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TensorFlow广度和深度学习的教程

- 文章,人工智能 - 阅 196

在这篇文章中,我们将会介绍如何使用 TF.Learn API 同时训练一个广度线性模型和一个深度前馈神经网络。这种方法结合了记忆和泛化的优势。它在一般的大规模回归和具有稀疏输入特性的分类问题(例如,分类特征存在一个很大的可能值域)上很有效。如果你有兴趣学习更多关于广…

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干货 | 卷积神经网络入门这一篇就够了

- 文章,深度学习 - 阅 126

先明确一点就是,Deep Learning是全部深度学习算法的总称,CNN是深度学习算法在图像处理领域的一个应用。 第一点,在学习Deep learning和CNN之前,总以为它们是很了不得的知识,总以为它们能解决很多问题,学习了之后,才知道它们不过与其他机器学习算法如svm等相似,仍然可以…

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大数据的本质是什么,在竞争之中存在哪几误区?

- 文章,数据分析 - 阅 151

继物联网、云计算之后,“大数据”迅速成为大家争相传诵的热门科技概念。“大数据”作为信息社会发展的一个新生事物,目前尚处在逐渐被认识、被应用的初始阶段,无论是学术界还是IT行业对大数据的理解各有侧重,尚未形成一套完整的理论体系,因此很难进行精准的定义。根据维基百科的…

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如何用深度学习处理结构化数据?

- 文章,人工智能,深度学习 - 阅 106

这篇文章主要关注的是深度学习领域一个并不非常广为人知的应用领域:结构化数据。本文作者为旧金山大学(USF)在读研究生 Kerem Turgutlu。 使用深度学习方法按照本文所介绍的步骤处理结构化数据有这样的好处: 快 无需领域知识 表现优良 在机器学习/深度学习或任何类型的预测…

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PyTorch和TensorFlow哪个更好?看一线开发者怎么说

- 文章,编程语言 - 阅 117

Theano、TensorFlow、Torch、MXNet 再到近日比较热门的 PyTorch 等等,深度学习框架之间的比较一直以来都是非常受人关注的热点话题。不过你知道用户实际用起来的感觉怎么样吗?近日,Reddit 用户 cjmcmurtrie 发了一个主题为「PyTorch vs. TensorFlow」的讨论帖,想要了解这两大…

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最有效率的安全团队并不一定最有经验 也不一定人数最多

- 文章,人工智能 - 阅 102

从WannaCry到NotPetya,2017年全球呈现出了新一轮的网络威胁趋势,一起起攻击事件以机器速度(machine-speed)定期占据着新闻报道的头版头条。一般在遭遇勒索软件攻击之后,谈论最多的话题要么是找出攻击背后的罪魁祸首,要么是感叹自身未能及时修复漏洞,但是现在出现了一个更亟待…

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工程师要不要写ETL?——教你构建高效的算法/数据科学部门

- 文章,数据分析 - 阅 161

在很多互联网公司的算法相关部门(例如搜索、推荐、广告)里,都有“做算法的”和“做工程的”两个工种。这个看似天经地义的分工方式是否就是最优的方式?这似乎还是存在一些争议的。 前言 在很多互联网公司的算法相关部门(例如搜索、推荐、广告)里,都有“做算法的”和“做工程的”…

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从最大似然估计开始,你需要打下的机器学习基石

- 文章,人工智能 - 阅 148

概率论是机器学习与深度学习的基础知识,很多形式化的分析都是以概率的形式进行讨论。而这些讨论或多或少都离不开最大似然估计,因为它是参数估计的基础之一,也是构建模型的基石。在本文中,我们从最大似然估计到贝叶斯推理详细地讨论了机器学习的概率论基石,并希望能为读者的…