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塔荐 | 人工智能工程师的三个层次

目前国内知名的互联网企业无一不在建立自己的人工智能技术团队,以期用AI技术,提升产品的体验和智能化程度。 但与此同时,各种不明觉厉的名词也吓退了很多非科班出身的开发者。什么叫卷积神经网络? 在很久以前的一篇知乎回答中提过,作为开发人员,AI领域界在我看来会分成这么几个层次 1. 答案只有一个:Just Do IT(去搞IT吧,少年) 成为人工智能工程师,在我看来,要把机器学习、深度学习掌握好,就可以入行拼搏了! Word2Vec 编码器—解码器结构 注意力机制模型:Attention Model 图片标注(Image Captioning) 图片问答(Visual Question Answering) 4 恭喜你,成为人工智能工程师群中的一员了

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    1.4 层次与交互

    层次与交互 一个好的可视化工具一定要有层次管理和交互设定的功能,让我们能够从不同的角度对数据进行切换分析,PowerBI很好的实现了这两项。 所谓层次,即对类别的架构进行层次定义,比如时间层次由大到小有年、月、日,地域层次如中国、北京市、海淀区,产品层次如iphone、6S、128G.。 所谓交互,即各视觉对象间可以相互交流互动。 相信我,掌握了下面的层次管理和交互设定,会让你的图表一下子高逼格起来。 1 层次管理 继续沿用咖啡数据的例子,在日期表的字段上我们点击鼠标右键,选择新的层次结构并更名为时间层次,再选择[年份季度]和[年份月份]把它们添加到时间层次中。 ? 当你选择取消关联时,无论怎样点击产品层次柱形图,折线图的数据都不会随之改变。 ? ? 怎么样,掌握了层次和交互,编程感瞬间爆表了吧~~

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    Agens层次聚类

    层次聚类是另一种主要的聚类方法,它具有一些十分必要的特性使得它成为广泛应用的聚类方法。它生成一系列嵌套的聚类树来完成聚类。单点聚类处在树的最底层,在树的顶层有一个根节点聚类。 层次聚类分为两种: 合并(自下而上)聚类(agglomerative) 分裂(自上而下)聚类(divisive) 目前 使用较多的是合并聚类 ,本文着重讲解合并聚类的原理。 Agens层次聚类原理 合并聚类主要是将N个元素当成N个簇,每个簇与其 欧氏距离最短 的另一个簇合并成一个新的簇,直到达到需要的分簇数目K为止,示意图如下: ? 个 再次两两欧氏距离最近的两个簇合并,此时一共有 12 个簇合并成了6个簇,还余下一个簇,因此此时剩下 6+1=7 个簇 一直重复上一步的操作,直到簇的数量为 3 的时候,就算是分簇完成 Agens层次聚类实现

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    层次模型(树形结构)

    层次数据模型的存储结构 邻接法: 按照层次树前序穿越的顺序把所有记录值依次邻接存放,即通过物理空间的位置相邻来体现层次顺序。 链接法: 用指针来反映数据之间的层次联系。 层次模型的优点: 层次模型的数据结构比较简单清晰 层次数据库的查询效率高(因为层次模型中记录之间的联系用有向边表示,这种联系在DBMS中用指针来实现,当要存取某个结点的记录值,DBMS就沿着这一条路径很快找到该记录值 ,所以层次数据库的性能优于关系系数据库,不低于网状数据库) 层次数据模型提供了良好的完整性支持 层次模型的缺点: 现实世界中很多联系是非层次性的,如结点之间具有多对多联系 一个结点具有多个双亲等,对插入删除操作的限制比较多 ,因此应用程序的编写比较复杂 查询子女结点必须通过双亲结点 由于结构严密,层次命令趋于程序化 层次模型对具有一对多的层次联系的部门描述非常自然、直观,容易理解。 这是层次数据库的突出优点。

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    层次分析法AHP

    1.概述 层次分析法是一种用于评价多指标权重的方法,可以解决多个层级或者多个指标的复杂问题。把定性和定量相结合进行决策分析,既有主观也有客观。 层次分析法的特点是把复杂问题中的各个因素通过划分为相互联系的有序层次,使之条理化,根据对一定客观现实的主观判断结构,把专家的意见或者是决策者的客观判断据结果直接而有效结合在一起,将一层次元素两两比较的重要性进行定量描述 而后,数学方法计算反应每一层次元素的相对重要性次序的权重,通过所有层次之间的总排序计算所有元素的相对权重并进行排序。2.原理 层次分析法根据问题的性质和要达到的总目标,将问题分解为不同组成元素。 并按照因素间的相互联系影响以及隶属度关系,将因素按照不同的层次聚类组合,形成一个多层次的分析结构模型,从而最终使问题归结为最底层(供决策的方案,措施等)相对于最高层(总目标的)相对重要权值的确定或相对优劣次序的排定 2.构造出各层次中的所有判断矩阵图片图片 判断矩阵的元素aij表示的是第i个因素相对于第j个因素重要性比较结果,比如 a21=2,是指费用的重要性会比景色的重要性更大。

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    层次时间序列预测指南

    当要预估的时间序列之间存在层次关系,不同层次的时间序列需要满足一定的和约束时,就需要利用层次时间序列预测方法解决。 这就形成了一个类似于下面这样的层次结构: 对这种层次结构中每个序列进行预测,就叫层次预估。 层次预估在应用场景中也比较常见,相对于基础的时间序列预测,层次时间序列预测需要不仅要考虑如何预测好每个序列,还要考虑如何让整体层次预估结果满足层次约束。 因此,如果能设计一种方式同时考虑不同层次的时间序列信息,实现整个层次整体的预估,能达到各个层次信息互补的目的,提升整体预测效果。 loss,整体loss和模型结构如下: 4 总结 本文介绍了时间序列预测中层次时间序列预测这一场景,当要预测多个时间序列存在层次结构关系时,可以利用层次预估的思路,引入不同层次之间的加和关系、不同层次时间序列的信息等

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    层次分析法是什么 层次分析法的作用

    层次分析法是一个听起来十分具有专业性的词语,出现在各大相关的学术文章之中。但是不乏没有专业知识的人群对这个词语充满疑惑。那么层次分析法是什么?这种分析方法有什么具体的作用? image.png 什么是层次分析法 层次分析法,是一种将影响决策的相关因素拆解呈目标,准则和方案等方面的内容。然后通过定量分析的方法进行对于各项指标的衡量依据进行决策的决定。 从而层次分析法开始被众多统计学家选择开始进行运用到统计资料的方面。 层次分析法有什么具体作用 层次分析法具体应用场景,主要体现在使用者面临多个选择无法决断的情况。 综上所述,层次分析法是一种用于对多个可选项目的横向比较,用于进行数值化的量化和纵向对比帮助使用者得出更好的解救方案。因此,当人们对于多个选择的事情抉择方面,可以考虑使用这种分析方法进行分析处理。

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    【机器学习】层次聚类

    本文介绍了层次聚类算法。首先抛出了聚类理论中两个关键问题:何为类,何为相似,同时介绍了聚类中常用两种评价指标:内部指标和外部指标。 然后介绍了层次聚类算法:凝聚层次聚类和分裂层次聚类算法,两者皆以样本集作为类表示,常用欧式距离作为相似性度量,分层次聚类。最后介绍了层次聚类算法的特点,可视化,复杂度。 层次聚类 层次聚类的类表示可以看作是基于样本的,表示属于第的样本集合,即作为第类的类表示。类相似性度量可以用“欧式距离”。 层次聚类分为两种,一种是自底向上的凝聚层次聚类,一种是自顶向下的分裂层次聚类。 层次聚类算法特点: 可视化 采用计算样本两两之间的距离,时间复杂度为 凝聚和分裂的不可逆性 The End

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