自動(dòng)圖片文本辨認(rèn)是計(jì)算機(jī)視覺(jué)和機(jī)器學(xué)習(xí)處理大型數(shù)據(jù)的重要案例

從計(jì)算機(jī)視覺(jué)的角度來(lái)看，雖然對(duì)人類(lèi)來(lái)說(shuō)，看真實(shí)的文件和影印版的沒(méi)有太大差別，但對(duì)計(jì)算機(jī)就大不一樣了：文件可以通過(guò)搜索被檢索，用戶(hù)輸入一些單詞就可以從文件...

2018-10-13 標(biāo)簽：云計(jì)算計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.9k 0

重溫多種增強(qiáng)循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方式

一提起 RNN，我們最容易想到的實(shí)現(xiàn)就是 LSTM + attention。LSTM 作為經(jīng)典的網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)可謂是老當(dāng)益壯，而另一方面注意力機(jī)制過(guò)于常見(jiàn)，我...

2018-10-11 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.9k 0

探索“What-If”場(chǎng)景通常意味著編寫(xiě)一次性的自定義代碼來(lái)分析特定模型

What-If 工具擁有各種功能，包括使用 Facets 自動(dòng)可視化數(shù)據(jù)集、手動(dòng)編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響，以及自動(dòng)生成局部依賴(lài)圖（顯示模型的預(yù)...

2018-10-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4.6k 0

開(kāi)發(fā)者應(yīng)該學(xué)習(xí)哪種編程語(yǔ)言才能獲得機(jī)器學(xué)習(xí)或數(shù)據(jù)科學(xué)這類(lèi)工作呢?

這時(shí)，Python仍然是領(lǐng)導(dǎo)者，但C++現(xiàn)在是第二，然后是Java，而C在第四，R只在第5。這里顯然強(qiáng)調(diào)了高性能計(jì)算語(yǔ)言。Java正在快速發(fā)展。它可以很...

2018-10-08 標(biāo)簽：編程語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí) 3.1k 0

借助強(qiáng)大的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，科學(xué)家們提高了新物質(zhì)探索開(kāi)發(fā)的效率

研究人員利用Hartree-Fock作為輸入來(lái)預(yù)測(cè)電子結(jié)構(gòu)的相關(guān)能量。整體的相關(guān)能量通過(guò)來(lái)自占據(jù)分子軌道獨(dú)立和成對(duì)的貢獻(xiàn)來(lái)進(jìn)行表達(dá)，基于分子軌道特性，研...

2018-10-08 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 3k 0

9月最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)源項(xiàng)目Top10！

YOLOv3 是當(dāng)前最先進(jìn)的實(shí)時(shí)檢測(cè)目標(biāo)的系統(tǒng)，相比于前兩個(gè)版本，第三版針對(duì)小目標(biāo)的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...

2018-10-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集開(kāi)源項(xiàng)目 3.6k 0

決策樹(shù)的原理和決策樹(shù)構(gòu)建的準(zhǔn)備工作，機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù)的原理

希望通過(guò)所給的訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)一個(gè)貸款申請(qǐng)的決策樹(shù)，用于對(duì)未來(lái)的貸款申請(qǐng)進(jìn)行分類(lèi)，即當(dāng)新的客戶(hù)提出貸款申請(qǐng)時(shí)，根據(jù)申請(qǐng)人的特征利用決策樹(shù)決定是否批準(zhǔn)貸款申請(qǐng)。

2018-10-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 7.1k 0

將Python數(shù)據(jù)處理速度提升2~6倍的簡(jiǎn)單方法

讓我們舉一個(gè)簡(jiǎn)單的例子，我們?cè)谝粋€(gè)文件夾中有一個(gè)圖像數(shù)據(jù)集; 或者我們甚至有成千上萬(wàn)的圖像！為了節(jié)省處理時(shí)間，我們?cè)谶@里使用1000張圖像。我們希望在將...

2018-10-08 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)處理機(jī)器學(xué)習(xí)Python 5k 0

如何讓零售商對(duì)價(jià)格進(jìn)行優(yōu)化的問(wèn)題，機(jī)器學(xué)習(xí)能為零售價(jià)格優(yōu)化做些什么?

價(jià)格優(yōu)化和動(dòng)態(tài)定價(jià)常被看作是近義詞，但實(shí)際上二者是不同的，主要在于動(dòng)態(tài)定價(jià)是定價(jià)策略的一種特殊形式，而價(jià)格優(yōu)化可以用任意種類(lèi)的定價(jià)策略達(dá)到目的。動(dòng)態(tài)定價(jià)...

2018-09-30 標(biāo)簽：數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí) 4.6k 0

數(shù)據(jù)科學(xué)家Jeremy Howard發(fā)布了fast.ai最新的課程

第一課將向同學(xué)們展示如何創(chuàng)建一個(gè)隨機(jī)森林，隨機(jī)森林也許是應(yīng)用最廣泛的機(jī)器學(xué)習(xí)模型了，其中會(huì)以Kaggle競(jìng)賽中的Bull Book for Bulldo...

2018-09-29 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹(shù) 5.6k 0

訓(xùn)練一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)，讓它學(xué)會(huì)檢測(cè)和分類(lèi)圖像中的對(duì)象

相比之下，機(jī)器在生成“視覺(jué)”上更費(fèi)力。它們看待事物的方式類(lèi)似用盲文閱讀，其中圖像的像素就是“文字”，通過(guò)在像素上運(yùn)行各類(lèi)算法，機(jī)器最終能生成關(guān)于目標(biāo)物體...

2018-09-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計(jì)算機(jī)視覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí) 4.4k 0

如何構(gòu)建人臉識(shí)別器的一則指南

因此這張人臉可以用(23.1, 15.8, 255, 224, 189, 5.2, 4.4)這個(gè)向量表示。當(dāng)然，除了以上特征，我們還可以通過(guò)觀察和測(cè)量獲...

2018-09-29 標(biāo)簽：人臉識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí) 5.3k 0

十個(gè)最受歡迎的Python機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)盤(pán)點(diǎn)

Python已成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最熱門(mén)的編程語(yǔ)言之一。

2018-10-02 標(biāo)簽：cpu機(jī)器學(xué)習(xí)python 1.1萬(wàn) 0

人工智能（AI）與通用人工智能（AGI）

在當(dāng)前AGI研究中，幾乎沒(méi)有人將目標(biāo)設(shè)定為建立AI-1系統(tǒng)；相反，將他們的工作視為某種AI-3的版本才更適合。他們認(rèn)為，“思維機(jī)器”或“通用智能”不僅和...

2018-09-28 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AGI 8.9萬(wàn) 0

從頭開(kāi)始編寫(xiě)任何機(jī)器學(xué)習(xí)算法的6個(gè)步驟

在對(duì)模型有了基本的了解之后，是時(shí)候開(kāi)始進(jìn)行研究了。我建議使用大量資源。有些人用教科書(shū)學(xué)得更好，有些人用視頻學(xué)得更好。就我個(gè)人而言，我喜歡使用各種類(lèi)型的資...

2018-09-28 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機(jī)器學(xué)習(xí) 8.7k 0

為什么要用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)？無(wú)監(jiān)督深度學(xué)習(xí)范例研究

讓我們用一個(gè)例子來(lái)更好地理解這個(gè)概念。比如說(shuō)，銀行想要對(duì)客戶(hù)進(jìn)行分組，以便他們能向客戶(hù)推薦合適的產(chǎn)品。他們可以通過(guò)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式來(lái)完成這件事——首先通過(guò)...

2018-09-27 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

如何構(gòu)建檢測(cè)信用卡詐騙的機(jī)器學(xué)習(xí)模型？

對(duì)信用卡交易數(shù)據(jù)建立檢測(cè)模型，使用Python庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)建模工作，代碼通俗易懂。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗，模型調(diào)參與評(píng)估等詳細(xì)數(shù)據(jù)分析與建模流程。

2018-10-04 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Python 3.7k 0

淺論學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)的四個(gè)步驟

深度學(xué)習(xí)的概念源于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的研究。含多隱層的多層感知器就是一種深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)。深度學(xué)習(xí)通過(guò)組合低層特征形成更加抽象的高層表示屬性類(lèi)別或特征，以發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)...

2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.3萬(wàn) 0

一文全方位了解深度學(xué)習(xí)的誕生及未來(lái)

對(duì)于深度學(xué)習(xí)來(lái)說(shuō)，其思想就是對(duì)堆疊多個(gè)層，也就是說(shuō)這一層的輸出作為下一層的輸入。通過(guò)這種方式，就可以實(shí)現(xiàn)對(duì)輸入信息進(jìn)行分級(jí)表達(dá)了。

2018-10-07 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.5k 0