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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。
深度学习必备手册(上)
深度学习作为人工智能的前沿技术,虽然一方面推动者人工智能的发展;但是人类的终极目标是强人工智能,最近也有一些关于类似于笔者认为的广度学习的出现,但是宗其所属,还是应该在深度学习发展的历史上前进。
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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。
机器学习的敲门砖:手把手教你TensorFlow初级入门
在开始使用机器学习算法之前,我们应该首先熟悉如何使用它们。 而本文就是通过对TensorFlow的一些基本特点的介绍,让你了解它是机器学习类库中的一个不错的选择。
一步一步学用Tensorflow构建卷积神经网络
本文主要和大家分享如何使用Tensorflow从头开始构建和训练卷积神经网络。这样就可以将这个知识作为一个构建块来创造有趣的深度学习应用程序了。
一步一步带你用TensorFlow玩转LSTM
LSTM在解决很多实际问题上效果非常好,通过本文你可以了解到在TensorFlow中,如何实现基本的LSTM网络。
深度学习训练,选择P100就对了
本文使用NVCaffe、MXNet、TensorFlow三个主流开源深度学习框架对P100和P40做了图像分类场景的卷积神经网络模型训练的性能对比,并给出了详细分析,结论是P100比P40更适合深度学习训练场景。
IOS平台TensorFlow实践:逻辑斯蒂回归(附源码)(一)
本文是《从零到一:IOS平台TensorFlow入门及应用》系列一,先介绍了逻辑斯蒂回归分类器和TensorFlow的相关知识,然后介绍了在IOS平台如何使用TensorFlow训练分类器,并附上源码。
Kubeflow实战系列:阿里云上使用JupyterHub
介绍 本系列将介绍如何在阿里云容器服务上运行Kubeflow, 本文介绍如何使用Jupyter Hub。 背景介绍 时间过得真快,李世乭和AlphaGo的人机对弈已经是两年前的事情。在过去的两年中,人工智能开始从学术界向工业界转型,基于人工智能技术的产品化落地和工业界方案的探索正如火如荼的进行。
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