摘要：写本文的目的，希望结合众家之长，试图解决数学对机器学习入门的困扰。这里假设你上过大学的数学课，你就具备了机器学习的数学入门门槛了，之后的数学啃一啃是可以下来的。 写这篇文章很久想了很久，到底该怎么写？ 关于数学与机器学习的关系，观点很...
摘要：摘要岁高考岁博士毕业加入阿里，胡晋觉得是未来世界的原力，希望能成为掌握原力的绝地武士。他是一个年出生的博士生，来阿里人工智能实验室做无人车研发，也是阿里达摩院最年轻的科学家。胡晋加入的达摩院，是阿里做基础科学和颠覆式技术创新研究的机构...
摘要：月日，央视秘密大改造节目展示了一项终极挑战，为一位视障人士改造房屋。比起接受精心的照顾，视障人士更愿意接受能让他们回归正常世界的工具。 7月28日，央视《秘密大改造》节目展示了一项终极挑战，为一位视障人士改造房屋。阿里云IoT工程师代立晨志...
摘要：最后还是强调一下自学的重要性，深度学习及其分支都是一个大坑，知识量巨大，希望大家充分利用搜索引擎对已学知识点进行补充或解疑，观摩大佬们的代码，不要满足于这小小的系列 【DL-CV】计算机视觉前置了解 showImg("https://segmentfault.com/img/bV...
摘要：虽说都是些量少易懂的知识点，却主角般地贯穿着整个学习过程，而且作为从小白到学习者思维转换的桥梁，其必要性是肯定的。所以对于从未接触过深度学习的小白，强烈推荐了解，非小白可跳过图像分类首先来了解在计算机视觉领域上的图像指的是什么。 【DL...
摘要：每传递一层，就相当于执行一次线性分类器和激活函数，其输出可作为下一个线性分类器的输入继续往下传递。像这样多个线性分类器叠加起来，那种网络结构就成型了。 【DL-CV】计算机视觉前置了解【DL-CV】损失函数，SVM损失与交叉熵损失 神经网络的变种很...
摘要：需要注意的是正则化损失并不是加在每个数据的损失上，而是加在所有一组训练集个数据损失的平均值上，这样我们得到最终的损失函数，是正则化强度。这不会影响损失函数的输出，自然也不会影响损失，但这一下解决了溢出问题。 【DL-CV】线性分类器【DL-CV...
摘要：人工智能概述简史应用领域安防实时从视频中检测出行人和车辆。通过多张医疗影像重建出人体内器官的三维模型，帮助医生设计手术，确保手术为我们每个人提供康建议和疾病风险预警，从而让我们生活得更加健康。 showImg("https://segmentfault.com/img/re...
摘要：特征编码类型本篇，我们主要说一下分类型特征的编码方式。下面，我们要对这个变量进行编码，在中有现成的独热编码方法，代码如下原来的变量被拆分为两个多带带的变量，这两个变量就是原来的分类特征值有电梯和无电梯。 作者：xiaoyu 微信公众号：Pytho...
摘要：下面介绍梯度下降算法以并用反向传播来求梯度梯度下降看名字就和梯度脱不了关系了。运用反向传播，我们可以计算损失函数关于每一层权重的梯度，然后实现每一层权重的训练。应用小批量梯度下降法的随机梯度下降法已经成为当前深度学习的主流算法。 【DL...
摘要：为什么呢本文将对这一问题进行解疑并介绍多种多种激活函数。激活函数就是用来引入这个非线性因素的，下面介绍几种常见的激活函数及其优缺点正负号表示。如果想了解更多可上网搜激活函数选择在同一个模型中，激活函数不会混搭使用，选定一个就用一个。 ...
摘要：在此期间，移动端开发工程师可谓是风生水起，几乎人们日常生活中接触互联网的途径，都是通过一个叫的东西，基于这两大系统平台。而上面说的这些事情，都是当今移动端开发者的机会。 古典程序员集体恐慌 随着2007年第一台iPhone问世，随后Android的...
摘要：开发者可以不去考虑签名数据请求就像调本地函数一样调用接口示例引入系统日志显示文件和行号创建操作对象调用对应腾讯接口的对应函数打印结果备注由于腾讯部分接口使用格式，本已自动将格式转换，使用时无需考虑编码问题。 腾讯AI SDK 腾讯AI开发平台s...
摘要：滑铁卢大学一位叫的华裔小哥哥，在上分享了自己如何用中的逻辑回归方法帮自己找脱单的神操作。不过，滑铁卢大学和所有的理工科学校一样，除了男女比例极不协调外，缺少社交活动，很难找到对象。不过作为滑铁卢大学的一个数据科学家，小哥哥对此持不同意...
摘要：达观数据招人啦面向北京上海深圳成都四个地区提供人工智能算法产品销售等多类岗位毕业多年，你的状态还好吗是否忧虑被甩在时代的边缘是否担心被机器取代是否不安现状跃跃欲试来吧，选择对的行业，与优秀的人一起共事，与我们一起走在时代的风口上，从事...
摘要：即某个数据被分为哪一类要由各分类器权值决定。实现参考西瓜书及机器学习实战实现初始化权重，每个都一样唯一的入参是迭代次数，要么为跳出循环，要么循环次数达到的时候跳出循环决策树桩算法，也可以换成其他的算法计算值重新计算权重 1.介绍Adaboost...
摘要：远程医疗这一概念被提出后，已经被广泛应用。但是，如何提高视频传输性能，如何确保家庭基层医疗机构和户外应急的远程医疗快速接入，是当前的远程医疗业务系统面临的主要挑战。 编者按：近日，Gartner最新发布了一份《Five Key Essentials for the New...
摘要：我的决定是学人工智能，当时对这个比较感兴趣。从机器学习学到深度学习再学回机器学习。面试，成功地去公司从事机器学习深度学习方面的基础工作。这个系列不仅仅以学习为目的，目的是为了达到机器学习的工作入门标准。 每个字都是经验所得，都是站在一...
摘要：通常，应尽量反映任务的真实目标。在训练时，促使尽可能进行正确分类的同时，让其尽可能接近通过获得的。在中，每个都会贡献在某一方向的梯度，对应于的每个，。因此，在过小时将无法捕获中所有的知识。 原文地址：https://arxiv.org/abs/1503.02... ...
摘要：入门数据分析最好的实战项目二数据初探首先导入要使用的科学计算包可视化以及机器学习包。检查缺失值情况发现了数据集一共有条数据，其中特征有明显的缺失值。 作者：xiaoyu 微信公众号：Python数据科学 知乎：python数据分析师 目的：本篇给大家介绍...
摘要：前言近期，智能大数据服务商个推推出了应用统计产品个数，今天我们就和大家来谈一谈个数实时统计与数据智能平台整合架构设计。个推最广为人知的能力就是推送服务，而将应用内的统计数据与推送系统有效整合，能够辅助更加精细化的运营。 前言：近期，智...
摘要：这个周末举行的俄罗斯世界杯决赛可谓精彩纷呈，高卢雄鸡和潘帕斯雄鹰上演进球大战，姆巴佩一人独造三粒进球一战成名，法国队比送阿根廷回家，梅西再度饮恨而归，另一边葡萄牙比不敌乌拉圭，梅西与罗两大超巨止步八强。 摘要： 这个周末举行的俄罗斯世...
摘要：深度学习中的正则化机器学习中的一个核心问题是设计不仅在训练集上误差小，而且在新样本上泛化能力好的算法。沿特征值较大的方向正则化影响较小。正则化策略可以被解释为最大后验贝叶斯推断。 深度学习中的正则化 机器学习中的一个核心问题是设计...
摘要：月日下午，赵之健在七牛架构师实践日第二十九期进行了多维度融合赋能视频的实践为题的实战分享。本文主要分享了七牛人工智能实验室在视频方面的一些工作，分别有两个关键词一个是多维度融合，另外一个关键词是视频。 6 月 30 日下午，赵之健在七牛架构...
摘要：我的转行经历博主从开公众号起前个月开始接触语言，然后接触到了数据方面的技术，包括爬虫，数据分析，数据挖掘，机器学习等，一直到现在仍然在坚持自学，我相信只要坚持结果总不会太差。对于数据分析而言，机器学习和爬虫等并不是必须，但是加分项。 ...
ChatGPT和Sora等AI大模型应用，将AI大模型和算力需求的热度不断带上新的台阶。哪里可以获得...
大模型的训练用4090是不合适的，但推理（inference/serving）用4090不能说合适，...
图示为GPU性能排行榜，我们可以看到所有GPU的原始相关性能图表。同时根据训练、推理能力由高到低做了...
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