软件性能分析是达到系统最佳效能的关键，数据科学和机器学习应用程序也是如此。在 GPU 加速深度学习的时代，当剖析深度神经网络时，必须了解 CPU、GPU，甚至是可能会导致训练或推理变慢的内存瓶颈
原标题：CNN Training Loop Refactoring - Simultaneous Hyperparameter Testing
机器学习通常涉及在训练期间可视化和度量模型的性能。有许多工具可用于此任务。在本文中，我们将重点介绍 TensorFlow 的开源工具套件，称为 TensorBoard，虽然他是TensorFlow 的一部分，但是可以独立安装，并且服务于Pytorch等其他的框架。
在可解释机器学习领域，不能仅仅满足于简单地训练模型获得预测。为了工作能更有意义并或得更好的结果，我们应该深入探寻和研究我们的模型。除此之外，算法的约束条件和偏置在也能在后续操作模型时得到清晰的认识。
「有没有什么可以节省大量时间的 Deep Learning 效率神器？」有人在知乎上问出了这样一个问题。在回答区，复旦大学计算机科学技术学院副教授邱锡鹏介绍了他们实验室内部使用的调参利器——fitlog。
介绍 笔者写这篇文章主要是针对那些在案例解决方面缺乏自信的初学者，这将成为在面试中被拒的一个重要原因。如果你还在读这篇文章的话，笔者相信，你肯定已经做好了和我一起进入下一阶段的准备！ 为了便于理解，第一阶段我设置得比较简单，目的就是吸引大家持续跟进，能够逻辑清晰地理解客服中心的工作流程。 然而，这只是把客服中心的真实工作简化后的结果。在本文中，我将更进一步，向大家介绍一下在客服中心优化案例问题。我已经介绍过R语言的编码问题，相信这篇文章将对R语言用户更加有帮助。不过，即使你不了解R 语言，你也可以用Exc
介绍：笔者写这篇文章主要是针对那些在案例解决方面缺乏自信的初学者，这将成为在面试中被拒的一个重要原因。如果你还在读这篇文章的话，笔者相信，你肯定已经做好了和我一起进入下一阶段的准备！ 为了便于理解，第一阶段我设置得比较简单，目的就是吸引大家持续跟进，能够逻辑清晰地理解客服中心的工作流程。 然而，这只是把客服中心的真实工作简化后的结果。在本文中，我将更进一步，向大家介绍一下在客服中心优化案例问题。我已经介绍过R语言的编码问题，相信这篇文章将对R语言用户更加有帮助。不过，即使你不了解R 语言，你也可以用Exce
作者简介 周振伟，携程数据智能部数据科学工程师，同济大学硕士，主要承担酒店服务领域的数据分析和挖掘工作。 无论是出门旅游还是商务出行，在外能有一个舒适的住处，往往都是首先要解决的问题。OTA提供的酒店预订功能无疑为此提供了巨大的便利。 打开携程APP，看中一家不错的酒店下单后，会有一个等待酒店确认的过程。携程将用户预订的消息发送给酒店，酒店进行查房，确认是否有空余房间，然后回复携程，再由携程通知用户确认结果。这个过程通常在半小时到一小时内完成，很多时候只需十分钟，在这背后，携程的呼叫中心起到了重要的作用。
忙了一周，晚上休息下，接着分享AI知识。本系列作者将讲解Python深度学习、神经网络及人工智能相关知识，希望您喜欢。
在传统的软件开发中，一个 bug 通常会导致程序崩溃。这对用户来说是很烦人的，因此解决这些问题对开发人员来说很重要——当程序失败时，开发人员可以检查错误以了解原因。
在机器学习模型中，开发人员有时会遇到错误，但经常会在没有明确原因的情况下导致程序崩溃。虽然这些问题可以手动调试，但机器学习模型通常由于输出预测不佳而失败。更糟糕的是，当模型失败时，通常没有信号显示模型失败的原因或时间。而使情况更为复杂的是，这可能是由于一些因素造成的，包括糟糕的训练数据、高损失误差或缺乏收敛速度。
面对山一样高的，海一样广的数据，我们该怎么办？ 数据挖掘中的5W问题 ❶为什么要使用数据挖掘？ ❷数据挖掘是什么？ ❸谁在使用数据挖掘？ ❹数据挖掘有哪些方法？ ❺数据挖掘使用在哪些领域？ 百度百科中
编辑 | 磐石 出品 | 磐创AI技术团队 【磐创AI导读】：本文接续Tensorboard详解(上篇)介绍Tensorboard和总结Tensorboard的所有功能并有代码演练。欢迎大家点击上方蓝字关注我们的公众号：磐创AI。 1. Tensorflow监控指标可视化 除了GRAPHS栏目外，tensorboard还有IMAGES、AUDIO、SCALARS、HISTOGRAMS、DISTRIBUTIONS、FROJECTOR、TEXT、PR CURVES、PROFILE九个栏目，本小节将详细介绍这些
1. 个性化IVR交互式语音引导流程，树状逻辑、分层次、多分支、动态节点、自由跳转，用户可根据业务发展需要随时自行修改流程，无需厂家支持。
AI科技评论按：本文是介绍用TensorFlow构建图像识别系统的第三部分。 在前两部分中，我们构建了一个softmax分类器来标记来自CIFAR-10数据集的图像，实现了约25-30％的精度。 因为有10个不同可能性的类别，所以我们预期的随机标记图像的精度为10％。25-30％的结果已经比随机标记的结果好多了，但仍有很大的改进空间。在这篇文章中，作者Wolfgang Beyer将介绍如何构建一个执行相同任务的神经网络。看看可以提高预测精度到多少！AI科技评论对全文进行编译，未经许可不得转载。 关于前两部分
构建有效的机器学习系统意味着要问许多问题。仅仅训练一个模型放在那儿是不够的。优秀的从业者就像侦探一样，总是试图更好地理解自己的模型：对数据点的改动对模型的预测能力有何影响？对于不同的群体——如历史上被边缘化的人群——模型的表现是否不同？用于测试模型的数据集的多样化程度如何？
前言 本篇将是一个实操篇，我们将要总结的算法为：Microsoft 神经网络分析算法，此算法微软挖掘算法系列中最复杂也是应用场景最广泛的一个，简单点讲：就是模拟我们的大脑从茫茫的数据海洋中思考出有用的信息，来达到数据挖掘的目的。原理可以参考上篇。 应用场景介绍 关于Microsoft神经网络算法的应用场景还是蛮多的，在上一篇原理篇我们就介绍过，其主要是应用在以下领域： 营销和促销分析，如评估直接邮件促销或一个电台广告活动的成功情况。 根据历史数据预测股票升降、汇率浮动或其他频繁变动的金融信息。 分析制造和工
疫情在家的这段时间，想系统的学习一遍 Pytorch 基础知识，因为我发现虽然直接 Pytorch 实战上手比较快，但是关于一些内部的原理知识其实并不是太懂，这样学习起来感觉很不踏实，对 Pytorch 的使用依然是模模糊糊，跟着人家的代码用 Pytorch 玩神经网络还行，也能读懂，但自己亲手做的时候，直接无从下手，啥也想不起来， 我觉得我这种情况就不是对于某个程序练得不熟了，而是对 Pytorch 本身在自己的脑海根本没有形成一个概念框架，不知道它内部运行原理和逻辑，所以自己写的时候没法形成一个代码逻辑，就无从下手。这种情况即使背过人家这个程序，那也只是某个程序而已，不能说会 Pytorch，并且这种背程序的思想本身就很可怕， 所以我还是习惯学习知识先有框架（至少先知道有啥东西）然后再通过实战（各个东西具体咋用）来填充这个框架。而「这个系列的目的就是在脑海中先建一个 Pytorch 的基本框架出来，学习知识，知其然，知其所以然才更有意思 ;)」。
什么是数据仓库？ 数据仓库是一个面向主题的( Subject Oriented) 、集成的( Integrate) 、相对稳定的(NonVolatile) 、反映历史变化( Time Variant)的数据集合,用于支持管理决策。对于数据仓库的概念我们可以从两个层次予以理： ①数据仓库用于支持决策,面向分析型数据处理,它不同于企业现有的操作型数据库； ②数据仓库是对多个异构数据源的有效集成,集成后按照主题进行了重组,并包含历史数据,而且存放在数据仓库中的数据一般不再修改。 企业数据仓库的建设是以现有企业业务
Google Cloud发布了名为"AI Adventures"的系列视频，用简单易懂的语言让初学者了解机器学习的方方面面。今天让我们来看到第五讲模型可视化。 回顾之前内容： 谷歌教你学 AI -第一
本文主要探讨了人工智能和机器学习如何影响呼叫中心，以及如何利用这些技术来提高客户体验和降低运营成本。作者提到了智能语音服务、智能语音质检、智能机器人呼入和呼出系统等技术，并探讨了如何利用这些技术来提高呼叫中心的工作效率和客户满意度。
http://www.cnblogs.com/fydeblog/p/7429344.html
工业信号呼叫器主要应用于无线Andon安灯系统，而Andon安灯系统又起源于日本丰田汽车的流水线生产管理。丰田的生产和管理方式，看起来是一些比较简单的商业风险管理的研究工具，但在经理和管理学专家研究了丰田二三十年之后，发现世界上没有哪一个国家的企业能够像丰田一样系统、高效、持续地开发、升级，创造环境质量和成本控制优势。一经推广便更广泛应用于大型机械制造工业企业、商务建设单位、服务贸易行业、金融机构、电力、商业、电信、医院、税务、公安、司法、安全、交易平台市场、市场广场、剧院、人才培养市场、街边小店等相关知识体系和行业。
可视化在深度学习时代算是核心需求，借助可视化功能，研究者可以快速定位分析模型以及排查问题。
携程作为中国领先的综合性旅行服务公司，每天向超过2.5亿会员提供全方位的旅行服务。拥有海量的用户行为数据、订单数据、供应商操作数据和员工操作数据等。 云海是携程旗下的大数据算法竞赛平台，旨在发掘和培养优秀的大数据人才，以“众创、众智、众包”的新模式，共同探索大数据机器学习的无限潜能。 云海大数据算法竞赛是携程主办的顶级算法竞赛，通过开放数据让所有对机器学习感兴趣的人有机会应用算法来解决旅游行业的实际问题。 通过举办机器学习沙龙，云海希望聚集来自各地的数据科学爱好者，切磋技艺、合作交流、并成为好友，在沙龙讨论
对于开发者来说，在移动设备上运行预先训练好的模型的能力意味着向边界计算(edge computing)迈进了一大步。[译注：所谓的边界计算，从字面意思理解，就是与现实世界的边界。数据中心是网络的中心，PC、手机、监控照相机处在边界。]数据能够直接在用户手机上处理，私人数据仍然掌握在他们手中。没有蜂窝网络的延迟，应用程序可以运行得更顺畅，并且可大幅减少公司的云服务账单。快速响应式应用现在可以运行复杂的机器学习模型，这种技术转变将赋予产品工程师跳出条条框框思考的力量，迎来应用程序开发的新潮流。
选自Medium 作者：Priya Dwivedi 机器之心编译 参与：柯一雄、路雪、蒋思源 本文介绍了如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模型，并用 TensorBoard 进行可视化。 GitHub 地址：https://github.com/priya-dwivedi/Deep-Learning/blob/master/word2vec_skipgram/Skip-Grams-Solution.ipynb 本教程将展示如何在 TensorFlow 中实现 skim-gram 模
【导读】受大脑的启发，用大量数据训练的深神经网络可以以前所未有的精度解决复杂的任务。这本实用的书提供了一个端到端的TensorFlow实践指导，帮助你构建和计算机视觉训练神经网络，自然语言处理（NLP），语音识别，和一般的预测分析。 作者Tom Hope，Yehezkel Resheff，和Itay Lieder为数据科学家和工程师的学生和研究人员提供一个实用指引教程。你会通过一些基本的例子，然后进阶到更深的主题如神经网络结构，tensorboard可视化，tensorflow抽象库，多线程的输入管道。一旦
欢迎使用《深度学习快速参考》！ 在本书中，我将尝试使需要解决深度学习问题的数据科学家，机器学习工程师和软件工程师更容易使用，实用和使用深度学习技术。 如果您想训练自己的深度神经网络并且陷入困境，那么本指南很有可能会有所帮助。
侯淑芳，2016年加入携程机票大数据团队，负责数据分析和挖掘项目，目前主要负责航变预测和话务预测及排班优化。
主播 | 吴璇 选题 | 徐普 程炜 吴楚 后期 | 晋阳 本周关键词 斯坦福 AI 算法｜农用机器人 医学影像识别｜TensorFlow｜今日头条人工智能 NO/1 斯坦福大学新 AI 算法，凭照片辨别出你是不是 “Gay” 上周，斯坦福研究员 Michal Kosinski 和同僚 Yilun Wang 一起写了个深度学习算法：仅凭一个人的照片，就能判断他或者她，是否是同性恋。 📷 总结起来，两位研究人员在 “同性恋 vs 异性恋面部轮廓区别” 这个话题上，总结出
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报
本文作者：CSDN优秀博主 专栏作者 「不会停的蜗牛」 什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚。而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。 我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bi
什么是 TensorBoard TensorBoard 是 TensorFlow 上一个非常酷的功能，我们都知道神经网络很多时候就像是个黑盒子，里面到底是什么样，是什么样的结构，是怎么训练的，可能很难搞清楚，而 TensorBoard 的作用就是可以把复杂的神经网络训练过程给可视化，可以更好地理解，调试并优化程序。 我们在建立神经网络模型解决问题时，例如想要用一个简单的 CNN 进行数字识别时，最想知道的就是什么样的模型，即 weights 和 bias 是多少的时候，可以使得 accuracy 达到较优，
什么是数据挖掘 前两天看到群里有人问，什么是数据挖掘，现在就数据挖掘的概念做一下分析，并且尽量用大白话说一下数据挖掘到底是个啥东西，为啥大数据来了数据挖掘也火了（其实原来就挺火）。 先看一上概念： 数据挖掘（英语：Data mining），又译为资料探勘、数据采矿。它是数据库知识发现（英语：Knowledge-Discovery in Databases，简称：KDD)中的一个步骤。数据挖掘一般是指从大量的数据中通过算法搜索隐藏于其中信息的过程。数据挖掘通常与计算机科学有关，并通过统计、在线分析处理、情报检
作者简介 本文作者为携程基础业务研发部呼叫中心团队，其在传统呼叫中心基础上，结合软交换、智能分配、自动语音语义处理等技术，为携程用户提供人性化、人机互动、便捷的电话语音服务。 携程目前拥有15000+座席，日均电话呼出量30W左右，在如此规模的呼叫中心外呼业务中，我们不断尝试着去降低座席等待时长、提高外呼效率，从而为业务提供更加值得依赖的呼叫中心服务。 作为纯软平台，由携程自主研发的SoftPBX系统具有强大的功能灵活性与可扩展性，这也为提升座席外呼工作效率提供了技术可行性：根据算法预测出将要空闲的座席人数
注意：支持在训练中调用callbacks，额外添加模型存储、TensorBoard、FPR度量等。
我们将使用Tensorflow创建和开发一个简单的模型框架，以及提出一些对初步结果改进的意见。
datasets文件夹包含的是tflearn预先准备的几个数据集加载文件。可以方便测试，具体如下
在本教程中，我将展示如何在Tensorflow中实现一个Word2Vec（Word2Vec是从大量文本语料中以无监督的方式学习语义知识的一种模型，它被大量地用在自然语言处理中）的skip-gram模型，为你正在使用的任何文本生成词向量，然后使用Tensorboard将它们可视化。 我在text8数据集上训练了一个skip-gram模型。然后，我用Tensorboard来设想这些Embedding，Embedding其实就是一个映射，将单词从原先所属的空间映射到新的多维空间中，也就是把原先词所在空间嵌入到一个
虽然这次课程偏向实际操作，但是官方依旧非常友好地默认大家都是新手，从基础概念上开始逐步引入。
根据标签、主题和文档内容将文档分为多个不同的种类。这是一个非常标准且经典的K-means算法分类问题。首先需要对文档进行初始化处理，将每个文档都用矢量来表示，并使用术语频率来识别常用术语进行文档分类，这一步很有必要。然后对文档向量进行聚类以识别文档组中的相似性。
数据仓库，数据库或者其它信息库中隐藏着许多可以为商业、科研等活动的决策提供所需要的知识。分类与预测是两种数据分析形式，它们可以用来抽取能够描述重要数据集合或预测未来数据趋势的模型。分类方法(Classification)用于预测数据对象的离散类别(Categorical Label);预测方法(Prediction )用于预测数据对象的连续取值。 分类技术在很多领域都有应用，例如可以通过客户分类构造一个分类模型来对银行贷款进行风险评估;当前的市场营销中很重要的一个特点是强调客户细分。客户类别
顾名思义，排队论是对用于预测队列长度和等待时间的长等待线的研究。这是一种流行的理论，主要用于运营，零售分析领域。
自然语言处理是一个庞大的领域，比如普通文本与对话就是两个不同的领域，对话领域里，任务型对话又不同于闲聊型对话，问答式对话又不同于协作型对话……
在本课程中，我们将介绍神经网络的基础知识以及如何建立深度学习编程环境。 我们还将探讨神经网络的常见组件及其基本操作。 我们将通过探索使用 TensorFlow 创建的训练有素的神经网络来结束本课程。
前言 在此系列中涵盖了微软在商业智能（BI）模块系统所能提供的所有挖掘算法，当然此框架完全可以自己扩充，可以自定义挖掘算法，不过目前此系列中还不涉及，只涉及微软提供的算法，当然这些算法已经基本涵盖大部分的商业数据挖掘的应用场景，也就是说熟练了这些算法大部分的应用场景都能游刃有余的解决，每篇算法总结包含：算法原理、算法特点、应用场景以及具体的操作详细步骤。 本篇介绍的为Microsoft线性回归分析算法，此算法其实原理和Microsoft神经网络分析算法一样，只是侧重点不一样，Microsoft神经网络算法
近年来，随着云计算技术的普及，以及AI技术的发展，基于云基础架构的智能联络中心快速崛起，以容联为代表的中国云通讯服务商凭借自主创新的技术能力，率先完成了对国外厂商的变向超车。
本文是作为Analytics Vidhya’s Internship Challenge的一部分提交的案例研究。
领取专属 10元无门槛券
手把手带您无忧上云
云服务器
ICP备案
实时音视频
即时通信 IM
对象存储
