AI 科技评论按,近日,斯坦福大学发布了一款用于 NLP 的 Python 官方库,这个库可以适用于多种语言,其地址是:
作者 | 陈易生 前言 在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。 特征是机器学习模型的输入。如何高效地将特征从数据源加工出来,让它能够被在线服务高效地访问,决定了我们能否在生产环境可靠地使用机器学习。为此,我们搭建了特征系统,系统性地解决这一问题。目前,伴鱼的机器学习特征系统运行了接近 100 个特征,支持了多个业务线的模型对在线获取特征的
StanfordNLP 结合了斯坦福团队参加 CoNLL 2018 Shared Task on Universal Dependency Parsing 使用的软件包,和 Stanford CoreNLP 软件的官方 Python 接口。StanfordNLP 不仅提供 CoreNLP 的功能,还包含一系列工具,可将文本字符串转换为句子和单词列表,生成单词的基本形式、词性和形态特征,以及适用于 70 余种语言中的句法结构。
从前,有一个叫“数据”的男孩。在他的一生中,他总是试图弄明白他活下去的目的是什么。比如:“我的价值观是什么? 我能对这个世界产生怎样的影响? 数据从何而来? 我和数据之间有什么相似之处吗?”这些问题一
在伴鱼,我们在多个在线场景使用机器学习提高用户的使用体验,例如:在伴鱼绘本中,我们根据用户的帖子浏览记录,为用户推荐他们感兴趣的帖子;在转化后台里,我们根据用户的绘本购买记录,为用户推荐他们可能感兴趣的课程等。
如果需要训练的数据大小不大,例如不到1G,那么可以直接全部读入内存中进行训练,这样一般效率最高。
来源丨网络 推荐阅读:终于来了,【第二期】 彭涛Python 爬虫特训营!! AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤: 数据读取和合并,使其可供使用。 数据预处理是指数据清理和数据整理。 优化功能和模型选择过程的位置。 将其应用于应用程序以预测准确的值。 最初,所有这些步骤都是手动完成的。但是现在随着AutoML的出现,这些步骤可以实现自动化。AutoML当前分为三类: 用于自动参数调整的AutoML(相对基本的类型) 用于非深
曾几何时,有一个名叫Data的男孩。 在他的一生中,他总是试图了解他的目的是什么。 我有什么价值观? 我可以对这个世界产生什么影响? 数据来自哪里? 看到你和数据之间的任何相似之处? 这些问题始终在他的脑海中,幸运的是,凭借纯粹的运气,Data终于遇到了一个解决方案,并经历了一次巨大的变革。
AutoML是指自动机器学习。它说明了如何在组织和教育水平上自动化机器学习的端到端过程。机器学习模型基本上包括以下步骤:
Taipy 是一个免费框架,它允许 Python 开发人员、数据科学家和机器学习工程师创建 Web 应用程序。
本文整理自讲座: 演讲者为: 功能强大的低能耗设备的引入引发了可以在边缘运行的高级 AI 方法的新时代。但是由于与边缘设备相关的严格限制,在边缘训练和部署深度学习模型可能会令人生畏。您如何构建一个不太复杂或太大而无法在边缘设备上运行的模型,但仍能充分利用可用硬件?NVIDIA Jetson是当今最受欢迎的低功耗边缘硬件系列之一。它旨在加速边缘硬件上的深度学习模型,无论是机器人、无人机、物联网设备还是自动驾驶汽车。 是什么让 Jetson 上的深度学习变得困难? 在最好的情况下,深度学习并不是那么容易做好
在Quora上,大数据从业者经常会提出以下重复的问题:什么是数据工程(Data Engineering)? 如何成为一名数据科学家(Data Scientist)? 什么是数据分析师(Data Analyst)?
Rasa 是最火的聊天机器人框架,是基于机器学习和自然语言处理技术开发的系统。Rasa 中文官方文档包括聊天机器人,上下文管理,多伦对话,意图识别,填槽,中文聊天机器人开发必备手册。
Kedro是一个工作流开发工具,可帮助你构建强大,可扩展,可部署,可重现和版本化的数据管道。 我们提供标准的方法,你可以:
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
数据科学主要以统计学、机器学习、数据可视化等,使用工具将原始数据转换为认识和知识(可视化或者模型),主要研究内容包括数据导入、数据转换、可视化、构建模型等。当前R语言和Python是两门最重要的数据科学工具,本系列主要介绍R和Python在数据导入、数据转换、可视化以及模型构建上的使用。整个系列会按照数据转换、可视化、数据导入、模型构建进行介绍。在数据转换和可视化模块中,R和Python有很多相近的语法代码。
深度学习提供了另一种解决“Wally在哪儿”(美国漫画)问题的方法。与传统的图像处理计算机视觉方法不同的是,它只使用了少量的标记出Wally位置的示例。 在我的Github repo上发布了具有评估图像和检测脚本的最终训练模型。 Github repo地址:https://github.com/tadejmagajna/HereIsWally 这篇文章描述了使用Tensorflow目标检测API来训练神经网络的过程,并使用围绕它构建的Python脚本来寻找Wally。它由以下步骤组成: 通过创建一组标记训练
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
在这篇文章中,我们将探讨如何使用Elasticsearch作为向量数据库,结合RAG技术(检索增强生成)来实现问答体验。我们会使用LlamaIndex和一个本地运行的Mistral LLM模型。
大数据文摘授权转载自数据派THU 作者:Thomas Chaigneau 翻译:欧阳锦 校对:和中华 ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的,开源的,并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度,真的很厉害。 我发现了很多关于ONNX基准的文章,但没有一篇文章介绍将其用于真实世界NLP任务的简便方法。我还在Hugging Face的discord server上回答了很多关于ONNX以及将其用于NLP的最佳方式的问题。 这就是我决定写这篇博文的原因。我想帮助你使用ONNX与超强的Transform
我在一家数据科学培训公司工作。对于学员,我常常给出的建议并不是推荐库或者工具,而是让他们首先明确自己想成为什么样的数据科学家,确定自己的方向。
之前担任数据工程师时,由于不熟悉机器学习的流程,团队分工又很细,沟通不畅,机器学习工程师也没有和我谈论数据质量的问题,对于异常值,我采用的做法只是简单地过滤掉,或者将其置为0,而没有考虑到一些异常值可能会影响模型的准确度。因此作为一名数据工程师,了解机器学习的完整流程,还是很有必要的。
Dataset数据结构应用非常灵活,因为它本质上是一个Sequece序列,其每个元素可以是各种类型,例如可以是张量,列表,字典,也可以是Dataset。
【新智元导读】文本将介绍一些 TensorFlow 的操作技巧,旨在提高你的模型性能和训练水平。文章将从预处理和输入管道开始,覆盖图、调试和性能优化的问题。 预处理和输入管道 保持预处理干净简洁 训练一个相对简单的模型也需要很长时间?检查一下你的预处理!任何麻烦的预处理(比如将数据转换成神经网络的输入),都会显著降低你的推理速度。对于我个人来说,我会创建所谓的“距离地图”(distant map),也就是用于“深层交互对象选择”的灰度图像作为附加输入,使用自定义python函数。我的训练速度最高是每秒大约处
机器学习一直是当今技术中的热门词。它越来越多地用于各种实际应用,例如图像和语音识别、自动驾驶汽车、医学诊断等。因此了解其在实践中的行为和性能变得非常重要。鲁棒性和不确定性的高质量估计对于许多功能至关重要,尤其是深度学习。
本篇内容 ShowMeAI 将带大家学习,从头开始构建机器学习管道,使用 Flask 框架构建 Web 应用程序,并部署到云服务器上的过程。具体包括:
环境搭建上参看官方说明文档:http://scrapy-chs.readthedocs.io/zh_CN/1.0/intro/install.html
选自Tensorflow 机器之心编译 参与:黄玉胜、黄小天 这个文档和附带的脚本详细介绍了如何构建针对各种系统和网络拓扑的高性能可拓展模型。这个技术在本文档中用了一些低级的 Tensorflow Python 基元。在未来,这些技术将被并入高级 API。 输入管道 性能指南阐述了如何诊断输入管道可能存在的问题及其最佳解决方法。在使用大量输入和每秒更高的采样处理中我们发现 tf.FIFOQueue 和 tf.train.queue_runner 无法使用当前多个 GPU 生成饱和,例如在使用 AlexNet
纵观机器学习领域,主要趋势之一是专注于将软件工程原理应用于机器学习的项目激增。 例如,Cortex再现了部署无服务器功能但具有推理管道的体验。类似地,DVC实现了现代版本控制和CI / CD管道,但仅用于ML。
通过前面两章的基础学习,我们大概了解了基于Python进行DevOps实践需要哪些知识。
AI 前线导读: 人工智能和机器学习仍然是一个进入门槛较高的领域,需要专业的知识和资源,很少有公司可以自己承担。—— 李飞飞自动机器学习(AutoML)是将机器学习应用于现实问题的端到端流程自动化的过程。AutoML 使真正意义上的机器学习成为可能,即使对于没有该领域专业知识的人也是如此。本文介绍了一些流行的 AutoML 框架,这些框架的趋势是自动化部分或整个机器学习的管道。更多优质内容请关注微信公众号“AI 前线”(ID:ai-front)
曾经有人争论过Python或R是否是数据科学的首选语言。显然,市场需求告诉我们Python现在是领导者。同样值得注意的是,R比SAS更少提及。因此,如果你正在考虑进入数据科学领域,请考虑将你的学习重点放在Python上。 SQL作为数据库的语言是数据科学家第二重要的语言。由于数据科学家职业的广泛性,其他语言也扮演着重要角色。
Scikit-learn是使用最广泛的Python机器学习库之一。它有标准化和简单的接口,用于数据预处理和模型训练、优化以及评估。
master分配任务 多进程缺点:创建进程资源需要多frok()函数 多线程缺点:某个线程出问题,整个挂掉
TensorFlow有5个不同的层次结构:即硬件层,内核层,低阶API,中阶API,高阶API。本章我们将以线性回归为例,直观对比展示在低阶API,中阶API,高阶API这三个层级实现模型的特点。
WebAssembly 使得在机器上下载并运行一个完整的 LLM 变得快速且容易,无需任何重大设置。
作者:Thomas Chaigneau 翻译:欧阳锦校对:和中华 本文约3000字,建议阅读7分钟本文介绍了如何使用ONNX构建真实世界的NLP应用。 如何用ONNX构建真实世界的NLP应用,而不仅仅是为了张量做基准测试。 图片源自网络 ONNX是一种用于神经网络的机器学习格式。它是可移植的,开源的,并且在不牺牲准确性的情况下提高推理速度,真的很厉害。 我发现了很多关于ONNX基准的文章,但没有一篇文章介绍将其用于真实世界NLP任务的简便方法。我还在Hugging Face的discord server
Diffusers(https://huggingface.co/docs/diffusers/index)是一个先进的预训练扩散模型库,用于生成图像、音频甚至分子的三维结构。它提供了人工智能推理和训练领域易于使用且高度可定制的模块化工具箱。
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
这七个最推荐的数据科学的技能是从许多业内从@谷歌主管工程@ NVIDIA的高级主管,和数据科学与工程的副总裁@ Wealthsimple等业内从业员讨论,得出的结论,希望对你有帮助
机器学习的日益普及导致了一些工具的开发,旨在使这种方法的应用易于机器学习新手。这些努力已经产生了PRoNTo和NeuroMiner这样的工具,这并不需要任何编程技能。然而,尽管这些工具可能非常有用,但它们的简单性是以透明度和灵活性为代价的。学习如何编程一个机器学习管道(即使是一个简单的)是一个很好的方式来洞察这种分析方法的优势,以及沿着机器学习管道可能发生的扭曲。此外,它还允许更大的灵活性,如使用任何机器学习算法或感兴趣的数据模式。尽管学习如何为机器学习管道编程有明显的好处,但许多研究人员发现这样做很有挑战性,而且不知道如何着手。
---- 新智元报道 编辑:QJB 【新智元导读】最近,谷歌AI 宣布推出了 MediaPipe Holistic,提供了一种新颖的人体姿势拓扑结构。MediaPipe 是专门为利用加速推理(例如 GPU 或 CPU)的复杂感知管道而设计的开放源代码框架,已经为很多复杂任务提供了快速,准确而又独立的解决方案。 在移动设备上实时、同步地感知人体姿势、脸部标记和手势跟踪等可以实现各种有趣的应用,例如健身和运动分析、姿态控制和手语识别、扩增实境效果等等。 谷歌的MediaPipe 是一个开源
EVA 旨在支持使用深度学习模型对结构化数据(表格、特征向量)和非结构化数据(视频、播客、PDF 等)进行操作的数据库应用程序。 它使用一系列受久经考验的关系数据库系统启发的优化,包括函数缓存、采样和基于成本的谓词重新排序,将 AI 管道加速 10-100 倍。 EVA 支持面向 AI 的类 SQL 查询语言,专为分析非结构化数据而量身定制。 它带有用于分析非结构化数据的广泛模型,包括用于图像分类、对象检测、OCR、文本情感分类、人脸检测等的模型。它完全用 Python 实现并在 Apache 许可下获得许可。
电力煤矿液体泄漏识别系统OpenCv+yolov网络框架模型对现场画面中管道机械实时检测,当电力煤矿液体泄漏识别系统检测到机械管道出现液体泄漏时,系统立即抓拍存档并告警同步回传给报警信息给后台监控人员,让工作人员及时处理。OpenCV基于C++实现,同时提供python, Ruby, Matlab等语言的接口。OpenCV-Python是OpenCV的Python API,结合了OpenCV C++API和Python语言的最佳特性。
原文 | https://towardsdatascience.com/10-things-you-didnt-know-about-scikit-learn-cccc94c50e4f
本书的这一部分将为您简要概述 TensorFlow 2.0 中的新增功能,与 TensorFlow 1.x 的比较,惰性求值和急切执行之间的差异,架构级别的更改以及关于tf.keras和Estimator的 API 使用情况。
有时,机器学习模型的可能配置即使没有上千种,也有数百种,这使得手工找到最佳配置的可能性变得不可能,因此自动化是必不可少的。在处理复合特征空间时尤其如此,在复合特征空间中,我们希望对数据集中的不同特征应用不同的转换。一个很好的例子是将文本文档与数字数据相结合,然而,在scikit-learn中,我找不到关于如何自动建模这种类型的特征空间的信息。
如果要将AI嵌入到企业计算系统中,企业必须重新调整其机器学习(ML)开发流程以使得数据工程师、数据科学家和ML工程师可以在管道中自动化开发,集成,测试和部署。本博客介绍了与机器学习平台进行持续集成(CI),持续交付(CD)和持续培训(CT)的平台和方法,并详细介绍了如何通过特征存储(Feature Store)执行CI / CD机器学习操作(MLOps)。以及特征存储如何将整体的端到端ML管道重构为特征工程和模型训练管道。
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