安装其他库的命令：!pip install或者!apt-get install命令
当我告诉人们，他们应该考虑对他们的数据应用深度学习方法时，我得到的最初反应通常是: (1)“我没有处理足够大的数据”，(2)“我没有足够的计算资源来训练深度学习模型。”
参考链接： Python线性回归的波士顿房屋Kaggle挑战 | 机器学习 Machine Learning
Google Colab 是一个免费的 Jupyter 环境，用户可以用它创建 Jupyter notebook，在浏览器中编写和执行 Python 代码，以及其他基于 Python 的第三方工具和机器学习框架，如 Pandas、PyTorch、Tensorflow、Keras、Monk、OpenCV 等。
想运行TuriCreate，却没有苹果电脑，也没有Linux使用经验，怎么办？用上这款云端应用，让你免安装Python运行环境。一分钱不用花，以高性能GPU，轻松玩儿转深度学习。
文章目录 一、前言 二、主要内容 🍉 CSDN 叶庭云：https://yetingyun.blog.csdn.net/ ---- 一、前言 探索更高效的学习方法可能是有志者共同的追求，用好 ChatGPT，先行于未来。 📷 作为一个人工智能大语言模型，ChatGPT 可以在帮助初学者学习和实践机器学习方面发挥重要的作用。以下是一些 ChatGPT 可以做的事情： 提供基础知识：ChatGPT 可以回答关于机器学习的基本问题，例如什么是有监督学习、无监督学习、强化学习等等。初学者可以通过与 ChatGPT
今天给大家推荐一款超级强大的在线编辑器Colaboratory，Colaboratory 是一个谷歌提供的 Jupyter notebook环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行，最重要的是Colaboratory免费，这绝对是谷歌提供的一项的福利啊。下面就来聊聊Colaboratory的基本用法和牛逼之处。
我给你写了一篇《如何用 Python 和 Tensorflow 2.0 神经网络分类表格数据？》，为你讲解了 Tensorflow 2.0 处理结构化数据的分类。
GitHub上面，有个新发布的深度学习实践教程，叫PracticalAI，被PyTorch官方推特翻了牌，已经收获2600多标星。
我们都知道，教科书上所学与实际操作还是有出入的，那关于机器学习有什么好的项目可以实操吗？
Google Colab(Colaboratory)是一个免费的云端环境，旨在帮助开发者和研究人员轻松进行机器学习和数据科学工作。它提供了许多优势，使得编写、执行和共享代码变得更加简单和高效。Colab在云端提供了预配置的环境，可以直接开始编写代码，并且提供了免费的GPU和TPU资源，这对于训练深度学习模型等计算密集型任务非常有帮助，可以加速模型训练过程。
大数据文摘作品，转载要求见文末 作者 | thebackpropaganda 编译 | happen，丁雪，钱天培 上周，大数据文摘为大家介绍了在深度学习领域近几年影响力最大的5篇论文（点击链接查看大数据文摘文章《熬过深宫十几载，深度学习上位这五年》），有不少读者在后台留言表示，这些论文的数学部分实在是太难攻克。 相信不少读者在阅读机器学习论文时也都遇到过类似的问题。满怀野心地打开一篇论文，却被里面成片的数学公式地吓得赶紧丢掉了那篇论文。今天，大数据文摘就为大家带来了几个小tips，帮助大家阅读被数学公式堆
因为我当时正在用 fast.ai 的 ULMfit 做自然语言分类任务（还专门写了《如何用 Python 和深度迁移学习做文本分类？》一文分享给你）。ULMfit 和 BERT 都属于预训练语言模型（Pre-trained Language Modeling），具有很多的相似性。
向AI转型的程序员都关注了这个号👇👇👇 机器学习AI算法工程 公众号：datayx 小布助手是OPPO公司为欧加集团三品牌手机和IoT设备自研的语音助手，为用户提供了有趣、贴心、便捷的对话式服务。意图识别是对话系统中的一个核心任务，而对话短文本语义匹配是意图识别的主流算法方案之一。 训练数据 训练数据包含输入query-pair，以及对应的真值。初赛训练样本10万，复赛训练样本30万，这份数据主要用于参赛队伍训练模型，为确保数据的高质量，每一个样本的真值都有进行人工标注校验。每行为一个训练样本，由que
在过去的几年里，有不少讲深度学习的书籍。今天给小伙伴们推荐8本关于AI和机器学习的经典书籍，大部分都有完整版PDF下载。
选自Medium 作者：Sagar Howal 机器之心编译 参与：路雪 Colaboratory 是一个 Google 研究项目，旨在帮助传播机器学习培训和研究成果。它是一个 Jupyter 笔记本环境，不需要进行任何设置就可以使用，并且完全在云端运行。Colaboratory 笔记本存储在 Google 云端硬盘 (https://drive.google.com/) 中，并且可以共享，就如同您使用 Google 文档或表格一样。Colaboratory 可免费使用。本文介绍如何使用 Google Co
之前开发过一款人工智能的微信小程序，其功能是拍一张狗狗的照片，识别出狗狗的类别。程序虽小，功能虽然单一，但五脏俱全，涉及到机器学习的各个方面，以及微信小程序的开发，非常适合作为机器学习的上手项目。这个项目是一边学习，一边写出来的，在这个过程中，进一步掌握了机器学习的知识，具体情况请参考我之前写的文章：
为了筛选2019年一些令人惊叹的机器学习项目。根据reddit上机器学习类目中的内容，作者盘点了过去一年中最受欢迎的17个机器学习项目、研究论文、demo。希望你能在这个列表中获得一些鼓舞人心的、有教育意义的启发。
开发机器学习解决方案提升现有的预测算法并不是一件容易的事情。这需要大量的工作来保证其正确性，包括清除数据、建立基础结构、测试和再测试模型以及最终部署算法。 这里有七种机器学习服务，它们可以帮助你减少部署机器学习解决方案的痛苦。 1. 微软Azure机器学习 基于微软Azure云平台的Azure机器学习（Azure Machine Learning）为所有的数据科学家提供了一个流线型的体验：从只用一个网页浏览器设置，到使用拖放手势和简单的数据流图来设置实验。Machine Learning Studio提供了
2019 年对自然语言处理（NLP）来说是令人印象深刻的一年。本文将着重讲述一些 2019 年我在机器学习和自然语言处理领域有所见闻的重要事件。我会把重点主要放在自然语言处理上，但也会涉及若干人工智能领域的趣闻。主要内容包括研究论文、博客、工具和数据集、社区讨论、教程资源等。
（使用用户的草图和颜色进行面部编辑生成对抗网络，可添加/更改耳环，眼镜，发型，酒窝等）
本贴总结了2019年Reddit机器学习板块中分享的17个令人印象深刻的项目、研究、demo以及更多相关内容。其中既包括AI大厂的高光项目（GPT-2、StyleGAN等），也有小团队甚至个人做出的有趣的东西。希望小伙伴们能在这些精选资源中获得自己的收获。
然而这个 GPT-2 模型内含多达 15 亿个参数，过高的算力要求让大多数开发者望而却步。而且 OpenAI 还曾「出于对模型可能遭恶意应用的担忧，并不会立即发布所有预训练权重。」一时引发机器学习社区的吐槽。
在讨论细节之前，我想对整个过程做一个概述。这个流程图显示了我需要训练的 3 个模型，以及将模型连接在一起以生成输出的过程。
最近有粉丝私信我，NLP很难学，这条路能坚持走吗？有相同困惑的朋友可以一起探讨一下：
为了帮助筛选 2019 年一些令人难以置信的项目、研究、演示等，下面我们将介绍 17 个在机器学习领域最受欢迎、被讨论最多的项目，这些项目由 r/MachineLearning subreddit 策划。我希望你能在这个列表中找到一些鼓舞人心的，有教育意义的项目。
【导读】3月1日，Google上线了AI学习网站——Learn with Google AI，并重磅推出了机器学习速成课程MLCC，该课程基于TensorFlow（TF），旨在为所有经验水平的人提供免
机器之心报道 编辑：泽南 「从零开始，用代码直接写。」 说到目前最火的 AI 技术，ChatGPT 肯定位列其中。此类大语言模型（LLM）因为能从海量数据中学到知识，被认为是人工智能突破的方向，人们正在尝试用它来做各种复杂的事，甚至包括数学推理。 对于机器学习从业者来说，大模型的门槛很高：因为体量太大难以训练，很长时间里这个方向一直被大公司垄断。不过最近，简化 GPT 模型的方法越来越多了。 近日，前特斯拉 AI 高级总监、自动驾驶 Autopilot 负责人 Andrej Karpathy 发布了从零开始
本文为你介绍5个有关TensorFlow的机器学习课程，来帮助你进一步了解数据科学和人工智能。
由于所遇到数据类型的多样性，生物数据往往需要某种定制的解决方案来有效地处理它们，这使得很难推荐现成的工具，甚至是在这些问题领域中使用机器学习的一般指导方针，作为模型的选择， 训练程序和测试数据将在很大程度上取决于想要回答的确切问题。
本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
发现并开始新的机器学习项目有点艰难。也许你有一个关于项目的模糊想法，正在寻找从何处入手。或者你正在寻找灵感，看看有哪些可能。
导读：本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
文 | 郭小贤 数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。 但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题： 1. data pre-processing；(数据预处理） 2. data interpretation；（数据解读） 3.data modeling and analysis.（数据建模与分析） 这也就是我们做数据工作的三个大步骤： 1、原始数据要经过一连串收集、提取、清洗、整理等等的预处理过程，才能形成高质量的
选自Machine Learning Mastery 作者：Jason Brownlee 机器之心编译 参与：Edison Ke、黄小天 本文介绍了机器学习中的基本数学符号。具体来说有算数符号，包括各种乘法、指数、平方根以及对数；数列和集合符号，包括索引、累加以及集合关系。此外，本文还给出了 5 个当你在理解数学符号遇到困难时可以应急的小技巧。 在机器学习中，你永远都绕不过数学符号。 通常，只要有一个代数项或一个方程符号看不懂，你就完全看不懂整个过程是怎么回事了。这种境况非常令人沮丧，尤其是对于那些正在成长
【磐创AI导读】:本文为大家总结了二月份最热门的机器学习项目top5。想要获取更多的机器学习、深度学习资源，欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号:磐创AI。
机器之心报道 机器之心编辑部 昨日，南京大学计算机系机器学习与数据挖掘所（LAMDA）在读博士魏秀参开放了一份较系统完整的 CNN 入门材料《解析卷积神经网络——深度学习实践手册》。这是一本面向中文读者轻量级、偏实用的深度学习工具书，内容侧重深度卷积神经网络的基础知识和实践应用。本书的受众为对卷积神经网络和深度学习感兴趣的入门者，以及没有机器学习背景但希望能快速掌握该方面知识并将其应用于实际问题的各行从业者。本文摘取了该书的「前言」和「目录」，希望能够帮助读者了解这本书的内容。 书籍链接： http://l
可复现性是科学领域长期关注的话题，近期人工智能和机器学习社区也对此投入了更多关注。例如 ICML、ICLR 和 NeurIPS 这些顶级学术会议都在努力推进将实验代码和数据作为评审材料的一部分提交，并鼓励作者在评审或出版过程中提交代码以帮助结果可复现。
作为这种转变的示范，越来越多的在线数据科学平台现在正在添加GPU解决方案。一些示例是：Kaggle，Google Colaboratory，Microsoft Azure和Amazon Web Services（AWS）。
AI技术变得越来越热门，很多人开始转行进入这一领域，其中当然也不乏文科生。他们在普遍缺乏大学数学知识的情况下，就不能入门机器学习了吗？
虽然题主问的是大数据的入门，但在我看来“大数据”就是数据科学的一个高阶状态。以下内容中除个别情况，我基本上都会使用“数据科学”这个概念。数据科学并没有一个独立的学科体系，统计学，机器学习，数据挖掘，数据库，分布式计算，云计算，信息可视化等技术或方法来对付数据。但从狭义上来看，我认为数据科学就是解决三个问题：
DVC的建立是为了使ML模型具有可共享性和可复制性。它设计用于处理大型文件、数据集、机器学习模型、度量以及代码。
【导读】本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。
为了挑选出2019年最好的开源项目，最近某位Medium网友整理了2019年Reddit机器学习板块热门高赞项目资源汇总，一起来看看都有哪些项目上榜：
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