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#智能钛机器学习

一站式机器学习生态服务平台,帮助用户方便地进行模型训练、评估和预测

【技术分享】梯度下降算法

腾讯智能钛AI开发者

腾讯云 · 智能钛产品团队 (已认证)

  梯度下降(GD)是最小化风险函数、损失函数的一种常用方法,随机梯度下降和批量梯度下降是两种迭代求解思路。

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【技术分享】L-BFGS算法

腾讯智能钛AI开发者

腾讯云 · 智能钛产品团队 (已认证)

  设f(x)是二次可微实函数,又设$x^{(k)}$是f(x)一个极小点的估计,我们把f(x)在$x^{(k)}$处展开成Taylor级数, 并取二阶近似。

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腾讯云机器学习平台TI-ONE

腾讯云大学

腾讯 · 产品运营 (已认证)

据《中国ICT人才生态白皮书》研究分析,2018年底,我国人工智能人才缺口已突破100万,到2020年,这一数字将攀升到226万。但全球367所具有人工智能研究...

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【技术分享】隐式狄利克雷分布

腾讯智能钛AI开发者

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LDA是一种概率主题模型:隐式狄利克雷分布(Latent Dirichlet Allocation,简称LDA)。LDA是2003年提出的一种主题模型,它可以将...

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【产品动态】关于智能钛TI-ONE重庆地域无法新增任务及下线通知

腾讯智能钛AI开发者

腾讯云 · 智能钛产品团队 (已认证)

       您好!为了给您提供更好的服务,腾讯云智能钛机器学习平台 TI-ONE 广州地域已于2019年12月12日正式上线。目前由于运营策略调整,智能钛 T...

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腾讯云助力高校AI人才培养,多重产品福利赋能教学实践

腾讯高校合作

多实例调度。智能钛机器学习平台支持四种实例调度方式:手工、定时、批量参数和重跑,降低手工调度的次数与时间成本。

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【产品动态】智能钛TI-ONE直播课程来袭

腾讯智能钛AI开发者

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据《中国ICT人才生态白皮书》研究分析,2018年底,我国人工智能人才缺口已突破100万,到2020年,这一数字将攀升到226万。但全球367所具有人工智能研...

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【产品动态】智能钛TI-ONE正式上线广州地域服务

腾讯智能钛AI开发者

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说明:智能钛弹性模型服务(TI-EMS)是腾讯云智能钛机器学习(TI-ML)的子产品,是具备虚拟化异构算力和弹性扩缩容能力的在线推理平台,能够帮助客户解决模型部...

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【技术分享】随机森林分类

腾讯智能钛AI开发者

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Bagging采用自助采样法(bootstrap sampling)采样数据。给定包含m个样本的数据集,我们先随机取出一个样本放入采样集中,再把该样本放回初始...

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【技术分享】决策树分类

腾讯智能钛AI开发者

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  所谓决策树,顾名思义,是一种树,一种依托于策略抉择而建立起来的树。机器学习中,决策树是一个预测模型;他代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。 树中每个...

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【技术分享】基于可扩展自动化机器学习的时序预测

腾讯智能钛AI开发者

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时间序列简单来讲是指一系列在时间轴上有序的数据,而时序预测是根据过去时间点的数值来预测将来时间点上的数值。现实中,时间序列预测除了在电信运营商中的网络质量分析、...

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【产品新闻】智能钛TI-ONE助力高校人工智能师资培养

腾讯智能钛AI开发者

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腾讯云智能钛机器学习平台TI-ONE高级产品架构师李啸出席并分享了腾讯公司在AI领域的技术产品和教育应用,详细讲解了如何使用智能钛机器学习平台TI-ONE进行教...

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【典型案例】用 Spark 计算圆周率

腾讯智能钛AI开发者

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Spark 框架面向使用 Scala/Java 的 Spark 用户,用户编写 Spark 应用程序并编译打包成 jar 包后,可通过智能钛机器学习平台提供的 ...

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【产品动态】关于2019年11月27日智能钛机器学习平台系统升级通知

腾讯智能钛AI开发者

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您好!为了给您提供更好的服务,我们将于2019年11月27日临时升级智能钛机器学习平台系统,预计维护时间为09:00至12:00。期间平台暂时无法...

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【典型案例】用 PyTorch 实现图像识别

腾讯智能钛AI开发者

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PyTorch 是一个开源的深度学习框架,对深度学习算法进行训练和优化,它被广泛应用在人工智能领域。更多详细介绍可参考 PyTorch 官网。

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【技术分享】机器学习在量化交易方向的应用—基于神经网络的多因子选股策略

腾讯智能钛AI开发者

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量化交易策略无非三点:择时、选股、仓控。择时为短期套利交易策略,选股为中长期交易策略,目标是在中长期跑赢指数、获取市场超额收益率alpha。多因子选股的关键是找...

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【技术分享】Techo开发者大会丨Bert 相关优化及其应用

腾讯智能钛AI开发者

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2019年11月6日-7日,由腾讯云主办的首届Techo开发者大会在北京嘉里大酒店召开。本次大会聚集了来自全球5000多位开发者,邀请了超140位业界大咖围绕前...

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【典型案例】用 Notebook 实现手写数字识别

腾讯智能钛AI开发者

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本文通过智能钛机器学习平台提供的 Notebook,利用 TensorFlow 框架构建一个简单的神经网络来实现 MNIST 手写数字识别。通过本文的学习,您可...

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【典型案例】用 TensorFlow 实现鸢尾花分类

腾讯智能钛AI开发者

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智能钛机器学习平台的 Tensorflow 框架为用户提供了基于 Python API 的 Tensorflow 运行环境,用户可将编写好的脚本及依赖文件上传至...

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【技术分享】七:搜索排序—排序模型

腾讯智能钛AI开发者

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模型是机器学习三问里面的怎么去学的环节。是确定特征与因变量之间关系最为核心的步骤。这部分涉及到模型的选择,和优化目标以及损失函数的选取。排序由第一节讲到,LTR...

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