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带你走进神经网络的“前世今生”
提起神经网络,你会想到什么?关于深度学习,你又是否思考过其中的原理呢?从上个世纪四十年代神经网络诞生开始,到今天已经历经70多年的发展,这中间它又经历了什么?本文将带领大家走进神经网络的“前世今生”一探究竟。
阿里云人脸识别Java调用示例参考
目前阿里云提供了关于人脸识别的调用接口,提供的接口包括人脸检测定位、人脸属性识别及人脸对比三个API,用户可以基于Rest API的调用说明完成调用操作。下面给出使用Java语言分别使用网络图片和本地图片调用人脸属性API的示例。
老旧黑白片修复机——使用卷积神经网络图像自动着色实战(附PyTorch代码)
照片承载了很多人在某个时刻的记忆,尤其是一些老旧的黑白照片,尘封于脑海之中,随着时间的流逝,记忆中对当时颜色的印象也会慢慢消散,这确实有些可惜。技术的发展会解决一些现有的难题,深度学习恰好能够解决这个问题。
入门篇:卷积神经网络指南(一)
何为卷积神经网络,它来自何方?又要走向何处?跟着作者的节奏,一起来开始探索CNN吧。
知识图谱的独特之处——深度学习无法解决的人工智能
2018云栖大会上海峰会,阿里云高级算法专家林奈对特定领域知识图谱的构建及应用案例进行讲述,最近几年知识图谱有一些过气,但是由于一些知识性问题深度学习解决不了,所以知识图谱又开始慢慢的发展起来。本文主要介绍知识图谱和深度学习的不同,以及知识图谱的架构构建和知识引擎的应用。
面向视频的全新AI架构 —— 阿里云智能视觉技术全解
我们都知道,AI技术正在以可见的速度被应用于各行各业,然而绝大部分业务场景想应用AI技术,都需要算法工程师根据自身业务的标注数据,来进行单独训练,才能打磨出合适的AI模型。如此一来,如何以最低的门槛和成本,实现AI技术落地变成了行业急需解决的问题。
PyTorch入门教程
本文将讲解如何入门PyTorch,包括基础原理知识、numpy与PyTorch的区别以及案例研究实例。
携程实时智能检测平台建设实践
rophet基本覆盖了携程所有业务线,监控指标的数量达到10K+,覆盖了携程所有订单、支付等重要的业务指标。Prophet将时间序列的数据作为数据输入,以监控平台作为接入对象,以智能告警实现异常的告警功能,并基于Flink实时计算引擎来实现异常的实时预警,提供一站式异常检测解决方案。
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