机器学习越来越火爆,各种资料也越来越多。在网上随意一搜,就能看到一大串长长的书单和一大堆视频教程。堆积如山的资料,很容易让新手一脸懵逼,无所适从,最后没当成炼丹术师,反而成了著名的资料收藏家。 怎样避免成为资料收藏家?道理大家都懂,不就是挑好学习资料后狠下心钻研下去,没学好前尽量不再换教材嘛。但是,说起来很简单,做起来并不容易,毕竟第一步挑资料就不容易。这时,该怎么办?当然是来看这篇新手指南。
基于大数据的人工智能如今异常火爆 Python 作为最热门的编程语言之一 是实现机器学习算法的首选语言 Python与机器学习这一话题非常的宽广 5本书虽很难覆盖全面,但仍值得细细研读 NO.1 《机器学习——Python实践》 魏贞原 著 📷 本书系统地讲解了机器学习的基本知识,以及在实际项目中使用机器学习的基本步骤和方法;详细地介绍了在进行数据处理、分析时怎样选择合适的算法,以及建立模型并优化等方法,通过不同的例子展示了机器学习在具体项目中的应用和实践经验,是一本非常好的机器学习入门和实践的书籍。 不同
Amazon SageMaker 是一项完全托管的服务,可以帮助机器学习开发者和数据科学家快速构建、训练和部署模型。Amazon SageMaker 完全消除了机器学习过程中各个步骤的繁重工作,让开发高质量模型变得更加轻松。 为了帮助开发者更快上手Amazon SageMaker,机器之心联合AWS在6月开设了6期公开课,详细讲解了如何使用 Amazon SageMaker 完成构建生成对抗网络、运行中文命名实体识别、简化 Kubernetes 上的机器学习任务管理等任务,超过1000名开发者共同参与了学
[ 导读 ]目前有关机器学习的资料可谓层出不穷,其中既有书籍、课程视频资料,也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说,或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。
十多年来,得益于GPU等硬件性能的提升,大规模、高度复杂的深度学习应用成为了可能。但对于普通开发者来说,上手深度学习并不总是一件容易的事。 开发者或许会烦恼于构建、训练模型,部署模型和超参调优等繁琐步骤,或许还会受到算力条件的限制,诸多因素都会让深度学习的实战阻碍重重。 在这样的背景下,Amazon SageMaker应运而生,为万千开发者们带来了便捷。Amazon SageMaker 是一套强大的完全托管服务,覆盖深度学习全流程的工作体验,可以帮助开发者和数据科学家快速构建、训练和部署AI模型,大幅度消除
机器之心报道 机器之心编辑部 如何应用自动机器学习 (AutoML) 加速图机器学习任务的处理?清华大学发布全球首个开源自动图学习工具包:AutoGL (Auto Graph Learning),支持在图数据上全自动进行机器学习。 人工智能的蓬勃发展离不开数据、算力、算法这三大要素。而在浩瀚的数据中,有一种数据结构既普遍又复杂,它就是图(graph)。 图是一种用于描述事物之间关系的结构,其基本构成元素为节点和连接节点的边。 很多不同领域的研究问题都可以很自然地建模成图机器学习,例如蛋白质建模、物理系统模
在今天的Google I/O 主题演讲上,Google CEO 桑德尔·皮蔡并没有发布什么新的产品,而是给大家带来了一家新的公司——公司的战略正在从“Mobile first to AI first”,谷歌旗下所有产品都将被人工智能重新改造。
机器学习作为人工智能领域的一个重要主题,已经被大家关注相当一段时间了。机器学习提供了有吸引力的机会,进入这一领域工作并不像想像中那么困难。即使你在数学或编程方面没有任何基础,这也不是什么问题。取得成功的最重要的因素是由足够的兴趣和动力去学习。
这次主页君蒙电子工业出版社赞助,为大家准备了6个三本:包含OpenCV类书籍四本,机器学习类书籍两本,每本书送出三份,一共十八个名额。这六种书籍都是干货满满的书籍,而且都是根据大家的需求挑出来的,力求符合大家需要的书籍。这六种书分别是: 《OpenCV3编程入门》 《OpenCV算法精解:基于Python与C++》 《OpenCV编程案例详解》 《OpenCV图像处理编程实例》 《机器学习——Python实践》 《机器学习之路——Caffe、Keras、scikit-learn实战》 非常符合大家的需求有
本文介绍了如何通过腾讯云技术社区快速入门云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。通过阅读本文,读者可以了解到如何快速掌握云计算、人工智能、数据库、前端、Android、数据可视化等领域的技术干货。
👆点击“博文视点Broadview”,获取更多书讯 提起人工智能,大家脑海中首先都会浮现出: 谷歌Alpha Go 抖音大数据推荐 Siri 特斯拉无人驾驶 波士顿动力机器人 …… 这些都是互联网行业耳熟能详的AI应用,我们知道目前互联网和科研中开发人工智能大多基于Python语言,这也是近些年Python广受欢迎的原因。 但是在传统的制造生产环境中,依然是微软.NET的天下,其中主要的开发语言为C#,在全球,目前已有600多万的.NET开发者。 制造业中使用的程序大多数是基于.NET或者C++,和较
发现和开始使用机器学习可能并不容易。也许你有一个项目的模糊想法,正在寻找入手点。或者也许你正在寻找灵感,并想要了解可能的情况。
深度学习在各个领域取得了骄人的成绩,基本是舍我其谁了。之前还存在如何调参、如何选架构的问题,最近随着自动机器学习(AutoML)的快速发展,Neural architecture search(NAS)似乎都可以做到自动选择深度学习架构,Hyperparameter优化可以帮助做到自动超参数的选择, 机器学习变得越来越傻瓜,容易上手,原来的伪“end-to-end”好像真的要转正了。坏处是原来的BlackBox变得越来越大,因此近年,更多研究者呼吁我们需要可解释机器学习(Explainable ML)。
本文介绍了 Python 编程语言在近年来突然崛起并受到广泛欢迎的原因,主要归功于其简单易学、生态开放、丰富的库和高效的开发效率等特点。此外,文章还探讨了 Python 在人工智能、数据科学等领域的应用,并指出这些领域是 Python 发展的主要驱动力。作者认为,Python 的未来会越来越受到开发者们的欢迎,因为其简单易学、高效开发等特点,即使在面临其他编程语言的竞争时,Python 也具有明显的优势。
李林 编译整理 量子位 出品 | 公众号 QbitAI 上周,Ben Hamner很忙。 作为全球最大数据科学和机器学习竞赛平台Kaggle的联合创始人&CTO,他在Quora上参加了一场AMA,还参加了一场机器学习会议。会议我们最后再说,先说AMA:它是ask me anything的首字母缩写,美国reddit、Quora等社区经常邀请名人参加这种在线问答活动,比如说盖茨就每年都会在reddit上搞AMA。 AMA中得票最高的答案是“研究机器学习和人工智能最好的资源是什么?”Hamner在答案中把机
本文详细介绍了使用Python中的sklearn库进行机器学习的基础知识。内容包括sklearn的安装、主要模块功能、基础模型的训练与评估方法以及如何进行模型优化。关键词包括:机器学习, sklearn, Python, 数据预处理, 模型训练, 模型评估, 交叉验证, 网格搜索。本教程适合所有水平的读者,无论是机器学习初学者还是希望深化sklearn应用的开发者。
【导读】 Yusuke Sugomori等人的新书《JAVA深度学习实战》(Deep Learning: Practical Neural Networks with Java)面向希望学习深度学习的
近日,美国国防部研究人员 Arun S. Maiya 开源一套低代码量的增强机器学习Python库:ktrain,主打 3~4 行命令或代码完成一项功能,使得初学者和专家级人员都能够快速的构建、训练、监测、部署模型。
似乎每个理科生都在生命的一大段时间中幻想过自己精通各种理论和技术,理科生的装腔相比其他人要硬核得多,说起话来也更加烧脑。
在科学研究中,从方法论上来讲,都应先见森林,再见树木。当前,人工智能科技迅猛发展,万木争荣,更应系统梳理脉络。为此,我们特别精选国内外优秀的综述论文,开辟“AI综述”专栏,敬请关注。
AI 研习社消息:业内知名数据科学网站 KDnuggests,昨日评选出了四月份“你不可忽视的五个机器学习项目”。 你可能没听过它们,但今天或许会考虑上手。至于那些不同生态、不同编程语言的工具——对于高手而言,即便没有使用需求,借鉴它们的代码执行也能为自己的产品开发带来许多灵感。 AI 研习社提醒:顺序与重要性无关。 Scikit-plot 一帮缺乏艺术细胞的数据科学家,在某年某月某天突然心怀恐惧地意识到:可视化是数据科学最关键的东西之一,而不仅仅是一个加分项。 这就导致了 Scikit-plot 的诞
谢梁,美国微软总部首席数据科学家,本科毕业于西南财经大学经济学专业,然后在中国工商银行从事信贷评估工作,一年后辞职到纽约州立大学学习应用计量经济学。研究兴趣主要是混合模型(mixed model)和数据挖掘方法,以及 SAS 潜力的挖掘(他认为在各大 SAS 论坛帮人解决问题同时学习他人经验,是提升自己最快的途径,曾用网名 oloolo),著有《Keras 快速上手:基于 Python 的深度学习实战》。 十余年的机器学习应用经验,让他成功从一位经济学毕业生转型为云计算领域的顶级数据科学家。近日,谢梁接受
java是一种流行的编程语言,它的学习曲线与其他编程语言相比可以说是中等难度。以下是几个原因:
本期直播亮点抢先看: 了解OpenMLDB的开源社区发展现状和贡献指南。 OpenMLDB如何通过线上线下一致的实时特征计算,解决机器学习落地的工程化痛点。 使用演示+连线答疑,带你轻松学习OpenMLDB。 一、关于OpenMLDB项目 OpenMLDB是第四范式推出的一个开源机器学习数据库,以开源的特征数据治理能力、SQL开发能力,提供全栈功能的、低门槛特征数据计算和管理平台,面向闭环解决AI工程化落地的数据治理难题,帮助企业去做到低成本高效率地解决问题,已经在上百个企业级人工智能场景中得到落地。
过去的一年里 Kaggle 取得了巨大的发展,除了加入 Google,Kaggle 还从一个主要关注机器学习的竞赛社区,扩展成为一个更广泛的数据科学和机器学习平台。Kaggle 的 CEO Anthony Goldbloom 在其官网上发布了一篇年度官方盘点博客,详细说明了 Kaggle 过去一年取得的成就以及未来的规划,AI 研习社做了编译整理:Kaggle 官方年度盘点:2018,将迎来四点新突破。 除了发布年度盘点文章,近期,Kaggle 上线了一套免费课程,帮助开发者了解数据科学知识,开启新的职业生
Python,一门语言,一种工具,一个平台,深的一批人喜欢和力挺! 机器学习很火,Python做机器学习已构建成一个完整的生态系统了。 本文对Python做机器学习的生态系统做个简介。 1 Pytho
本文转载自 开源技术 * IBM 微讲堂 | Kubeflow 系列(观看回放 | 下载讲义) 学习和掌握 Kubernetes 上的机器学习工具集 Kubeflow IBM Developer 中国 更新: 2020-11-13 | 发布: 2020-09-15
作者:Damir Yalalov 翻译:陈超校对:赵茹萱 本文约1100字,建议阅读5分钟本文介绍了ChatGPT如何解决简单的机器学习任务并给出了鸢尾花分类和城市预测两个案例。 一句话概括: ChatGPT可以帮助你完成简单的机器学习任务——以下是方法: ChatGPT是一个聊天机器人,可以帮助你完成简单的机器学习任务,例如分级和分类任务。 它会用一种自然语言处理算法来理解你的问题并提供准确的答案。 你可以给ChatGPT提供更多的数据用以训练它实现更加准确地输出。这一工具设计的初衷就是为了方便使用,并
一位毕业于哥廷根大学、做机器学习的小哥也发现了这个问题:原本只是想设计个模型,结果“实现比设计还麻烦”。
明敏 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 数据科学该怎么学?必备技能有哪些? 最近,一份数据科学领域的学习宝典在推特上火了,吸引点赞1k+。 之所以能够引起大家的关注,是因为这份教程将数据科学广而杂的知识内容,梳理成了14个方面及各自要点,同时解答了许多学习中的常见疑问。 比如“用什么语言比较好”、“哪些工具最适合”。 这份学习宝典的作者为Matt Dancho,他是一个数据科学学习网站的创始人。 那么,具体这份干货到底讲了什么?是否真的如此神奇? 我们一起来看。 更推荐R语言 进入正题之前
目前有关机器学习的资料可谓层出不穷,其中既有书籍、课程视频资料,也有很多算法模型的开源项目。不过对于初学者来说,或许阅读学习笔记是一种最容易快速上手的方法。
这个问题已经有一段时间了,但最近这些日子几乎每个人都在谈论人工智能和机器学习。这已经不再是一个保留给科学家和研究者的秘密,而是几乎实现于每一项新兴技术中。
怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同,学习的目标也因人而异。但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标,那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。 1. 将机器学习看得高不可攀 机器学习不过是另一堆技术的集合,你可以用它来解决复杂问题。这是一个飞速发展的领域,因此,机器学习的学术交流一般出现在学术期刊及研究生的课本里,让它看起来高不可攀又难于理解。 要想高效掌握机器学习,我们需要转变观念,从技术转到方法,由精确变为“足够好”,这也同样适用于
本文要介绍的是一份长约 80 页的学习笔记,旨在总结机器学习的一系列基本概念(如梯度下降、反向传播等),不同的机器学习算法和流行模型,以及一些作者在实践中学到的技巧和经验。
5个富有挑战性的机器学习开源项目帮你找到2020的正确打开方式,以下机器学习项目涉及多个领域,包括Python编程及自然语言处理。
怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同,学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。如果这也是你的目标,那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。 1.将机器学习看得高不可攀 机器学习不过是另一堆技术的集合,你可以用它来解决复杂问题。这是一个飞速发展的领域,因此,机器学习的学术交流一般出现在学术期刊及研究生的课本里,让它看起来高不可攀又难于理解。 要想高效掌握机器学习,我们需要转变观念,从技术转到方法,由精确变为“足够好”,这也同样适用于程序员感兴
程序员想转型AI却迟迟无法开始?也许你需要一种更加有趣的学习方式。 Siraj Raval是一位人工智能领域的编程高手,毕业于哥伦比亚大学,曾任职于 Twilio 和 Meetup。一年以来,他通过制作AI教程类短视频的方式在Youtube上积累了大量的粉丝,视频内容包含:如何搭建神经网络、聊天机器人、AI游戏、AI作曲家、递归神经网络、无人驾驶汽车等在内的大量实用的案例,更加令人钦佩的是,这些视频长度大多都在10分钟以内,实在是快速上手AI的一条捷径。 为了使更多的中国开发者看到这些有用的视频,AI科
今天专门写篇文章手把手教大家如何使用 ChatGPT 和 XMind,1 分钟自动生成思维导图。
机器之心报道 编辑:陈萍、杜伟 一本关于机器学习的免费在线书籍,涉及多种算法完整推论,欢迎查收。 提到机器学习领域的书籍资源,大家比较熟悉的有周志华老师的《机器学习》(西瓜书)、李宏毅老师的「宝可梦课程」等等。此外不同学习阶段的学生也能够找到适合自身的机器学习基础和进阶书籍资源。 周志华西瓜书。 近日,本科毕业于哈佛大学统计学与经济学专业、现任哈佛助教的 Daniel Friedman 开放了他撰写的一本免费在线书籍《Machine Learning from Scratch》,该书从理论和数学上介绍了
大家好,我是Frank,一直从事数据挖掘相关的工作。今天给大家分享一个快速创建机器学习应用的Python库,使用它可以简洁快速地部署自己的机器学习模型。
怎样进入机器学习领域没有定式。我们的学习方式都有些许不同,学习的目标也因人而异。 但一个共同的目标就是要能尽快上手。 如果这也是你的目标,那么这篇文章为你列举了程序员们在通往机器学习高手道路上常见的五种错误。 1. 将机器学习看得高不可攀 机器学习不过是另一堆技术的集合,你可以用它来解决复杂问题。这是一个飞速发展的领域,因此,机器学习的学术交流一般出现在学术期刊及研究生的课本里,让它看起来高不可攀又难于理解。 要想高效掌握机器学习,我们需要转变观念,从技术转到方法,由精确变为“足够好”,这也同样适用于程
Streamlit是第一个专门针对机器学习和数据科学团队的应用开发框架,它是开发自定义机器学习工具的最快的方法,你可以认为它的目标是取代Flask在机器学习项目中的地位,可以帮助机器学习工程师快速开发用户交互工具。
对于许多人来说,都希望打破这个护城河,比如PyTorch支持更多GPU,OpenAI的Triton等等。
导语:腾讯大数据举办星火计划技术沙龙为广大大数据爱好者提供线下交流活动机会,技术沙龙第一期将于10月13日在深圳腾讯大厦举办,为您揭秘海量机器学习之道与Angel开源背后的故事。 大数据技术在过去10多年中改变了企业对数据的存储、处理和分析的过程,如今的大数据技术栈逐渐成熟并涵盖了计算、存储、数仓、数据集成、NOSQL、OLAP分析、机器学习与数据科学等丰富的内容。在未来的发展方向上,大数据技术还会在引擎容器化、大数据机器学习、数据湖等方面不断延伸。 为了让大数据爱好者们可以了解腾讯在大数据领域的技术
自动化机器学习(AutoML)旨在自动化机器学习模型的开发流程,通过简化或去除需要专业知识的复杂步骤,让非专家用户也能轻松创建和部署机器学习模型。AutoML 的核心组件包括:数据预处理、特征工程、模型选择、模型训练与超参数优化以及模型部署与推理。
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