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。
我们将训练一个手写数字识别分类器,其在著名的MNIST数据集上将具有超过99%的准确率。
当开始从事数据科学相关行业的时候,很多人都会被各种各样的可用工具所困扰。 有一些与这个问题相关的可用指南。例如“对于不擅长编程者的19日数据科学工具(链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/05/19-data-science-tools-for-people-dont-understand-coding/)”或“Python学习数据科学的完整教程(链接地址为https://www.analyticsvidhya.com/blog/2016/01/com
Python 数据科学教程:分析 Stack Overflow 2019 年 开发者调查表 https://www.youtube.com/watch?v=_P7X8tMplsw 在此 Python
最近在深入地学习keras,发现网上各种教程都是教你怎么训练模型的,很少有问题提到如何把训练好的模型部署为后端服务,为web及app提供服务。 于是,我决定把学习的过程完整的记录下来,帮大家更快地把深度学习的模型应用到实际场景中。 用到的技术: keras+tensorflow+flask 这个教程分为4篇。 第一篇 介绍开发环境--训练模型--保存至本地; 第二篇 介绍导入训练好的模型--识别任意的手写数字图片; 第三篇 介绍用Flask整合keras训练好的模型,并开发后端服务; 第四篇 介绍前端we
本文的目标读者是像我这样没有软件工程师背景的数据科学家和机器学习(ML)从业者,而非经验丰富的软件工程师。
“学习Fastai从哪开始?”这个问题可能并不合适。那么是不是要直接看第一个视频?并不是。
如果你想入门深度学习,这是个难得的好机会。软件、样例、课程,还有配套教材的开源版本,全都免费提供。
众所周知,深度学习是因为 2010 年代英伟达 GPU 算力提升而快速发展起来的,不过如今市面上还有多种品牌的显卡,它们同样拥有不错的性能,后者能不能成为 AI 模型算力的基础呢?
坊间传闻:「TensorFlow 适合业界,PyTorch 适合学界」。都 2022 年了,还是这样吗?
广受好评的免费深度学习在线网站Fast.ai为开发者量身定制的深度学习实践课程,目前更新到了第三版。新版本将原来的14课时缩短到7课时,采取自上而下的教学理念,通过实际问题入手,然后逐步深入理念。符合程序员的学习路径。
这名开发者名叫Alexey Gaziev,是一家社交媒体管理创业公司的CTO,原来是一名Ruby开发者,后来自己学习深度学习。
深度学习第一问是关于环境配置的。之前笔者也在深度学习60讲系列中讲到如何配置深度学习开发环境的问题:深度学习笔记15:ubuntu16.04 下深度学习开发环境搭建与配置。但环境配置并不是一路顺利的,总有些奇奇怪怪的问题让人头疼,所以,在第一问中笔者选取了几个典型的环境配置的错误供大家参考。
翻译 | AI科技大本营 参与 | 王赫 上个月,我有幸结识了 DeepCognition.ai 的创始人。 Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。 究竟什么是深度学习? 在我们说明Deep Cognition是如何简化深度学习和人工智能之前,先让我们定义一些深度学习的主要概念。 深度学习,它的核心是用连续"层状"结构来逐级递进的学习有意义的特征表示,其作为机器学习的一个特定的子研究领域,现已成为
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。
【AI100 导读】学习人工智能到底要不要学好数学,这俨然已经成了一个争议话题了?之前 AI100 刊发了本系列的前两篇文章,也发表了作者子白的《放弃幻想,搞 AI 必须过数学关》,不知你是否有自己的
版权声明:本文为博主原创文章,未经博主允许不得转载。 https://blog.csdn.net/red_stone1/article/details/84973390
选自Medium 作者:Hamel Husain 机器之心编译 参与:Panda 使用 Docker 容器来开发机器学习模型的好处有很多。近日,GitHub 的资深机器学习科学家 Hamel Husain 在 Towards Data Science 上发表了一篇入门级的 Docker 容器教程,文章从基本的概念谈起,清楚明白地介绍了 Docker 容器的一些基本的操作方式和注意事项。机器之心对本文进行了编译介绍。本文所涉及的所有相关代码请访问:https://github.com/hamelsmu/Doc
机器之心整理 参与:路雪、蒋思源 2017年,人工智能技术出现了很多新的技术和发展,在这一年中机器之心发布了很多教程类文章,有适合入门学习者的,有适合已经具备专业知识和实践经验的从业者的;有关于语言的,有关于框架的,有关于硬件配置的,甚至还有关于猫片、漫画的…… 教程那么多,你……看完了吗? 本文对这一年来机器之心发布的教程进行总结,共分为 What 和 How 两大部分,在两大板块下又进行细分,目录如下: What 概念 机器学习基础 深度模型基础 强化学习基础 数学 How
从 CNN,RNN 到 GAN 等,偏入门,但理论和实战部分都讲的还不错,承载着很多作者对深度学习整体性的思考。目前该书的中英文版包括源码见下面的链接:
这张图片其实是由一个叫人工智能的程序生成的。是不是看起来很真实?非常不错,不是吗?
有一位小哥,从不知道Python到找到AI工程的工作,用时两年。他的文章在网上获得了5000多条点赞。
1.TensorFlow 简介:TensorFlow 是谷歌公司开发的深度学习框架,也是目前深度学习的主流框架之一。 2.TensorFlow 环境的准备: 本人使用 macOS,Python 版本直接使用 anaconda 的集成包,我们使用 anaconda 来管理环境,为 TensorFlow 创建独立的 Python 环境。 创建一个名为 tensorflow 的 Python 环境: conda create --name tensorflow python=3.6 激活环境:
【导读】你是否曾为选择TensorFlow或Keras而感到纠结?又是否认深度学习编程费时费力而感到苦恼?本文带大家领略一下DeepCognition.ai,其致力于克服深度学习向大众化应用中遇到的障
这篇教程会介绍如何用TensorFlow里的tf.keras函数,对Fashion-MNIST数据集进行图像分类。
导语:在这篇 Keras 教程中, 你将学到如何用 Python 建立一个卷积神经网络!事实上, 我们将利用著名的 MNIST 数据集, 训练一个准确度超过 99% 的手写数字分类器. 开始之前, 请
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。”
Deep Cognition (深度认知) 建立的深度学习工作室,为很多准备部署深度学习框架和采用人工智能技术的机构打破了诸多难以逾越的障碍。
选自MiniMaxir 作者:Max Woolf 机器之心编译 参与:Jane W、吴攀 Keras 是由 François Chollet 维护的深度学习高级开源框架,它的底层基于构建生产级质量的深度学习模型所需的大量设置和矩阵代数。Keras API 的底层基于像 Theano 或谷歌的 TensorFlow 的较低级的深度学习框架。Keras 可以通过设置 flag 自由切换后端(backend)引擎 Theano/TensorFlow;而不需要更改前端代码。 虽然谷歌的 TensorFlow 已广受
然后呢,我们需要一个编辑器来写代码,强力推荐 Jupyter Notebook,简单易用方便调试。
在今天的F8(Facebook开发者大会)上,深度学习框架PyTorch 1.0 rc1版如期发布。然而在海外的论坛上,另一个开源库的关注度不遑多让。
Medium网友Favio Vázquez分享了他是如何学习深度学习并利用它来解决数据科学问题的。这是一个非正式的帖子,但内容很有趣。以下是他分享的内容。 关于我和深度学习的一点介绍 我的专业是物理和
AirSim 是微软推出的开源项目,用于测试人工智能系统的安全性,该系统提供仿真的环境、车辆动力和感知能力,促进无人驾驶技术的发展。近期,微软的工程师推出了一套 AirSim 官方教程,旨在让专家、研究者以及自动驾驶领域的新手们快速掌握开发自动驾驶的基本技能。为方便读者了解 AirSim 的这套教程,AI 研习社将官方介绍编译如下。 在这套教程里,你将会学到如何用从 AirSim 仿真环境搜集到的数据集来训练和测试用于自动驾驶的端对端深度学习模型。你的训练模型将会在 AirSim 的仿真地形中学会如何驾驶
AI 研习社按:本文由图普科技编译自《Medical Image Analysis with Deep Learning 》,雷锋网(公众号:雷锋网)独家首发。 近年来,深度学习技术一直都处于科研界的前沿。凭借深度学习,我们开始对图像和视频进行分析,并将其应用于各种各样的设备,比如自动驾驶汽车、无人驾驶飞机,等等。 《A Neural Algorithm of Artistic Style》是一篇最新发表的研究性论文,论文向我们介绍了如何将一种风格和气质从艺术家身上转移至一张图像,并由此创建出另一张新图像。
第一种,在实践中学习,找一个特定的任务,譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。 由于没有系统的学习,肯定会遇到各种各样的拦路虎问题,当遇到不懂的概念时,利用百度/谷歌查阅相关资料去理解学习这个概念,若是概念难懂,就多看不同的人对这些概念的理解,有的时候有些人能深入浅出的讲解一些很不错的资料,个人觉得这种有目的性的实践学习方式学来的东西更加印象深刻。
可能受到新冠病毒的影响,台大也开始了网课教学。李宏毅上传了2020版本的机器学习视频,可以说是非常好的学习资料(尽管其中多数都是2017、2019的视频,但有部分更新)。
第一种,在实践中学习,找一个特定的任务,譬如文本分类、情感分析等。然后以做好任务为导向的去挖掘和这一个任务相关的知识点。
选自Medium 作者:Taposh Dutta-Roy 机器之心编译 运用深度学习技术进行图像和视频分析,并将它们用于自动驾驶汽车、无人机等多种应用场景中已成为研究前沿。近期诸如《A Neural Algorithm of Artistic Style》等论文展示了如何将艺术家的风格转移并应用到另一张图像中,而生成新的图像。其他如《Generative Adversarial Networks》(GAN)以及「Wasserstein GAN」等论文为开发能学习生成类似于我们所提供的数据的模型做了铺垫。因此
最近刷到某乎,看到有小伙伴提问到 「"深度学习如何入门,有哪些学习资料?"」。看到这里,笔者想整理下一些翻山越岭,爬坑超车的经验,帮助刚入门深度学习的小伙伴。如果有想了解机器学习入门方法的朋友,可以看我之前写的机器学习入门方法和资料合集。
本文中,作者通过GitHub、Medium文章、arXiv论文和领英等维度评估了不同神经网络框架的最新发展趋势。
用 Python 做一些有意思的案例和应用,内容和领域不限,可以包括数据分析、自然语言理解、计算机视觉,等等等等
大数据文摘作品,转载要求见文末 原作者 | Daniel Jeffries 编译 | 刘云南,一针,Saint,Yawei Xia 今天我们将建立我们自己的深度学习终极大杀器。 我们会搜集最好的精华,并且把他们组合成数字终结者。 我们也会讨论如何把最新的深度学习软件架构一步步安装到Ubuntu Linux 16.04中。 在这台机器上运行神经网络就像热激光束穿过黄油一样快捷流畅。你不用花超过129,000美元来购买 Nvidia’s DGX-1,这个AI超级计算机可以放在一个盒子里。我马上要给你展示它的性能
由于我们的课程是使用了深度学习技术,主要的开发过程会集中在数据处理这个环节上。这种开发任务需要我们多次频繁地执行某些小的语句块,例如训练过程需要不断地调参,对数据初始化并且进行重复地训练。
本教程将介绍如何使用腾讯云的GPU云服务器、对象存储、云原生大数据平台等产品来搭建Transformer模型的训练环境。包括开通云服务、配置环境、代码实现等内容。
Machine Learning Mastery 计算机视觉教程 通道在前和通道在后图像格式的温和介绍 深度学习在计算机视觉中的 9 个应用 为 CNN 准备和扩充图像数据的最佳实践 8 本计算机视觉入门书籍 卷积层在深度学习神经网络中是如何工作的? DeepLearningAI 卷积神经网络课程(复习) 如何在 Keras 中配置图像数据扩充 如何从零开始为 CIFAR-10 照片分类开发 CNN 用于 Fashion-MNIST 服装分类的深度学习 CNN 如何为 MNIST 手写数字分类开发 CNN
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