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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。
【演讲实录+视频】走近40+世界级AI专家!第三届中国人工智能大会资料分享
第三届中国人工智能大会(CCAI 2017)于7月22-23日在杭州召开,为帮助更多朋友理解人工智能技术,云栖社区特别整理大会资料,不断更新。
Kaggle老手领你入门梯度提升——梯度提升两三事
梯度提升方法(Gradient Boosting)在众多机器学习竞赛中有着广泛的应用。本文介绍了梯度提升的基本概念,并结合实例讨论了梯度提升方法在实践中应用。
9行Python代码搭建神经网络来掌握一些基本概念
这里的“用Python”指的就是不用那些现成的神经网络库比如Keras、Tensorflow等,本文会解释这个神经网络是怎样炼成的,也会提供一个加长版、但是也更漂亮的源代码。
【深度学习之美】BP算法双向传,链式求导最缠绵(入门系列之八)
说到BP(Back Propagation)算法,人们通常强调的是反向传播,其实它是一个双向算法:正向传播输入信号,反向传播误差信息。接下来,你将看到的,可能是史上最为通俗易懂的BP图文讲解,不信?来瞅瞅并吐吐槽呗!
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来自: 云原生
利用Docker和阿里云容器服务轻松搭建TensorFlow Serving集群
本文是系列中的第二篇文章,将带您快速了解Tensorflow Serving的原理和使用,并利用阿里云容器服务轻松在云端搭建TensorFlow Serving集群。
大神手把手教你:(Python)序列数据的One Hot编码
不懂One Hot编码?让大神手把手教你(文中代码可以直接运行),用小例子清晰明了的带你进入One hot 编码!
云栖科技评论第73期:传统产业的数字化转型 破除“肌肉记忆” 拥抱变化与未知
因此,破除“肌肉记忆”是传统产业面临数字化浪潮、迈入数字经济时代必须要完成的首要任务,正所谓“不破不立”,破除“肌肉记忆”,树立“对未知的事情一见如故”的积极心态,并从业务战略、组织结构上真正践行数字化转型,继而从中获益。
高性能深度学习支持引擎实战——TensorRT
随着传统的高性能计算和新兴的深度学习在百度、京东等大型的互联网企业的普及发展,作为训练和推理载体的GPU也被越来越多的使用。NVDIA本着让大家能更好地利用GPU,使其在做深度学习训练的时候达到更好的效果的目标,推出了支持高性能深度学习支持引擎——TensorRT。
准确率98%的深度学习交通标志识别是如何做到的?
我们可以创建一个能够对交通标志进行分类的模型,并且让模型自己学习识别这些交通标志中最关键的特征。在这篇文章中,我将演示如何创建一个深度学习架构,这个架构在交通标志测试集上的识别准确率达到了98%。
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