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新年福利 | 2019深度学习工具汇总

深度学习工具 深度学习的进步也严重依赖于软件基础架构的进展。...在我研究生入学以来,接触的深度学习工具一只手就可以数过来,有兴趣的小伙伴可以深入搜索,网上还是有很多不同说法。我接下来根基我自己的实际体验而大家说说深度学习工具这些事。Matlab ?...刚开始接触深度学习,第一个使用的工具就是:DeepLearnToolbox,一个用于深度学习的Matlab工具箱。...深度学习作为机器学习的一个新领域,它的重点是学习深层次的数据模型,其主要灵感来自于人脑表面的深度分层体系结构,深度学习理论的一个很好的概述是学习人工智能的深层架构。...TensorFlow是一个异构分布式系统上的大规模机器学习框架,移植性好(小到移动设备如手机,大到大规模集群,都能支持),支持多种深度学习模型。

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新年机器学习对你的饭碗暂时没兴趣

2020年第一天,我们聊聊机器学习面对的问题。 总有人很担心,说机器智能会很快普及,大量现在由人工完成的工作,到了那时就会被机器取代,许多职业马上就要面临整个行业被时代淘汰的窘境。...要回答这个问题,首先就要知道当下机器学习前沿发展的方向,技术的发展总是问题导向的,换句话说,你首先得知道机器学习都在聚焦什么问题,据此推断未来落地的场景,最后才好给出一个具有参考价值的回答。...那么,机器学习现在关注什么问题呢? 划分方法不同,回答也会不一样。普遍公认的是两类问题,有监督学习问题和无监督学习问题,二者的区别可以从字面上看出:就是有没有监督。什么是监督?...以后会深聊,总之,都是思考如何通过数据训练模型,也就是如何“学习”。 那么,机器会很快能替代人类吗?...也许许多我们自觉很简单的工作,譬如说语义识别,对于机器来说却好比登天还难。 就我看来,不管别人如何绘声绘色像是山雨欲来,机器学习当下更接近于“统计”,还远称不上“智能”。

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面对996,耗子叔也是很刚了 | 极客时间

最近,听说专栏的学习量已经突破 158,000 了,今天特意给大家申请了一个立减 120 元的,并且把这个专栏推荐给你。...扫码免费试读 原价 ¥399,新年 立省 ¥120,仅限「前 50 人」有效 新人首单 ¥98 这是极客时间最早的技术专栏之一,更新时间长达一年,但真正有价值的内容,是经得起时间检验的。...但有一点要注意,如果你只为了囤课缓解忧虑,建议你不要购买,你必须真正去学习和实践,去完成课程的任务。这样,课程对你才是有价值的。...粉丝专属福利 原价 ¥399,新年 立省 ¥120,仅限「前 50 人」有效 新人首单 ¥98 扫码免费试读 现在入手《左耳听风》,绝对不亏,可以说是 2023 年我最推荐的「年度理财产品」。...点击「阅读原文」,新年 立省 ¥120,仅限「前 50 人」有效 新人首单 ¥98

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机器学习工具总览

丰富的机器学习工具 当谈到训练计算机在没有明确编程的情况下采取行动时,存在大量来自机器学习领域的工具。学术界和行业专业人士使用这些工具在MRI扫描中构建从语音识别到癌症检测的多种应用。...机器学习工具总览 我已经将两个机器学习子领域Deep和Shallow Learning区分开来,这已成为过去几年中的一个重要分支。...浅层学习方法仍然广泛应用于自然语言处理,脑计算机接口和信息检索等领域。 机器学习包和库的详细比较 此表还包含有关使用GPU的特定工具支持的信息。...GPU接口已经成为机器学习工具的一个重要特性,因为它可以加速大规模矩阵运算。这对深度学习方法的重要性是显而易见的。...最后,附上一些关于学术界和工业界对这些工具的不同使用的补充说明。通过搜索机器学习出版物,演示文稿和分布式代码收集了哪些信息。

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机器学习工具综述

为什么要使用工具 机器学习工具使得应用机器学习更快,更简单,更有趣。 更快:好工具可以自动化应用机器学习过程中的每一步。这意味着,从提出创意到得到结果的时间大大缩短。...如果不使用这些工具,你将会花费大部分时间来构建你自己的工具,而没将时间集中在获取结果上。 有目的地选择工具 你不希望为学习、使用机器学习工具学习、使用机器学习工具。必须有目的地使用工具。...机器学习工具可以让你在机器学习项目中交付结果。当你试图决定是否要学习工具或是新功能的时候,问自己这么一个问题: 这些工具如何帮助我在机器学习项目中交付结果?...那么如何区分好的机器学习工具与强大机器学习工具之间的区别呢? 直观的界面:强大的机器学习工具在应用机器学习过程的子任务上提供直观的界面。在任务的界面中有良好的映射以及适应性。...参考文章: 25个Java机器学习工具&库 最好的Python机器学习库 本地机器学习工具 VS 远程机器学习工具 比较机器学习工具最后一个方法是这个工具是本地工具还是远程工具

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技术人如何不靠拼996,快速提升自己?| 极客时间

最近,听说专栏的学习量已经突破 160,000 了,今天特意给大家申请了一个立减 160 元的,并且把这个专栏推荐给你。...扫码免费试读 原价 ¥399,新年 立省 ¥160,仅限「前 50 人」有效 新人首单 ¥98 这是极客时间最早的技术专栏之一,更新时间长达一年,但真正有价值的内容,是经得起时间检验的。...其实不止是我,大家对专栏的评价也是没话说,截了一些留言供你参考: 在专栏中,耗子叔提到 “最有效的学习方法,是通过思辨,践行,总结和归纳,真正输出自己的知识地图。...粉丝专属福利 原价 ¥399,新年 立省 ¥160,仅限「前 50 人」有效 新人首单 ¥98  扫码免费试读 如果你想提升自己的竞争力,投资自己是最好的选择。...点击「阅读原文」,新年 立省 ¥160,仅限「前 50 人」有效 新人首单 ¥98

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化身「价格屠夫」?鹅厂AI新春大促折扣有点猛!

如何打破企业AI到普AI的鸿沟,让更多普通的中小企业,甚至从业个体拥抱AI?...本次新春大促,腾讯云智能精心挑选了一系列AI优品,从语音识别到语音合成,从AI绘画到数智人,从人脸核身到人脸特效,从文字识别到机器翻译,再到腾讯同传等,每一项技术产品都是我们对AI未来的深刻洞察和精心打磨...@专区:不限新老用户,最低1.5折!...我们的目标是让每一位客户都能轻松拥抱AI,让AI不再是高不可攀的科技,而是触手可及的生产力工具,助力您的业务提效增收,共同探索AI的无限可能,赢下新年增长的新篇章。...活动说明:本次活动为2024年新春采购节-腾讯云智能会场活动; 活动时间:2024年3月1日起至2024年3月31日 23:59:59; 活动对象:腾讯云官网已注册且完成企业或个人实名认证的国内站用户均可参与

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机器学习:算法及工具

算法及工具 说明 编程语言:Python 机器环境:Windows 参考书籍:《Python机器学习实践指南》《机器学习实战》 为什么使用Python 1.Python具有清晰的语法结构,简单易上手。...人工智能、数据挖掘、机器学习、深度学习 人工智能(Artifical Intelligence, AI)是计算机科学的一个子领域,创造于 20 世纪 60 年代,它涉及到解决对人类而言简单却对计算机很难的任务...),即通过程序积累经验,但机器学习是另一门学科,并不从属于数据挖掘,二者相辅相成; 深度学习(Deep Learning)是机器学习的一个子集,就是用复杂、庞大的神经网络进行机器学习。...机器学习是一种实现人工智能的方法,深度学习是一种实现机器学习的技术。...3.把复杂的概念通俗化,不要架空算法 下期 机器学习(一):机器学习基础 机器学习系列: 家明将与大家一起学习机器学习,借助于网上的教程与书籍指导,家明总结,与大家一起进步,共同应对AI时代。

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你也被冬日「封印」了?Java充电站疯狂蓄能中!

寒潮来袭又临近新年 仿佛大家的元气电池逐渐宕机了 不想起床、不想出门、不想动脑 不想开始任何一个新年计划... 每天被温度结界封印 咸鱼模式自动开启等待过年 友友们醒一醒, 学院菌来掀被窝了!...▋《跟着李刚老师学Java》,充能135元! 234节课/5500+分钟视频教学,再现李刚老师课堂氛围,引爆你的编程激情。跟着课程一步步学下来,为日后在软件行业大显身手打好基础。...▋《跟着李刚老师学SSM》,充能118元! 3500分钟超长干货,超细致讲解,配套学习笔记源代码课件一应俱全,助你在Java开发道路上进阶大佬!...▋《跟着李刚老师学Spring Boot终极课程体系》,充能249元! 这不是一份单独的Spring Boot视频课程,包含了6门大课,共235期视频讲解!...全部视频由李刚老师于2021年录制,基于Spring Boot 2.5.1、2.5.2、2.5.3、2.5.4(录制过程中与Spring Boot最新版同步升级)、采用IDEA 2021工具完成录制,全套视频由

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Python机器学习工具

Python机器学习库非常多,而且大多数开源,主要有: 1. scikit-learn scikit-learn 是一个基于SciPy和Numpy的开源机器学习模块,包括分类、回归、聚类系列算法,主要算法有...Shogun Shogun是一个开源的大规模机器学习工具箱。...,它的目标是为机器学习任务提供灵活、易应、强大的机器学习算法。...PyML PyML是一个Python机器学习工具包, 为各分类和回归方法提供灵活的架构。它主要提供特征选择、模型选择、组合分类器、分类评估等功能。...Milk Milk是Python的一个机器学习工具箱,其重点是提供监督分类法与几种有效的分类分析:SVMs(基于libsvm),K-NN,随机森林经济和决策树。它还可以进行特征选择。

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对话谷歌首席数据官沙克——机器学习将如何发展

沙克·库尔玛博士将出席2017年6月5日至6日在美国旧金山马里奥联合广场举办的“机器学习创新峰会”,记者有幸在他演讲之前对他进行了采访。 记者:您认为在近期,最重要的机器学习应用是什么?...沙克:这个问题很难回答啊。现在很多行业和消费活动都进行了电子化,由此产生的数据量也在不断增加。这对机器学习来说是一件好事,因为现在有了更多的数据集和案例能够用来分析和学习。...沙克:不可否认的趋势是会有越来越多的自动化工具和改进工具帮助人们完成预测分析。但是,我并不认为这会威胁到人类数据学家的工作机会。...记者:在机器学习领域,有哪些新技术或者新想法是让您觉得特别感兴趣,或者特别看好的呢? 沙克:现在视频和多媒体消费领域也采用了机器分析,这是让我特别激动的。图像和视频识别技术还在持续改进中。...沙克:目前机器学习行业出现了很多好的趋势,如计算和储存的成本都在降低。但是很多公司依然存在缺陷。比如说,有不少公司招不到优秀的数据学家。

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机器学习和深度学习网络绘图工具

之前见好多学长学姐做分享的时候,PPT上有很多比较好看的模型图,我在网上看到许多绘图工具。今天在网上找见了个我想要的绘图工具,这个画图模板需要科学上网才能进行访问。...NN-SVG 这个工具可以非常方便的画出各种类型的图。以平铺网络结构展示,用二维的方式,适合查看每一层featuremap的大小和通道数目。...有FCNN style、LeNet style、AlexNet style三种模型,下面是链接:http://alexlenail.me/NN-SVG/ 绘图工具还有很多,如:PlotNeutralNet...还有一个是我这次推荐的,这是下面是使用这个工具的一些模型图,看着确实挺高大上的。 爱斯达克国家圣诞节宫颈卡卡卡坎坎坷坷呃呃呃呃呃哦哦哦哦哦啊啊啊啊啊 公众号回复“绘图”可以获取下载地址。

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机器学习工具:Python 和 Numpy入门

如今,随着人工智能时代的到来,Python迅速成为了机器学习,深度学习的必备语言,流行的机器学习库,sklearn,完全是基于Python开发的API,深度学习库tensorflow也是对Python的支持最好...这样看来,作为开发者的我们除了要学习机器学习,深度学习的一些理论和算法的同时,还得去学各种语言,真的看起来很辛苦,有时候好不容易学会一门语言后,它已经又被新的语言迭代掉了。...这种工具可用来存储和处理大型矩阵,比Python自身的嵌套列表(nested list structure)结构要高效的多(该结构也可以用来表示矩阵(matrix))。...包括: 一个强大的N维数组对象Array; 比较成熟的(广播)函数库; 用于整合C/C++和Fortran代码的工具包; 实用的线性代数、傅里叶变换和随机数生成函数。...linalg' import numpy.linalg as la '求逆矩阵' x2inv = la.inv(x2) 及其他... ---- 交流思想,注重分析,看重过程,包含但不限于:经典算法,机器学习

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25个Java机器学习工具&库

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。...它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。...此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4....Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法,如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....Mahout是一个内置算法的机器学习框架。Mahout-Samsara帮助人们创建他们自己的数学,并提供了一些现成的算法实现。 11.Rapid Miner是德国多蒙特技术大学开发的。

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25个Java机器学习工具&库

本列表总结了25个Java机器学习工具&库: 1. Weka集成了数据挖掘工作的机器学习算法。这些算法可以直接应用于一个数据集上或者你可以自己编写代码来调用。...它包括一系列的机器学习算法(分类、回归、聚类、异常检测、概念漂移检测和推荐系统)和评估工具。关联了WEKA项目,MOA也是用Java编写的,其扩展性更强。...此外,MEKA基于WEKA的机器学习工具包。 4....Mallet是一个基于Java的面向文本文件的机器学习工具包。Mallet支持分类算法,如最大熵、朴素贝叶斯和决策树分类。 7....Mahout是一个内置算法的机器学习框架。Mahout-Samsara帮助人们创建他们自己的数学,并提供了一些现成的算法实现。 11.Rapid Miner是德国多蒙特技术大学开发的。

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combo:机器学习模型合并工具

机器学习中的模型合并(model combination)可以通过合并多个模型达到提升性能与稳定性的目的。...在绝大部分的机器学习/数据挖掘竞赛中(比如Kaggle),最终获胜的方案都是多个模型的合成体。...除此之外,模型合并也常被用于减少数据和模型中的随机性,提高模型的稳定性,详情可以参考:「大部分机器学习算法具有随机性,只需多次实验求平均值即可吗?」...为了方便大家对机器学习模型进行合并,我最近开发了一个新的Python工具库「combo」,起这个名字是因为combo代表“点套餐” ,与我们的目的不谋而合 :) combo有以下特点: 包括多种合并方法...Research (JMLR)上,以吸引更多的用户关注 :) 总结来看,combo或许会成为一款流行的机器学习模型合并工具库。

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