众所周知，传统标注方法在大规模数据处理中存在一些瓶颈。繁琐的手动标注，耗时耗力，效率低下，常常成为数据科学家们的心头之患。传统的方法需要人工集中注意力参与，长时间的重复劳动往往令标注人员感到疲惫和乏味，容易导致工作质量下降。最近 SAM（Segment Anything Model）的出现为我们带来了一种创新的解决方案。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等
当我们听说卷积神经网络（CNN）时，我们通常会想到计算机视觉。从Facebook的自动标记照片到自驾车，CNN使图像分类领域发生重大突破，它是当今大多数计算机视觉系统的核心。
1.基于Label studio的训练数据标注指南：信息抽取（实体关系抽取）、文本分类等 2.基于Label studio的训练数据标注指南：（智能文档）文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 3.基于Label studio的训练数据标注指南：文本分类任务 4.基于Label studio的训练数据标注指南：情感分析任务观点词抽取、属性抽取
Code Cell是Notebook的代码编写单元。用户在Code Cell内编写代码（支持Python2、Python3）和shell命令，代码/命令在云端执行，并返回结果到Code Cell.
本文由CSDN授权转载 http://www.csdn.net 作者|Alivia 摘要：几周前，作者写了一篇关于旁听Florian Douetteau（FD）采访Olivier Grisel的博文。此篇是采访的第二部分，主要讨论初级数据科学家可以使用的一些技巧和诀窍。 Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作，主要研发scikit-learn，使用Python语言编写的最流行的机器学习库之一。OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前，我们的Floria
Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作，主要研发scikit-learn，使用Python语言编写的最流行的机器学习库之一。OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前，我们的Florian Douetteau (FD)对OG进行了一次访谈，很幸运，我得到这个机会去旁听。 在上一篇博文里（CSDN[注]译文：[访谈] Olivier Grisel谈scikit-learn和机器学习技术的未来），我记录了谈话的内容，他们主要探讨了scikit-learn和
Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作，主要研发scikit-learn，使用Python语言编写的最流行的机器学习库之一。OG是机器学习、文本挖掘和自然语言处理领域的专家。大概在几周前，我们的Florian Douetteau (FD)对OG进行了一次访谈，很幸运，我得到这个机会去旁听。 在上一篇博文里（CSDN译文：[访谈] Olivier Grisel谈scikit-learn和机器学习技术的未来），我记录了谈话的内容，他们主要探讨了scikit-learn和MLli
Pandas 库功能非常强大，特别有助于数据分析与处理，并为几乎所有操作提供了完整的解决方案。一种常见的Pandas函数是pandas describe。它向用户提供数据集所有特征的描述性统计摘要，尽管其比较常用，但它仍然没有提供足够详细的功能。
项目链接： https://aistudio.baidu.com/aistudio/projectdetail/4592515?contributionType=1 如果有图片缺失参考项目链接 0.项
每当某个明星或者时尚博主在微博或者朋友圈po出一张图，这就是一次低成本的营销机会。随着网购与照片分享变得越来越流行，利用用户原创内容（UGC, User Generated Content）的市场营销策略已成为驱动流量与零售额增长的关键。通俗点说，一张漂亮的“买家秀”可能抵得过一票销售辛苦的游说。
很多人问过我：“你一个文科生，究竟是怎么自学入门‘机器学习、深度学习’这种高深莫测的东西的？并且拿到2次全国数据分析大赛亚军的？”
在使用label-studio后端之前，要先定义好自己的训练模型，模型的定义需要继承自label-studio指定的类，具体可参考第四节。
作者 | Netflix 技术博客 译者 | 刘雅梦 策划 | 蔡芳芳 借助最新的数据网格平台（Data Mesh Platform），Netflix Studio 中的数据移动进入到了一个新阶段。这种配置驱动的平台在创建新管道时显著地缩短了前置时间，同时提供了新的支持特性，比如端到端的模式演进（schema evolution）、自助式 UI 和安全数据访问等。 1背景 未来几年，Netflix 上的大部分内容都将来自其自己的工作室（Netflix Studio）。Netflix 电影或电视据从开始宣传
如何凭借“数据增强”技术获得吴恩达首届 Data-centric AI 竞赛的最佳创新奖？
Visual Studio2019 Preview中提供了图形界面的ML.Net，所以，只要我们安装Visual Studio2019 Preview就能简单的使用ML.Net了，因为我的电脑已经安装了Visual Studio2019，所以我不需要重头安装Visual Studio2019 Preview，只要更新即可。
吴恩达（英文名 Andrew Ng，是人工智能和机器学习领域国际上最权威的学者之一）在今年 6 月的时候宣布首届以数据为中心的人工智能（Data-centric AI）竞赛即将开赛，参赛“作品”的提交日期截止到9月初。10月初，吴恩达在其个人社交平台Twitter上向我们宣布了此次竞赛的获奖者，随后，也在其个人微信公众号上向我们简要介绍了竞赛的参与情况。
本项目提供基于通用文本分类 UTC（Universal Text Classification） 模型微调的文本分类端到端应用方案，打通数据标注-模型训练-模型调优-预测部署全流程，可快速实现文本分类产品落地。
总之，智能标注相对于人工标注有着更高的效率、更高的精度、更强的灵活性和更好的适用性，可以更好地满足用户的需求。
下图是CSPNet中统计的目前的State of the Art的目标检测模型。其中从csresnext50-panet-spp-optimal模型是CSPNet中提出来的，可以结合AlexeyAB版本的Darknet就可以实现。
随着 AI 技术的发展，人类社会正处于火热的智能化革命之中，AI 能力已经渗透到各行各业，在语音、图像以及 NLP 领域，已获得了突破性的进展和效果。
本项目主要完成基于UTC的多标签应用，更多部署细节请参考推荐文章。本项目提供了小样本场景下文本多标签分类的解决方案，在 UTC的基础上利用提示学习取得比微调更好的分类效果，充分利用标注信息。
概述 商业信息和数据对于任何一个企业而言都是至关重要的。现在很多公司都投入了大量的人力、资金和时间对这些信息、数据进行分析和整理。 数据的分析和整理已经获得了巨大的潜在市场，因此为了使得这个过程更为简单，越来越多的软件供应商引入了ETL测试工具。 目前，有需要开源的ETL工具，供应商允许用户直接从他们的官方网站免费下载，但有可能升级到新版或企业版需要订阅付费。 所以我们需要根据企业的不同业务结构和模型，在选择ETL工具之前，对其进行分析。在这些开源的ETL工具的帮助下，我们将有机会尝试在不
作为一个在进入数据分析领域之前干过开发的攻城狮，我看到我的同行以及新手在使用 Pandas 时会犯很多低级错误。
通过计算相似性，将一个数据集中的数据分为人为规定的几个“簇”，也就是几类。比较常见的K均值聚类算法中的K就是这个簇数。
AI Studio 是百度推出的一站式开发平台：一个囊括了 AI 教程、代码环境、算法算力、数据集，并提供免费的在线云计算的一体化编程环境。用户不必纠结于复杂的环境配置和繁琐的扩展包搜寻，只要打开浏览器输入 aistudio.baidu.com，就可以在 AI Studio 开展深度学习项之旅。
Deep Learning Studio是自2017年1月以来第一个强健的深度学习平台，有云计算和桌面计算两个版本，该平台拥有可视化界面。该平台提供了数据提取，模型开发，训练，配置和管理等全面解决方案。Deep Learning Studio由Deep Cognition开发，这是一家人工智能软件公司，它简化了开发和配置人工智能的过程。AI工程师，数据科学家和全球的研究人员免费使用AI软件平台Deep Learning Studio。通过使用Deep Learning Studio，从开发人员到工程师或研究人员，任何人都可以通过与TensorFlow，MXNet和Keras的强大集成获得快速开发和配置深度学习解决方案的能力。
【飞桨开发者说】吴瀚，武汉理工大学本科在读，人工智能技术爱好者、飞桨开发者，希望能将AI技术更好地落地实践、服务生活。感兴趣的方向有：计算机视觉、迁移学习、推理部署。
【IT168 资讯】对于以数据为中心的工程师来说，Python和R是数据中心最流行的编程语言之一。但是，它们并不总是构建应用程序的其余部分的语言。这就是为什么你有时需要找到一种方法，将用Python或R编写的机器学习模型部署到基于.NET等语言的环境中。 在本文中，将为大家展示如何使用Web API将机器学习模型集成到.NET编写的应用程序中。 输入：Flask 我们可以使用Flask作为共享和主持机器学习预测的一种方式。让我们使用来自著名的Kaggle比赛的Titanic 数据集。首先，创建一个新文件，并
Jmix 2.0是产品迭代中的一个非常重要的里程碑。这个版本引入了许多重要功能，并对Jmix的版图做了重大调整。在这篇文章中，我们主要了解有哪些更新以及这些更新对使用Jmix的应用程序有什么影响。
本项目为UIE框架升级版本实体关系抽取，详细讲解了数据标注，以及医疗领域NER微调，同时完成基于SimpleServing的快速服务化部署，并考虑了在一些工业应用场景中对性能的要求较高，若不能有效压缩则无法实际应用。因此，将UIE模型的知识迁移到封闭域信息抽取小模型，同时使用FasterTokenizer进行文本预处理加速，整体提速7.6x倍。
本项目搭建的表情识别系统，是包含了多门学科知识的深度学习应用。在实际生活中，表情识别在人机交互、安全、机器人制造、无人驾驶和医疗都有着一定的作用。本项目实践的是基于嵌入式系统的表情识别系统的设计方法，将图像采集、人脸检测、表情识别和结果输出整合到树莓派中。
随着越来越多的领域引入了深度学习作为解决工具，大量的数据显然也就变得非常关键了。然而在相当长的时间里，立体匹配这个领域都缺乏大量的数据可以使用。我在文章74. 三维重建9-立体匹配5，解析MiddleBurry立体匹配数据集和75. 三维重建10-立体匹配6，解析KITTI立体匹配数据集介绍的两个著名的数据集MiddleBurry和KITTI都不是为了训练神经网络而制作——它们本身仅用于客观的衡量比较算法的质量。所以它们所包含的图像组数量都很有限。比如，MiddleBurry 2014年数据集就只有20组数据可用于训练算法。KITTI 2012， 194组训练图像， KITTI 2015， 200组训练图像。同时，这些数据集的场景都很有限，MiddleBurry的场景是在受控光照下实验场景。KITTI则主要集中在自动驾驶的公路场景，且其Ground Truth深度只占图像的50%左右。很显然，这样的数据集是不足以用于训练深度学习的网络模型的。
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。
高光谱遥感可应用在矿物精细识别（比如油气资源及灾害探测）、地质环境信息反演（比如植被重金属污染探测）、行星地质探测（比如中国行星探测工程 天问一号）等。
Unit Eval 是一个针对于构建高质量代码微调的开源工具箱。其三个核心设计原则：
译者：吕东昊 审校：陈明艳 本文长度为3743字，预估阅读时间10分钟。 摘要：本文从数据连接器、数据处理、可视化等多个维度解析Tableau和 Google Data Studio二者区别。 P
为什么用PaddlePaddle ？因为百度的AI Studio开发平台可以用免费GPU ～ AI Studio上只能用PaddlePaddle。
GitHub - doccano/doccano: Open source annotation tool for machine learning practitioners.
电动车以其环保节能、小巧便捷、经济实用等特性，市场需求逐年递增，但同时它带来的充电起火、电池爆炸等安全问题也时有发生。大部分小区物业都禁止电瓶车进电梯等违规停放行为，然而实际执行中往往难以监管。人工智能是否能帮助居民减少电瓶车违规停放带来的安全隐患呢？我们尝试用人工智能进行电瓶车检测，来减少人工检测的成本和压力。
2019年7月的飞桨活动中，第一次接触飞桨开源深度学习框架，这也是我学习的第一个深度学习框架，一年的时间里见证了飞桨以简为先，由简至精。2020年4月，飞桨正式开源PaddleClas，包含23个系列的分类网络以及117个预训练模型和性能评估，从数据增广、骨干网络设计、损失定义、优化器设计、知识蒸馏、特征迁移学习等不同的角度对图像分类问题进行深入探索。
1.The following objects are masked from package: ...
原文：http://www.dataiku.com/blog/2015/09/28/interview-grisel-part1.html 译文：http://www.csdn.net/article/2015-10-11/2825882 （编译/刘帝伟 审校/朱正贵、赵屹华 责编/周建丁） 译者简介：刘帝伟，中南大学软件学院在读研究生，关注机器学习、数据挖掘及生物信息领域。 Olivier Grisel(OG)本人在InriaParietal工作，主要研发scikit-learn，使用Python语言编
NLP专栏简介：数据增强、智能标注、意图识别算法|多分类算法、文本信息抽取、多模态信息抽取、可解释性分析、性能调优、模型压缩算法等
在Azure上训练大型机器学习模型通常涉及以下关键步骤，尤其是针对深度学习模型和其他大数据量训练任务。以下是一种通用的流程指导，适用于Azure Machine Learning服务：
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