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给大家推荐一波的资源,需要的小伙伴可以在公众号回复??公众号回复:Rookie今天的分享就到这里,如果有小伙伴觉得公众号不错的话,可以帮忙推荐下。 如果想要获取更多的资源的话可以给小编留言,或者加小编的微信。

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python路线

1、并掌握一些数知识 高等数是基础中的基础,一切理科都需要这个打底,数据挖掘、、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础、线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者作相关的一个领域深入下去有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才成为领域的大牛,有所成就。 02python过程中有不懂的可以加入我的python零基础系统交流秋秋qun:934109170,与你分享Python企业当下才需求及怎么从零基础Python,和什么内容。 相关视频资料、开发具都有分享好啦!文章就给看官们分享到这儿最后,如果觉得有帮助,记得关注、转发、收藏哟

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    - 模型泛化

    前言课程源于英特尔提供的资料。 目录模型泛化?

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    入门路线

    难度要略高于《机器基石》,具有很强的实用性。完上面这几门课的话应该可以说是入门了,至少对机器有个比较好的理解。 对于数特别是线性代数有比较高的要求,毕竟编程的时候会有许多矩阵分析、矩阵变换等,所以要对线性代数有个详细的了解和。 ;第三部分评价优化算法,检验影响深度计算性的重要因素,并分别列举深度在计算机视觉和自然语言处理中的重要应用。 斯坦福大的李飞飞的CS231n计算机视觉识别李飞飞也是华之光,可以跟吴恩达媲美的大牛,她主讲的计算机识别也是计算机视觉很好的入门课程。课程在网易云课堂上有。 西瓜书身边机器的小伙伴可谓是手一本。

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    - 监督式

    image.png思维导图 仅仅列出本课程知识点。有兴趣的朋友可以自行去官方下载。本文在仅供个总结使用,不具有任何指导价值。 监督式.png相关代码 特征缩放 导入包含缩放方法的类from sklearn.preprocessing import StandardScaler 创建类的实例StdSc = StandardScaler 后记 inter的资料现在有中文版本的,理解起来轻松多了。

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    路线“六小撇步”

    1、并掌握一些数知识高等数是基础中的基础,一切理科都需要这个打底,数据挖掘、、模式识别此类跟数据打交道的又尤其需要多元微积分运算基础线性代数很重要,一般来说线性模型是你最先要考虑的模型 2、掌握经典机器理论和算法如果有时间可以为自己建立一个机器的知识图谱,并争取掌握每一个经典的机器理论和算法,我简单地总结如下:1) 回归算法:常见的回归算法包括最小二乘法(OrdinaryLeast :常见算法包括 Apriori算法和Eclat算法等;9) 神经网络:重要的神经网络算法包括:感知器神经网络(PerceptronNeural Network), 反向传递(Back Propagation 5、买一个GPU,找一个开源框架,自己多动手训练深度神经网络,多动手写写代码,多做一些与相关的项目。 6、选择自己感兴趣或者作相关的一个领域深入下去有很多方向,比如NLP、语音识别、计算机视觉等等,生命有限,必须得选一个方向深入的专研下去,这样才成为领域的大牛,有所成就。

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    - 正则化和特征选择

    前言课程源于英特尔提供的资料。 目录正则化和特征选择?

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    产品的三个核心要素

    这大半年,有这样几个问题一直在脑子里:产品中“内容”和“产品”二者的边界在哪里?技术如何从产品找到合适的切入场景?用户会为什么样的产品来付费? 结合这段时间的作、阅读和思考,现在试着总结一下个对这些问题的一些思考。以下是我的思考框架:一款优秀的产品,是内容、产品和技术三者的紧密结合、彼此赋。一、这三个要素指的是什么?1. 这里的“技术”专指技术,包括大数据分析和深度模型。因为不是技术背景,可会有不专业或者错误的地方,欢迎拍砖。二、它们各自是什么角色及三者之间的关系1. 内容是起点和基础。 技术会贯穿大产品流程中的所有环节,它的目标是更高的效率和更好的体验。大数据分析技术会将用于优化每个环节。深度模型(机器)则可以直接承担某个环节,或者跟或产品机制合作完成某个环节。 技术篇:大数据分析和深度模型、技术的应用场景、应该如何利用技术、怎么做有味儿的产品(产品细节和温暖的文案,以及贴近用户场景)NO 47 产品中的游戏化机制:如何让用户养成惯、产品中游戏化机制的应用汇报

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    零基础大数据路线篇!

    Python:Python 的排名从去年开始就借助持续上升,现在它已经成为了语言排行第一名。 Mysql:我们完大数据的处理了,接下来小数据的处理具mysql数据库,因为一会装hive的时候要用到,mysql需要掌握到什么层度那? 后续提高:大数据结合达到真正的数据科家,打通了数据科的任督二脉,在公司是技术专家级别,这时候月薪再次翻倍且成为公司核心骨干。 它是的核心,是使计算机具有的根本途径,其应用遍及的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。机器的算法基本比较固定了,起来相对容易。 深度(Deep Learning, DL):深度的概念源于神经网络的研究,最近几年发展迅猛。深度应用的实例有AlphaGo、脸识别、图像检测等。

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    AI 经典书单 | 该读哪些书

    将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单:1科普类:科普、 ? 《的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作《科+遇见》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科家与投资共同解读AI革命《时代》从的历史、现状、未来,业机器、商业机器 、家用机器、机器翻译、机器应用领域依次介绍了发展前景。 3深度类:深度、Tensorflow?《深度》AI圣经,深度领域奠基性的经典畅销书 特斯拉CEO埃隆·马斯克等国内外众多专家推荐! 《自己动手写神经网络》机器参考书,基于Java语言撰写。

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    5份AI经典书单:参考书

    将上面的岗位涉及到的知识和技术划类,就形成了今天的五份书单:1科普类:科普、? 《的本质》斯坦福、伯克利客座教授30年AI研究巅峰之作《科+遇见》李开复、张亚勤、张首晟等20余位科家与投资共同解读AI革命《时代》从的历史、现状、未来,业机器、商业机器 、家用机器、机器翻译、机器应用领域依次介绍了发展前景。 2机器类:Python、机器、数据科? 《自己动手写神经网络》机器参考书,基于Java语言撰写。

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    浅谈

    (AI)的发展是一个从术研究、行业验证、商业落地、行业平台到生态的一层层深入过程,这也是理想的发展阶段。 的重要性无需赘述,对AI对我们来说同样重要,但是如何呢??实践出真知最好的方式是on-job learning,在作中,把作中用起来! 随身是终身的,鉴于庞大的体系结构,更是如此。本着以致用的方式,框架、具、模型及方法都是很好的入口。 知识付费根据DIKW的金字塔模型,从数据和信息到知识,需要们的主观动性,为知识付费也是中不可或缺的方式。 在这里有详细的案例剖析,最新成果的深入研究,如何在自己项目中实现,获得在程和应用中正在出现的最佳实践,揭示的局限及未被发掘的机遇,并讨论将会如何改变商业世界的版图:

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    Win10配置平台Tensorflow的正确姿势

    專 欄 ❈那只猫,Python中文社区专栏作者,Python中文社区新Logo设计,纯种非CS科班数据分析,沉迷Keras。在Cambridge做了点小事,深度的小生。 TensorFlow是相对高阶的机器库,用户可以方便地用它设计神经网络结构,而不必为了追求高效率的实现亲自写C++或CUDA18代码。 对于新来说,一个import theano 就弄出一大堆CC++代码,不免被震撼到。而后又要做许多的改造才让theano 俯首称臣,这个自轨迹不要太崎岖。 TensorBoard的Events Dashboard可以用来持续地监控运行时的关键指标,比如loss、速率(learning rate)或是验证集上的准确率(accuracy);Image Dashboard CNTK分析CNTK是MSRA开源的深度框架。在语音识别领域的使用尤其广泛。CNTK设计是性导向的,从各种成绩上来看是非常的卓越——对,比Tensorflow厉害!

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    应用于价值的动态模型(CS)

    因此,该地区的一些研究员制定了一个强大、有益和安全的概念,来保护类和环境。 至关重要的是,代理的价值观与类价值观一致,因为我们不期望仅仅因为其而发展类道德价值观,正如在正交命题中所讨论的那样。 解决这个问题的方法是德雷福斯提出的动态方法,该方法的现象表明,类在多个方面的经验并不很好地由符号或联系主义的认知方法来表示,尤其是对于价值观的问题。 解决这个问题的一个可方法是使用理论模型,如SED(情境嵌入动力)来解决中的价值问题。 problem in AI.原文作者:Nicholas Kluge Corrêa, Nythamar De Oliveira原文地址:https:arxiv.orgabs2008.02783 应用于价值的动态模型

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    AI 经典书单分享 该读哪些书?

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    点击上方“木可大大”,选择“置顶公众号”第一时间获取最新的资料的热潮在今年再创高峰。无论是政策上还是资本市场上,抑或是我们日常生活中,关于的消息从未间断,逐渐占据我们每个的视线。 可以看出,得到了由上至下,国内国外的一致支持。 基于这股热潮,的相关职位在薪酬上也形成了飞跃。程师,是IT行业需求缺口最大的岗位,薪资水平远高于其他行业。 随着经验年限的递增,从业员平均薪酬涨幅高。据行业报告显示:AI开发者超过70%从业者月薪为20K-50K。我们正站在变革的边缘,而这次变革将和类的出现一般意义重大。 如果你想站在时代的转折点上成为历史的见证者,那么,请收下这份资料! | 部分内容展示 | 资源获取后台回复“ AI ”

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    ApacheCN 编程大数据数据科资源 2019.7

    我们的各个公众平台接受、环材化生劝退、CS 留申请、IT 外企求职的投稿,详情请见这里,我们会每日从所有投稿博文中精选两篇,在 ApacheCN 全平台推送。 PyTorch 0.20.30.41.0 中文文档和教程机器数据科比赛系列 Kaggle 项目实战教程:文档 + 代码 + 视频数据科比赛收集平台LeetCode,HackRank,剑指 seaborn 0.9 中文文档Girls In AI:面向编程零基础女孩子的AI算法程师养成计划Daily Interview - 面经编程语言Java Java 编程思想Java 8 简明教程 SciPyCon 2018 Sklearn 教程TensorFlow 指南fast.ai 机器和深度中文笔记HackCV 网站文章翻译数据科技术笔记Girls In AI:面向编程零基础女孩子的 AI算法程师养成计划Sklearn 指南关于卷积神经网络我们理解了什么Daily Interview - 面经百页机器小书AI 文档Sklearn 0.19 中文文档PyTorch 0.20.30.41.0

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    塔荐 | 机器资源大放送合集

    我经常在 TopLanguage 讨论组上推荐一些书籍,也经常问里面的牛们搜罗一些有关的资料,、机器、自然语言处理、知识发现(特别地,数据挖掘)、信息检索 这些无疑是 CS 领域最好玩的分支了 (也是互相紧密联系的),这里将最近有关机器相关的一些资源归一个类:首先是两个非常棒的 Wikipedia 条目,我也算是 wikipedia 的重度用户了,一门东西的时候常常发现是始于 始于哲思辨,中间经历了一个没有心理(尤其是认知神经科的)的帮助的阶段,仅通过牛类思维的外在表现的归纳、内省,以及数具进行探索,其间最令激动的是 Herbert Simon (决策理论之父 顺便一说,徐宥同打算找时间把这个条目翻译出来,这是一个相当长的条目,看不动 E 文的等着看翻译吧:)第二个则是“”(Artificial Intelligence)。当然,还有机器等等。 相对于偏向于心理以及科普的《决策与判断》来说,这本书的理论性更强,引用文献也很多而经典,而且与和机器都有交叉,里面也有不少数内容,全书由十几个章节构成,每个章节都是由不同的作者写的,类似于

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    (python基础算法库pandas与可视化库Matplotlib )

    前言课程源于英特尔提供的资料。 内容介绍第一课也是第一周的内容,使用jupyter notebooks。了解python常用的数据出来和数据可视化库。?image.png?

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    布客·ApacheCN 编程后端大数据资源 2020.11

    ApacheCN 数据科知识库?DataWhale 开源数据科教程↗ Joyful Pandas斯坦福公开课课本笔记 斯坦福 STATS60 课本:21 世纪的统计思维? 教程↗ 南瓜书(西瓜书公式推导解析)Daily Interview - 面经李宏毅机器笔记钥匙书(机器理论导引笔记)斯坦福公开课课本笔记 斯坦福 CS229 机器中文笔记↗DeepLearning.ai 斯坦福 CS234 强化中文笔记UCB 公开课课本笔记 UCB CS294-112 深度强化中文笔记Girls In AI:面向编程零基础女孩子的AI算法程师养成计划? ↗台湾大林轩田机器笔记Python 自然语言处理 中文第二版PyTorch 自然语言处理中文版PythonProgramming.net 中文系列教程?面向机器的特征程? 数据科比赛解决方案汇总?Kaggle 系列视频?数据科比赛收集平台?↗安全ApacheCN 网络安全译文集?ApacheCN 安全知识库?

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