资源机器学习平台 PAI 的相关内容

用max compute的资源，部署机器学习PAI环境，都可以仿照的方式了吗？

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资源分享 | 从加减乘除到机器学习

book偶然刷到的一套资源：「鸢尾花书：从加减乘除到机器学习」。这套图册将「微积分」、「线性代数」、「概率统计」、「优化问题」、「几何」、「数据科学」、「机器学习」等融合为一体。❝「作者序：」我创作这套“图册”目的很简单，给大家一个“学数学、用数学”的全新动力——数据科学、机器学习。让大家学习数学时...

学习资源 | 推荐一份Github热门机器学习项目

介绍最近几年人工智能异常火热，随之而来的就是各种针对入门者的学习资源，其中不乏很多经典的教程，例如吴恩达的《机器学习》、《深度学习工程师》，但是也有很多千篇一律、照本宣科的学习资源。在学习进阶过程中很多人会到GitHub寻找一些可以动手实践的机器学习项目，会发现GitHub上会有和机器学习相关的各种...

资源！机器学习平台优质资源集合

为什么需要机器学习平台？我们做计算机视觉或自然语言，懂算法、自己会开发不就行了，为什么还需要学习这些机器学习平台的使用？原因有几个：节省时间精度高首先说一下节省时间，比如做计算机视觉过程中，我们搭一个YOLO模型，里面涉及矩阵运算、卷积运算、梯度传播、池化、dropout、激活函数、d...

资源 | 机器学习高质量数据集大合辑（附链接）

在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？我们给大家推荐一份高质量的数据集，这些数据集或者涵盖范围广泛（比如 Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。首先，在搜索数据集时，在卡内基·梅隆...

资源 | 机器学习高质量数据集大合辑

在机器学习中，寻找数据集也是非常重要的一步。质量高或者相关性高的数据集对模型的训练是非常有帮助的。那么用于机器学习的开放数据集有哪些呢？文摘菌给大家推荐一份高质量的数据集，这些数据集或者涵盖范围广泛（比如 Kaggle），或者非常细化（比如自动驾驶汽车的数据）。首先，在搜索数据集时，在卡内基·梅...

资源 | 机器学习必知的15大框架，欢迎补充！

机器学习工程师是开发产品和构建算法团队中的一部分，并确保其可靠、快速和成规模地工作。他们和数据科学家密切合作来了解理论知识和行业应用。数据专家和机器学习工程师的主要区别是： ● 机器学习工程师构建、开发和维护机器学习系统的产品。● 数据专家进行调查研究形成有关于机器学习项目的想法...

资源｜一文解读合成数据在机器学习技术下的表现

想法相比于数量有限的“有机”数据，我将分析、测评合成数据是否能实现改进。动机我对合成数据的有效性持怀疑态度——预测模型只能与用于训练数据的数据集一样好。这种怀疑论点燃了我内心的想法，即通过客观调查来研究这些直觉。需具备的知识本文的读者应该处于对机器学习相关理论理解的中间水平，并且应该已经熟...

30个免费资源：涵盖机器学习、深度学习、NLP及自动驾驶

随着碎片化的生活越来越日常化，大多数人都喜欢看总结性的的文章，这和时间成本有一定的关系，本文也为了节省读者的时间，总结了一份书籍、慕课课程之外的免费资源集合，主要收集过去一年时间里的网络资源。该清单涵盖范围比较广，有适合新手小白的资源，也有适合想...

资源 | 机器学习、NLP、Python和Math最好的150余个教程（建议收藏）

尽管机器学习的历史可以追溯到1959年年，但目前，这个领域正以前所未有的速度发展。最近，我一直在网上寻找关于机器学习和自然语言处理各方面的好资源，为了帮助到和我有相同需求的人，我整理了一份迄今为止我发现的最好的教程内容列表。通过教程中的简介内容讲述一个概念。避免了包括书籍章节涵盖范围广，以及研究论...

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更新时间 2024-03-08 14:02:26

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