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大龄程序员的人工智能之路

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三种Javascript深度学习框架介绍
谈到机器学习,我们脑海首先蹦出的编程语言是什么?一定是python。其实除了python,Javascript也是不错的选择。都说现在是大前端时代,从移动开发、服务器端,甚至桌面软件开发(比如大名鼎鼎的VS Code),都有Javascript的身影。
云水木石
2019-11-20
1.2K0
轻松理解Keras回调
随着计算机处理能力的提高,人工智能模型的训练时间并没有缩短,主要是人们对模型精确度要求越来越高。为了提升模型精度,人们设计出越来越复杂的深度神经网络模型,喂入越来越海量的数据,导致训练模型也耗时越来越长。这就如同PC产业,虽然CPU遵从摩尔定律,速度越来越快,但由于软件复杂度的提升,我们并没有感觉计算机运行速度有显著提升,反而陷入需要不断升级电脑硬件的怪圈。
云水木石
2019-08-09
1.8K0
[译]标准化Keras:TensorFlow 2.0中的高级API指南
Keras是一个非常受欢迎的构建和训练深度学习模型的高级API。它用于快速原型设计、最前沿的研究以及产品中。虽然现在的TensorFlow已经支持Keras,在2.0中,我们将Keras更紧密地集成到TensorFlow平台。
云水木石
2019-07-02
1.7K0
Keras Pytorch大比拼
对于许多数据科学家、工程师和开发人员来说,TensorFlow是他们深度学习框架的第一选择。TensorFlow 1.0于2017年2月发布,至少可以说,它不是非常用户友好。
云水木石
2019-07-02
1.4K0
[译]高效的TensorFlow 2.0:应用最佳实践以及有什么变化
在最近的一篇文章中,我们提到,TensorFlow 2.0经过重新设计,重点关注开发人员的工作效率、简单性和易用性。
云水木石
2019-07-02
8410
尝鲜TensorFlow 2.0
前两天,Google在TensorFlow开发者峰会上发布了TensorFlow 2.0 alpha版,TensorFlow官网也全新改版上线。其实早在去年上半年,Google就放出口风,准备发布TensorFlow 2.0,一个重要的里程碑版本。然而直到今天,2.0仍然处于alpha版,这在快速迭代的人工智能领域,着实少见。随着alpha的发布,这几天网上关于TensorFlow的新闻和文章铺天盖地,我也看了一下文章,不过作为一名实战派,还是决定先上手尝鲜一下。
云水木石
2019-07-02
5060
使用数据增强技术提升模型泛化能力
在《提高模型性能,你可以尝试这几招…》一文中,我们给出了几种提高模型性能的方法,但这篇文章是在训练数据集不变的前提下提出的优化方案。其实对于深度学习而言,数据量的多寡通常对模型性能的影响更大,所以扩充数据规模一般情况是一个非常有效的方法。
云水木石
2019-07-02
1.1K0
2018年最实用的6个机器学习项目
对于人工智能和机器学习而言,过去的一年是非常重要的一年。许多最新的具有很大影响力的机器学习应用开发出来并得到应用,特别是在医疗保健、金融、语音识别、增强现实,以及更复杂的3D和视频等领域。
云水木石
2019-07-02
4320
理解keras中的sequential模型
keras中的主要数据结构是model(模型),它提供定义完整计算图的方法。通过将图层添加到现有模型/计算图,我们可以构建出复杂的神经网络。
云水木石
2019-07-02
3.5K0
提高模型性能,你可以尝试这几招...
在EZDL到底怎样,试试看…一文中,我尝试了百度推出的在线人工智能设计平台EZDL,其愿景是任何人不用编写一行代码就可以轻松地构建、设计和部署人工智能(AI)模型。从试用效果上看,确实不需要编写一行代码,也不需要什么人工智能知识。但对于一名程序员而言,将人工智能包装到一个黑盒子中,而自己毫无掌控感,总有那么一点不踏实。
云水木石
2019-07-01
1K0
keras中的数据集
数据在深度学习中的重要性怎么说都不为过,无论是训练模型,还是性能调优,都离不开大量的数据。有人曾经断言中美在人工智能领域的竞赛,中国将胜出,其依据就是中国拥有更多的数据。像Google、amazon、腾讯、阿里巴巴之类的巨头,其产品属性天然拥有大量的数据,那对于个人和小型创业公司,数据从哪儿来呢?
云水木石
2019-07-01
1.7K0
TensorFlow 2.0 beta版本来了!
在不知不觉中,TensorFlow 2.0 beta版本已经发布,你可以通过下述方法安装:
云水木石
2019-07-01
7010
图像数据不足时,你可以试试数据扩充
在EZDL到底怎样,试试看…中,我们谈到百度的在线AI设计工具EasyDL不需要调整任何参数,对于用户而言就是一个吃数据的黑盒子。也许系统会选择最优的参数和算法来训练出一个好的模型,如果此时准确率仍然达不到我们的需求,我们是否就完全束手无策了呢?
云水木石
2019-07-01
1.9K0
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