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机器之心

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数据科学家在摩根大通的一天
今天,我们要讲的是人工智能和机器学习,以及亚马逊 SageMaker 等产品如何改变数据科学家的工作方式。
机器之心
2021-03-15
7390
挑战Jupyter Notebook:云协作、云硬件,上云的Notebook编程环境
如果你是像我一样的数据科学家,你可能会在工程项目而不是真正的研究上花很多时间。安装库、管理数据库、追踪实验、调试代码、耗尽内存……对此,你一定深有感触。
机器之心
2020-03-25
1.5K0
VS Code上也能玩转Jupyter Notebook,这是一份完整教程
尽管许多程序员选择使用 IDE(Integrated Development Environment,集成开发环境)工作,但也有一些程序员(包括我)喜欢探索 IDE 中不同的可能性。这种探索并不只是因为酷,还是因为每个流行的 IDE 都有其独特的功能,而我的很多项目都是跟同事合作的,这些同事可能使用不同的 IDE,为了在项目中互相配合,我会尽量用他们的「语言」。
机器之心
2020-03-11
15K0
老码农的「锦囊」:10个编程技巧、5个纠错步骤,让你的编程之路少点坎坷
在我下决心将编程进行到底之前,大概经历了四次放弃又捡起的过程,而且我观察了一些数据科学的学生,这种事不光是我一个人做过。
机器之心
2020-02-27
4240
青出于蓝而胜于蓝,这是一款脱胎于Jupyter Notebook的新型编程环境
近年来,我和同事 Sylvain Gugger 一直为热爱的事情而努力工作,它就是 Python 编程环境 nbdev。nbdev 允许用户在 Jupyter Notebook 中创建包含测试和丰富文档系统的完整 Python 包。我们已使用 nbdev 编写了一个大型编程库(fastai v2)以及多个小型项目。
机器之心
2020-02-24
8140
如何入手卷积神经网络
从 Alex Krizhevsky 及其朋友通过 ImageNet 公布这项技术至今,不过才七年。ImageNet 是一个大规模图像识别竞赛,每年都会举办,识别种类达 1000 多种,从阿拉斯加雪橇犬到厕纸应用尽有。之后,他们又创建了 AlexNet,获得了 ImageNet 竞赛冠军,远超第二名。
机器之心
2019-06-05
6560
如何分分钟构建强大又好用的深度学习环境?
多亏了更快更好的计算,我们终于能利用神经网络和深度学习真正的力量了,这都得益于更快更好的 CPU 和 GPU。无论我们喜不喜欢,传统的统计学和机器学习模型在处理高维的、非结构化数据、更复杂和大量数据的问题上存在很大的局限性。 深度学习的好处在于,在构建解决方案时,我们有更好的计算力、更多数据和各种易于使用的开源框架,比如 keras、TensorFlow 以及 PyTorch。 深度学习的坏处是什么呢?从头开始构建你自己的深度学习环境是很痛苦的事,尤其是当你迫不及待要开始写代码和实现自己的深度学习模型的时候。
机器之心
2019-04-09
2.7K0
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