磐创AI技术团队的专栏

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在PyTorch中使用深度自编码器实现图像重建

人工神经网络有许多流行的变体,可用于有监督和无监督学习问题。自编码器也是神经网络的一个变种,主要用于无监督学习问题。

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数据科学统计学:什么是偏度?

偏度的概念已融入我们的思维方式。当我们看到一个图像时,我们的大脑会直观地分辨出图表中的模式。

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使用Flask部署图像分类模型

当涉及到社交媒体的健康运行时,图像分类是一个关键点。根据特定标签对内容进行分类可以代替各种法律法规。它变得很重要,以便对特定的受众群体隐藏内容。

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BERT文本摘要

你有没有曾经需要把一份冗长的文件归纳成摘要?或者为一份文件提供一份摘要?如你所知,这个过程对我们人类来说是乏味而缓慢的——我们需要阅读整个文档,然后专注于重要的...

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构建对象检测模型

我喜欢深度学习。坦率地说,这是一个有大量技术和框架可供倾注和学习的广阔领域。当我看到现实世界中的应用程序,如面部识别和板球跟踪等时,建立深度学习和计算机视觉模型...

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循环神经网络(RNN)简易教程

假设我们正在写一条信息“Let’s meet for___”,我们需要预测下一个单词是什么。下一个词可以是午餐、晚餐、早餐或咖啡。我们更容易根据上下文作出推论。...

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使用kepler.gl可视化地理空间数据

一个精美的图片!我特别喜欢城市周围的线条,它们交织在一起,呈现出一幅非常精确的城市地图的实际面貌。这个可视化地理空间数据是我最喜欢的项目之一。

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深入了解推荐系统中的相似性

你有没有想过Netflix是如何推荐你想看的电影的?或者亚马逊如何向你展示你觉得需要购买的产品?

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构建简历解析工具

当我还是一名大学生的时候,我很好奇自动提取简历信息是如何工作的。我将准备各种格式的简历,并上传到招聘网站,以测试背后的算法是如何工作的。我想自己尝试建一个。因此...

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利用PySpark对 Tweets 流数据进行情感分析实战

想象一下,每秒有超过8500条微博被发送,900多张照片被上传到Instagram上,超过4200个Skype电话被打,超过78000个谷歌搜索发生,超过200...

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变分自编码器如何淘汰经典的推荐系统

随着信息过载的增加,我们不可能通过观看海量的内容来获取我们想要的项目。推荐系统可以来拯救我们。推荐系统是一种模型,通过向用户展示他们可能感兴趣的内容,帮助他们探...

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机器学习模型的度量选择(下)

在第一篇中,我们讨论了回归中使用的一些重要指标、它们的优缺点以及用例。这一部分将集中讨论分类中常用的度量,以及在具体的背景中应该选择哪种。

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测试时间序列的40个问题

时间序列预测与建模在数据分析中起着重要的作用。时间序列分析是统计学的一个分支,广泛应用于计量经济学和运筹学等领域。这篇技能测试文章是为了测试你对时间序列概念的了...

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利用LDA和主题模型发现9种冠状病毒研究趋势

尽管目前正在蔓延的冠状病毒疫情已经很可怕,但观察世界各地的学术界和研究界是多么迅速地开始了解这种病毒及其潜在影响,还是很有意思的。

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Pytorch Lightning vs PyTorch Ignite vs Fast.ai

PyTorch-lightning是最近发布的库,它是PyTorch的一个类似Kera的ML库。它将核心训练和验证逻辑留给您,并自动完成其余的工作。(顺便说一句...

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强化学习的基本迭代方法

本文着重于对基本的MDP进行理解(在此进行简要回顾),将其应用于基本的强化学习方法。我将重点介绍的方法是"价值迭代"和"策略迭代"。这两种方法是Q值迭代的基础,...

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在PyTorch中构建高效的自定义数据集

PyTorch 最近已经出现在我的圈子里,尽管对Keras和TensorFlow感到满意,但我还是不得不尝试一下。令人惊讶的是,我发现它非常令人耳目一新,非常讨...

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强化学习的线性代数

线性代数的基本原理如何支持深度强化学习?答案是解决了马尔可夫决策过程时的迭代更新。

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使用Facebook Pytorch的BigGraph从知识图谱中提取知识

机器学习使我们能够训练一个可以将数据转换为标签的模型,从而把「相似的」数据映射到「相似」或相同的标签。

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学习强化学习之前要掌握的3种技能

现代强化学习几乎完全集中在深度强化学习上。深度强化学习中的“深”一词意味着在算法的核心方面使用神经网络。神经网络在学习过程中进行一些高维近似。话虽如此,该模型并...

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