机器学习 关于机器学习:伸手挡汽车机器学习教自动驾驶汽车看懂行人手势 说起“主动驾驶”就不得不提到特斯拉，尽管它是目前寰球最火的主动驾驶汽车公司，但交通事故却也产生了不下几十起，甚至还有不少致命案件。但这些并不能阻挡特斯拉的股价一路飙升，马斯克的身价甚至因为特斯拉暴涨了 300 多亿人民币。不仅是特斯拉，中国的小鹏、蔚来、现实等企业也在一路看涨。
机器学习 关于机器学习:玩转智能边缘你就是-AI-圈最潮的仔下篇 本系列文章将手把手介绍，如何借助 Jetson nano 设施，并配合 AWS 机器学习和 IoT 服务实现你本人的边缘智能。在上篇文章中，咱们曾经介绍了整个解决方案的根底概念，以及图片标注和模型训练与优化等工作，如果还没看过，倡议点击这里回看上篇内容。
机器学习 关于机器学习:KDD-Cup-2020-AutoGraph比赛冠军技术方案及在美团的实践 ACM SIGKDD （国内数据挖掘与常识发现大会，简称 KDD）是数据挖掘畛域的国内顶级会议。KDD Cup较量是由SIGKDD主办的数据挖掘钻研畛域的国内顶级赛事，从1997年开始，每年举办一次，是目前数据挖掘畛域最具影响力的赛事。该较量同时面向企业界和学术界，星散了世界数据挖掘界的顶尖专家、学者、工程师、学生等加入，为数…
机器学习 关于机器学习:刷新训练ImageNet世界记录腾讯工程师做了什么 日前，腾讯工程师以2分31秒的问题，胜利突破128卡训练ImageNet的世界纪录。与之前放弃的记录相比，快了整整7秒。“咱们的实力还没有齐全施展，如果改用RoCE，这个问题能够进一步晋升到2分2秒”参加其中的腾讯工程师这样说。
机器学习 关于机器学习:MTBERT在文本检索任务中的实践 基于微软大规模实在场景数据的浏览了解数据集MS MARCO，美团搜寻与NLP核心提出了一种针对该文本检索工作的BERT算法计划DR-BERT，该计划是第一个在官网评测指标MRR@10上冲破0.4的模型。本文系DR-BERT算法在文本检索工作中的实际分享，心愿对从事检索、排序相干钻研的同学可能有所启发和帮忙。
机器学习 关于机器学习:小白学PyTorch-动态图与静态图的浅显理解 文章来自公众号【机器学习炼丹术】，回复“炼丹”即可取得海量学习材料哦！本章节缕一缕PyTorch的动态图机制与Tensorflow的动态图机制（最新版的TF也反对动态图了仿佛）。1 动态图的初步推导计算图是用来形容运算的有向无环图计算图有两个次要元素：结点（Node）和边（Edge）；结点示意数据 ，如向量、矩阵、张量;边示意运…
机器学习 关于机器学习:模型重新训练和部署这样做可以简单点 为了省事，为了提高效率，为了节约工夫，为了降低成本，咱们会千方百计地通过自动化形式来帮忙本人「偷懒」。那么当你在从事与机器学习（ML）无关的我的项目时，不可避免须要创立并训练模型，随后依据状况进行调优，从新训练模型并再次部署，这样的循环一遍一遍进行着……
机器学习 关于机器学习:DGC真动态分组卷积可能是解决分组特征阻塞的最好方案-ECCV-2020-Spotlight 近期，动静网络在减速推理这方面有很多钻研，DGC(Dynamic Group Convolution)将动静网络的思维联合到分组卷积中，使得分组卷积在轻量化的同时可能增强表达能力，整体思路间接清晰，可作为网络设计时的一个不错的抉择 起源：晓飞的算法工程笔记 公众号
机器学习 关于机器学习:机器学习16吴恩达笔记 最风行降维算法：主成分分析法（PCA）在利用PCA前，要先进行均值归一化和特色规范化，使得数值在能够比拟的范畴内PCA指标当把数据集从二维降到一维时，要求咱们找到一个向量，使得数据集每个点到向量所在直线的投影之间的间隔尽可能小。即蓝色线段的长度，称为投影误差当从n维到k维时，就是找到k个向量，使得数据的投影…
机器学习 关于机器学习:机器学习16吴恩达笔记 最风行降维算法：主成分分析法（PCA）在利用PCA前，要先进行均值归一化和特色规范化，使得数值在能够比拟的范畴内PCA指标当把数据集从二维降到一维时，要求咱们找到一个向量，使得数据集每个点到向量所在直线的投影之间的间隔尽可能小。即蓝色线段的长度，称为投影误差当从n维到k维时，就是找到k个向量，使得数据的投影…
