本文作者Favio Vázquez从2018年开始发布《数据科学和人工智能每周文摘:Python & R》系列文章,为数据科学家介绍最好的库、repos、packages以及工具。
Anaconda Notebook本身已经是一个很好的工具,非常适用于学习,不过在企业中应用时,该工具总感觉差了一点,经常需要安装各种包,而有些包未必能通过conda进行安装。因此,我们通过Docker镜像来构建满足自己的机器学习或者深度学习环境,尽量减少大家在环境安装上浪费的时间。
shap(SHapley Additive exPlanations)是一个用于解释机器学习模型输出的模型解释包。
随着机器学习应用的逐渐增多,解释性机器学习成为一个备受关注的领域。解释性机器学习旨在提高模型的可理解性,使决策过程更加透明,从而增强用户对模型的信任。本文将深入探讨解释性机器学习的工具和技术,结合实例演示,并提供代码解释,同时介绍数据处理的关键步骤。
人工智能(AI)不再仅限于研究论文和学术界。业内不同领域的企业和组织正在构建由AI支持的大规模应用程序。这里要考虑的问题是,“我们是否相信AI模型做出的决策?”和“机器学习或深度学习模型如何做出决策?”。解释机器学习或深度学习模型一直是整个数据科学生命周期中经常被忽视的任务,因为数据科学家或机器学习工程师会更多地参与实际推动生产或建立和运行模型。
深度学习是机器学习的一类算法,它应用各种结构的神经网络解决问题(深度学习中的『深度』指的是我们会通过深层次的神经网络构建强大的学习器),模仿人类获得某些类型知识的方式,与传统机器学习模型相比,神经网络有更灵活的结构设计,更强的学习能力,能支撑更大量级的数据学习,因此广泛引用于各种业务中。
作者 | 泳鱼 来源 | 算法进阶 本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有:keras、scikit-learn、pandas、tensorflow(建议可以安装下anaconda包,自带有常用的python库) 一、基础介绍 机器学习 机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的,机器学习一般可以概括为:从数据出发,选择某种模型,通过优化算法更新模型
本文详细地梳理及实现了深度学习模型构建及预测的全流程,代码示例基于python及神经网络库keras,通过设计一个深度神经网络模型做波士顿房价预测。主要依赖的Python库有:keras、scikit-learn、pandas、tensorflow(建议可以安装下anaconda包,自带有常用的python库)
anaconda或者pip安装tensorflow,tensorflow只支持win7 64系统,本人使用tensorflow1.5版本(pip install tensorflow==1.5)
我们在选择一家公司时,不仅需要考虑总包收入待遇,还要关注公司的工作时长是否合理。大约一年前,职级对标网站(https://duibiao.info)增加了提交薪酬表单的工作时长功能,因为这是决定薪酬的关键因素之一。
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深度学习发展势头迅猛,但近两年涌现的诸多深度学习框架让初学者无所适从。如 Google 的 TensorFlow、亚马逊的 MXNet、Facebook 支持的 PyTorch、Theano、Caffe、CNTK、Chainer、百度的 PaddlePaddle、DSSTNE、DyNet、BigDL、Neon 等等。
使用tf.keras,您可以设计,拟合,评估和使用深度学习模型,从而仅用几行代码即可做出预测。它使普通的深度学习任务(如分类和回归预测建模)可供希望完成任务的普通开发人员使用。
深度学习的框架Tensorflow,Pytorch,Keras,Theano..,每个都有它自身的优势,有的性能好,有的学习曲线平滑,有的部署方便。
导读:近几年随着深度学习算法的发展,出现了许多深度学习框架。这些框架各有所长,各具特色。常用的开源框架有TensorFlow、Keras、Caffe、PyTorch、Theano、CNTK、MXNet、PaddlePaddle、Deeplearning4j、ONNX等。
对于学习数据科学的同学来说,从头开始实现神经网络,会让你理解很多有趣的东西。但是,我并不认为在真实数据集上构建深度学习模型是个明智的做法,除非你有数天或数周的时间来等待模型的构建。那么对于绝大部分无法获得无限资源的人来说,使用易于使用的开源深度学习框架,我们可以立即实现如卷积神经网络这样的复杂模型。
SHAP(SHapley Additive exPlanation)是解决模型可解释性的一种方法。SHAP基于Shapley值,该值是经济学家Lloyd Shapley提出的博弈论概念。“博弈”是指有多个个体,每个个体都想将自己的结果最大化的情况。该方法为通过计算在合作中个体的贡献来确定该个体的重要程度。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:陈之炎 对于据科学的初学者来说,利用开源的深度学习框架,可以大幅度简化复杂的大规模度学习模型的实现过程。在深度学习框架下构建模型,无需花费几天或几周的时间从头开始编写代码,便可以轻松实现诸如卷积神经网络这样复杂的模型。在本文中,将介绍几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。 深度学习框架概述 深度学习框架是一种界面、库或工具,它使编程人员在无需深入了解底层算法的细节的情况下,能够更
从出道起,我就一直是一名程序员。我喜欢从头开始编写代码,这有助于我清楚地理解主题(或技巧)。当我们刚开始学习数据科学时,这种方法尤为有用。
下面划重点:因为MNIST使用的是黑底白字的图片,所以你自己手写数字的时候一定要注意把得到的图片也改成黑底白字的,否则会识别错(至少我得到的结论是这样的 ,之前用白底黑字的图总是识别出错)
Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然的就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性!
作为数据科学和机器学习相关的研究和开发人员,大家每天都要用到 python。在本文中,我们将讨论一些 python 中的顶级库,开发人员可以使用这些库在现有的应用程序中应用、清洗和表示数据,并进行机器学习研究。
来源丨数据STUDIO 在进行数据科学时,可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库,可以帮助你节省宝贵的时间。 1、Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。 最基本的(也可能是众所周知的)替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV,它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。 GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如,对于随机森林分类器,可能想要测试几个不同的树的最大深度
Optuna 是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。
来源:大数据与机器学习文摘本文约2600字,建议阅读9分钟本文为你介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库。 Python 之于机器学习,可以说是最为锋利的武器;而机器学习之于 Python,则有着扩大影响再造辉煌的助力。二者相辅相成,以至于一提到机器学习,人们自然而然地就想到了 Python,虽然有些狭隘,但是背后也有其存在的必然性! 今天我们就来介绍2021年最为重要的10个 Python 机器学习相关的第三方库,不要错过哦 一、TensorFlow 1. 什么 Tenso
Keras处于高度集成结构。 虽然更简单创立模型,但是面临杂乱的网络结构时或许不如TensorFlow。
来源:DeepHub IMBA本文约2900字,建议阅读5分钟在进行数据科学时,可能会浪费大量时间编码并等待计算机运行某些东西。所以我选择了一些 Python 库,可以帮助你节省宝贵的时间。 1、Optuna Optuna 是一个开源的超参数优化框架,它可以自动为机器学习模型找到最佳超参数。最基本的(也可能是众所周知的)替代方案是 sklearn 的 GridSearchCV,它将尝试多种超参数组合并根据交叉验证选择最佳组合。 GridSearchCV 将在先前定义的空间内尝试组合。例如,对于随机森林分类器
本文主要讲解了在编写基于TensorFlow的应用过程中如何使用Eager Mode。内容主要包括
去年 10 月,谷歌才发布了 TensorFlow 2.0 正式版。时隔三个月后,昨日官方发布了 TensorFlow 2.1,本次版本更新带了了多项新特性、功能改进和 bug 修复。
TensorFlow 2.0 安装指南:https://www.tensorflow.org/install
本文介绍了几种非常有用的深度学习框架、它们的优点以及应用,通过对每个框架进行比较,研发人员了解如何有选择地使用它们,高效快捷完成项目任务。
一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章:机器学习领域开源项目Top 10,AI科技大本营做了简要编译。
原文链接https://indico.io/blog/python-deep-learning-frameworks-reviewed/ 麦迪逊月 - 2017年1月31日 ---- 我最近偶然发现了我在“神经网络的最佳python库”这个主题的一个旧的数据科学堆栈交换的答案,它让我深感python深度学习生态系统在过去的两年半内的快速发展。我在2014年七月推荐的一个库pylearn2,现在已经不再被积极地开发和维护,并且一大批深度学习的库已经占据它的位置。其实每一个库都有它的优势和弱点。我们已经使
AI 科技评论按:随着深度学习在计算机视觉、自然语言处理等领域取得的成果越来越显著,对深度学习的讨论越来越多。作为当下最热门的话题,从 2015 年至今,短短三年时间,谷歌、Facebook、微软等国外巨头,百度、小米等国内企业,前后围绕深度学习推出一系列开源框架。
Python 是最流行和使用最广泛的编程语言之一,它已经取代了业界许多编程语言。python 在开发人员中流行的原因有很多。然而,最重要的一点是它有大量的库供用户使用。
这是一本简明的 TensorFlow 2.0 入门指导手册,基于 Keras 和 Eager Execution(即时运行)模式,力图让具备一定机器学习及 Python 基础的开发者们快速上手 TensorFlow 2.0。
随着越来越多的企业希望扩大其运营规模,它们已成为接受机器学习和预测分析的必要条件。人工智能与正确的深度学习框架相结合,真正放大了企业在其领域内可以实现和获得的整体规模。
值得一提的是,尽管在 4 月底 PyTorch 在 0.4 版本中已经加入了对于 Windows 的支持,但其对比 Keras 与 TensorFlow 在 Windows 上的稳定性还略有差距。
通过本教程,你可以了解 Keras 和 tf.keras 之间的区别,以及 TensorFlow 2.0 的新特性。本教程的灵感来自于上周二我在 PyImageSearch 阅读器上收到的一封邮件。
导读:2019 年 11 月末,TensorFlow 的官方 GitHub 账号发布了 TensorFlow 2.1.0-rc 版本,现在,官方最新发布了 TensorFlow 2.1.0 正式版本。据介绍,这将是最后一个支持 Python 2 的版本。除此之外,TensorFlow 2.1.0 还带来了很多重大更新与改进,了解一下。
编译 | AI科技大本营 一直为开发者提供优质学习资源的Mybridge最近又发布了一篇资源性文章:机器学习领域开源项目Top 10,AI科技大本营做了简要编译。 ▌Rank 1 Openpose:是一个实时的多人关键点检测库,用于身体,脸部和手部的行为估计。[Github 6199颗星]。 github链接:https://github.com/CMU-Perceptual-Computing-Lab/openpose ▌Rank 2 TensorComprehensions:由Facebook
TensorFlow 已经发展为世界上最受欢迎和被广泛采用的机器学习平台之一,我们衷心感谢一直以来支持我们的各界的开发者和他们的贡献:
【导读】TensorFlow 1.0并不友好的静态图开发体验使得众多开发者望而却步,而TensorFlow 2.0解决了这个问题。不仅仅是默认开启动态图模式,还引入了大量提升编程体验的新特性。本文通过官方2.0的风格指南来介绍新版本的开发体验。
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