机器学习 关于机器学习:神经网络与深度学习2机器学习概述 机器学习，即从样本数据中寻找法则，建设模型对未知的数据进行观测。如辨认手写体数字，首先提供大量手写体数字图像（每张图像都通过人工标记了它是什么数字），咱们把这些图像作为训练数据，通过学习算法主动生成模型，依附模型辨认新的手写体数字
机器学习 关于机器学习:技术博客生成式对抗网络模型综述 生成式反抗网络(Generative adversarial networks,GANs)的核心思想源自于零和博弈，包含生成器和判断器两个局部。生成器接管随机变量并生成“假”样本，判断器则用于判断输出的样本是实在的还是合成的。两者通过互相反抗来取得彼此性能的晋升。判断器所作的其实就是一个二分类工作，咱们能够计算他的损失并进行反向流传求…
机器学习 关于机器学习:自研数据标注服务平台数据服务商科技化转型关键一步丨曼孚科技 人工智能行业次要以有监督学习的模型训练形式为主，对于标注数据有着强依赖性需要。 数据标注是对未经解决的高级数据, 包含语音、图片、文本、视频等进行加工解决, 并转换为机器可辨认信息的过程。 原始数据个别通过数据采集取得, 随后的数据标注相当于对数据进行加工, 而后输送到人工智能算法和模型里实现调用。 简略…
机器学习 关于机器学习:深度学习中的正则化一 一般来说，深度学习所要做的事件是用已有的训练集训练一个网络模型，而后针对新的数据给出预测，咱们冀望咱们的模型在训练集和测试集上都有良好的体现，然而有的时候两者不可兼得。一种状况是在训练集上体现很好，在测试集上体现不好或体现个别；另一种状况是在训练集上体现不好或体现个别，在测试集上体现很好。相比拟…
机器学习 关于机器学习:如何用R语言在机器学习中建立集成模型 通常，集成是一种组合两种或多种相似或不同类型算法的技术，称为根底学习者。这样做是为了建设一个更加强壮的零碎，其中蕴含了所有根底学习者的预测。能够了解为多个交易者之间的会议室会议，以决定股票的价格是否会上涨。
机器学习 关于机器学习:AWS-为机器学习推理开发的专用芯片你不想体验一下 生存中很多教训通知咱们，很多状况下，一些「专用」的货色，往往比「通用」的在执行具体任务时成果更好，例如为了分担 CPU 负载，实现更强图形处理性能，电脑开始配置专用的图形处理器 GPU。这两年，随着机器学习技术的炽热，人们发现，用 GPU 来进行 ML 模型的训练也是一种比拟好的做法，速度更快，性能更强。
机器学习 实战-利用机器学习实现一个多分类任务 对于机器学习而言，如果你曾经大抵理解了相干算法的原理、实践推导，你也不是大家口中刚入门的小白了。接下来你须要将本人所学的常识利用起来，最好的形式应该就是独立实现几个我的项目实战，我的项目难度入门级即可，因为重点是帮忙你理解一个我的项目的流程，比方缺失值和异样值的解决、特色降维、变量转换等等。
机器学习 或许是东半球最好用的超参数优化框架-Optuna-简介 今年夏天参加了一个我很喜爱的超参数框架 Optuna （Optuna – A hyperparameter optimization framework）的文档翻译工作。当初翻译曾经根本实现（[链接]），而 Optuna 更成熟的 2.0 版本最近也要公布了。于是咱们决定写一个介绍，心愿让更多的中文用户理解和应用这个框架，并且能参加到社区两头来。
机器学习 基于LeNet网络的细胞识别 目前，寰球疫情仍处于严厉时刻，许多计算机相关畛域工作者也都参加到钻研病毒、疫情等工作中。足量的高质量的COVID-19 图像数据集能用无效地帮忙医院放慢筛选和检测新冠肺炎，但因为隐衷爱护，目前难以获得足量的数据集。因能够先通过疟疾数据集训练细胞检测模型，前面能够利用迁徙学习来训练COVID-19。本文应用深度学习…
机器学习 MnasNet经典轻量级神经网络搜索方法-CVPR-2019 论文提出了挪动端的神经网络架构搜寻办法，该办法次要有两个思路，首先应用多指标优化办法将模型在理论设施上的耗时融入搜寻中，而后应用合成的档次搜寻空间，来让网络放弃层多样性的同时，搜寻空间仍然很简洁，可能使得搜寻的模型在准确率和耗时中有更好的trade off 起源：【晓飞的算法工程笔记】 公众号
