从零构建现代深度学习框架(TinyDL-0.01)
1.1. 学习拥抱AI AI是大趋势，是长赛道，这次不一样。在双拐点下Javaer的困境需要转型适应这个变化。在之前的文章《关于AIGC在互动上的若干实践》的最后我讲了下感受： 近年来市场与技术环境出现了双拐点：一方面消费互联网的发展已经完全进入存量博弈时代增量红利不再，降本增效成为主旋律；另一方面...
构建高效图像分类模型：深度学习在处理大规模视觉数据中的应用
在当前的大数据时代，图像作为一种重要的信息载体，其分类与处理成为了计算机视觉领域的关键问题之一。传统的图像处理方法受限于手工特征提取的局限性，难以应对复杂场景下的挑战。深度学习特别是卷积神经网络（CNN）的发展，为解决这一问题提供了新的思路。 首先，任何深度学习模型的性能都强烈依赖于高质量的数据。因...
使用PyTorch解决多分类问题：构建、训练和评估深度学习模型
引言 当处理多分类问题时，PyTorch是一种非常有用的深度学习框架。在这篇博客中，我们将讨论如何使用PyTorch来解决多分类问题。我们将介绍多分类问题的基本概念，构建一个简单的多分类神经网络模型，并演示如何准备数据、训练模型和评估结果。 什么是多分类问题？ 多分类问题是一种机器学习任务，其中目标...
构建智能推荐引擎：协同过滤和深度学习的结合
推荐引擎是现代应用程序的重要组成部分，它们可以根据用户的兴趣和行为，提供个性化的推荐内容。在本文中，我们将探讨如何构建一个智能推荐引擎，结合协同过滤和深度学习技术，以提供更准确和个性化的推荐结果。 协同过滤 协同过滤是一种常用的推荐算法，它基于用户之间的相似性或项目之间的相似性来进行推荐。用户之间的...
构建基于深度学习神经网络协同过滤模型(NCF)的视频推荐系统(Python3.10/Tensorflow2.11)
毋庸讳言，和传统架构(BS开发/CS开发)相比，人工智能技术确实有一定的基础门槛，它注定不是大众化，普适化的东西。但也不能否认，人工智能技术也具备像传统架构一样“套路化”的流程，也就是说，我们大可不必自己手动构建基于神经网络的机器学习系统，直接使用深度学习框架反而更加简单，深度学习可以帮助我们自动地...
如何从零开始构建深度学习项目？这里有一份详细的教程
内容选自丨机器之心在学习了有关深度学习的理论课程之后，很多人都会有兴趣尝试构建一个属于自己的项目。本文将会从第一步开始，告诉你如何解决项目开发中会遇到的各类问题。本文由六大部分组成，涵盖深度学习 ( DL ) 项目的整个过程。我们将使用一个自动漫画着色项目来说明深度学习的设计、程序调试和参数调整过程...
PyTorch学习系列教程：构建一个深度学习模型需要哪几步？
不同于经典的机器学习流程，深度学习模型的搭建和训练更为灵活和简单，称之为灵活是因为一般没有成熟和直接可用的模型，而更多需要使用者自己去设计和组装各个网络模块；称之为简单是因为深度学习往往实现端到端的训练，即直接从原始数据集到模型输出，而无需经典机器学习中的数据预处理、特征工程、特征选择等多阶段式的工...
构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台
七牛 AI 实验室负责人 彭垚在QCon上做了主题为《构建基于富媒体大数据的弹性深度学习计算平台》的演讲，就直播点播的数据存储，数据处理与加速，等进行了深入的分享。 https://yq.aliyun.com/download/644?spm=a2c4e.11154804.0.0.33da6a79H...
独家 | 教你在R中使用Keras和TensorFlow构建深度学习模型
引言： 在R和Python之间如何进行选择一直是一个热议的话题。机器学习世界也被不同语言偏好所划分。但是随着深度学习的盛行，天平逐渐向Python倾斜，因为截至目前为止Python具有大量R所没有的深度学习的资源库和框架。 我个人从R转到Python是因为我想更加深入机器学习的领域，而仅仅使用R的话...
5招教你用Python构建好玩的深度学习应用
内容列表 ▼ 1.使用现有API的应用 利用Clarifai API实现图像自动标注 利用Indico API 实现服装推荐系统 2.开源应用 运用深度学习制作音乐 检测“办公室不宜（Not Safe For Work）”图像 3.实现超分辨率 其他常用资源 1、使用现有API的深度学习...
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