讨了其在这些领域的具体应用，如模型训练、风险评估、医疗影像诊断等，并总结了其提高开发效率、降低门槛、促进合作和推动创新的优势。
48
2
2
|
16天前
|
机器学习/深度学习
传感器
自动驾驶
探索机器学习在图像识别中的创新应用
本文深入分析了机器学习技术在图像识别领域的最新进展，探讨了深度学习算法如何推动图像处理技术的突破。通过具体案例分析，揭示了机器学习模型在提高图像识别准确率、效率及应用场景拓展方面的潜力。文章旨在为读者提供一个全面的视角，了解当前机器学习在图像识别领域的创新应用和未来发展趋势。
54
1
1
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
算法
|
25天前
|
机器学习/深度学习
人工智能
自然语言处理
思通数科AI平台在尽职调查中的技术解析与应用
思通数科AI多模态能力平台结合OCR、NLP和深度学习技术，为IPO尽职调查、融资等重要交易环节提供智能化解决方案。平台自动识别、提取并分类海量文档，实现高效数据核验与合规性检查，显著提升审查速度和精准度，同时保障敏感信息管理和数据安全。
83
11
11
|
26天前
|
机器学习/深度学习
数据采集
运维
|
27天前
|
机器学习/深度学习
TensorFlow
API
机器学习实战：TensorFlow在图像识别中的应用探索
【10月更文挑战第28天】随着深度学习技术的发展，图像识别取得了显著进步。TensorFlow作为Google开源的机器学习框架，凭借其强大的功能和灵活的API，在图像识别任务中广泛应用。本文通过实战案例，探讨TensorFlow在图像识别中的优势与挑战，展示如何使用TensorFlow构建和训练卷积神经网络（CNN），并评估模型的性能。尽管面临学习曲线和资源消耗等挑战，TensorFlow仍展现出广阔的应用前景。
55
5
5
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
数据挖掘
特征工程在营销组合建模中的应用：基于因果推断的机器学习方法优化渠道效应估计
因果推断方法为特征工程提供了一个更深层次的框架，使我们能够区分真正的因果关系和简单的统计相关性。这种方法在需要理解干预效果的领域尤为重要，如经济学、医学和市场营销。
69
1
1
|
2月前
|
机器学习/深度学习
自然语言处理
JavaScript
信息论、机器学习的核心概念：熵、KL散度、JS散度和Renyi散度的深度解析及应用
在信息论、机器学习和统计学领域中，KL散度（Kullback-Leibler散度）是量化概率分布差异的关键概念。本文深入探讨了KL散度及其相关概念，包括Jensen-Shannon散度和Renyi散度。KL散度用于衡量两个概率分布之间的差异，而Jensen-Shannon散度则提供了一种对称的度量方式。Renyi散度通过可调参数α，提供了更灵活的散度度量。这些概念不仅在理论研究中至关重要，在实际应用中也广泛用于数据压缩、变分自编码器、强化学习等领域。通过分析电子商务中的数据漂移实例，展示了这些散度指标在捕捉数据分布变化方面的独特优势，为企业提供了数据驱动的决策支持。
84
2
2
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
自然语言处理
【机器学习】大模型驱动下的医疗诊断应用
摘要： 随着科技的不断发展，机器学习在医疗领域的应用日益广泛。特别是在大模型的驱动下，机器学习为医疗诊断带来了革命性的变化。本文详细探讨了机器学习在医疗诊断中的应用，包括疾病预测、图像识别、基因分析等方面，并结合实际案例进行分析。同时，还展示了部分相关的代码示例，以更好地理解其工作原理。
69
3
3
|
2月前
|
机器学习/深度学习
数据采集
人工智能
R语言是一种强大的编程语言，广泛应用于统计分析、数据可视化、机器学习等领域
R语言是一种广泛应用于统计分析、数据可视化及机器学习的强大编程语言。本文为初学者提供了一份使用R语言进行机器学习的入门指南，涵盖R语言简介、安装配置、基本操作、常用机器学习库介绍及实例演示，帮助读者快速掌握R语言在机器学习领域的应用。
67
3
3
热门文章
最新文章
1
一个易用且高效的基于 PyTorch 的 MoE 模型训练系统.
2
人工智能平台PAI 操作报错合集之在集群上提交了包含alink相关功能的flink任务，但是却报错如何解决
3
PYTHON银行机器学习:回归、随机森林、KNN近邻、决策树、高斯朴素贝叶斯、支持向量机SVM分析营销活动数据|数据分享（下）
4
机器学习-异常检测算法（二）：Local Outlier Factor
5
SLS机器学习最佳实战：批量时序异常检测
6
阿里文娱测试实战：机器学习+基于热度链路推荐的引流，让对比测试更精准
7
精准营销！用机器学习完成客户分群！⛵
8
【ASPLOS 2022】机器学习访存密集计算编译优化框架AStitch，大幅提升任务执行效率
9
机器学习实战之树回归
10
Python3入门机器学习 - 模型泛化
1
【Python机器学习专栏】Python环境下的机器学习库概览
106
2
【python】Python大豆特征数据分析 [机器学习版一]（代码+论文）【独一无二】
104
3
机器学习实战第3天：手写数字识别
179
4
机器学习库：numpy
81
5
机器学习第11天：降维
93
6
构建高效机器学习模型的五大技巧
92
7
构建高效机器学习模型：从数据预处理到模型优化
103
8
构建高效机器学习模型：从特征工程到模型调优
99
9
Machine Learning机器学习之贝叶斯网络(BayesianNetwork)
1260
10
Machine Learning机器学习之决策树算法 Decision Tree（附Python代码）
343