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4月前
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【2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】1 初赛Rank12的总结与分析
关于2021年第五届“达观杯”基于大规模预训练模型的风险事件标签识别竞赛的初赛Rank12团队的总结与分析,详细介绍了赛题分析、传统深度学习方案、预训练方案、提分技巧、加速训练方法以及团队的总结和反思。
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4月前
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2021 第五届“达观杯” 基于大规模预训练模型的风险事件标签识别】3 Bert和Nezha方案
2021第五届“达观杯”基于大规模预训练模型的风险事件标签识别比赛中使用的NEZHA和Bert方案,包括预训练、微调、模型融合、TTA测试集数据增强以及总结和反思。
4月前
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2024阿里云天池大学生竞赛
欢迎来到2024阿里云天池大学生竞赛,一场集结全国院校最强大脑同场竞技,旨在推动“云&AI”技术创新和应用的顶级赛事。赛事始于2014年阿里巴巴在北京大学发起的”天池大数据竞赛”,由阿里云计算有限公司主办,面向高校学生群体,致力于培育云计算、人工智能等领域科学技术人才。
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4月前
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【阿里天池-医学影像报告异常检测】4 机器学习模型调参
本文提供了对医学影像报告异常检测任务中使用的机器学习模型(如XGBoost和LightGBM)进行参数调整的方法,并分享了特征提取和模型调优的最佳实践。
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4月前
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【阿里天池-医学影像报告异常检测】3 机器学习模型训练及集成学习Baseline开源
本文介绍了一个基于XGBoost、LightGBM和逻辑回归的集成学习模型,用于医学影像报告异常检测任务,并公开了达到0.83+准确率的基线代码。
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4月前
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【阿里天池-医学影像报告异常检测】2 特征工程
本文详细介绍了在医学影像报告异常检测任务中进行特征工程的步骤和方法。
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4月前
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【阿里天池-医学影像报告异常检测】1 数据分析和探索
关于医学影像报告异常检测竞赛的数据分析和探索。文中详细介绍了数据读取、统计词数、词频统计、句子长度统计、标签类别分布、正负样本分布、缺失值检查和句子最后一个字符的词频统计。通过这些分析,文章为理解数据集的特征提供了全面的视角,并为后续的模型训练和优化奠定了基础。
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4月前
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【NLP-新闻文本分类】处理新闻文本分类所有开源解决方案汇总
汇总了多个用于新闻文本分类的开源解决方案,包括TextCNN、Bert、LSTM、CNN、Transformer以及多模型融合方法。
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4月前
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【阿里天池赛题】2021年赛道一:医学影像报告异常检测
本文介绍了2021年阿里天池全球人工智能技术创新大赛的医学影像报告异常检测赛题,包括赛题背景、数据说明、评估标准和比赛规则。
人工智能平台PAI使用问题之Java SDK支持哪些版本
阿里云人工智能平台PAI是一个功能强大、易于使用的AI开发平台,旨在降低AI开发门槛,加速创新,助力企业和开发者高效构建、部署和管理人工智能应用。其中包含了一系列相互协同的产品与服务,共同构成一个完整的人工智能开发与应用生态系统。以下是对PAI产品使用合集的概述,涵盖数据处理、模型开发、训练加速、模型部署及管理等多个环节。
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