想开发一个机器学习PAI定制化的AI,独立资源,择一个大模型,有标准的能力,这些产品怎么收费的?
想开发一个机器学习PAI定制化的AI,独立资源,择一个大模型,有标准的能力,支持用自有数据进行训练,训练结果可以保存,不受其他人的训练影响,有api接口,可以与自有系统进行对接或可以在线测试的;想实现这些功能,需要开通那些产品,这些产品怎么收费的?
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力Part 2
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 基本术语和符号简介 前面我们讨论了机器学习的三大分类:监督学习、无监督学习和强化学习,下面来学习本书中会用到一些基本术语。下面的一小节中包含用于表示数据集各方面的常用术语,以及可实现更精准高效沟通的数学符号。 机器学习是一个非常大的...
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第一章 赋予计算机学习数据的能力Part 1
在作者的心目中,机器学习这一解释推理数据的应用和算法科学,是计算机科学中最令人振奋的领域!我们生活在数据多到泛滥的时代,使用机器学习领域的自学习算法 ,可以将数据转换为知识。借助近些年来开发的众多开源库,我们迎来了进入机器学习领域最好的时代,可以学习利用强大的算法来一窥数据的模式并对未来事件进行预测...
Interview:机器学习算法工程师求职九大必备技能之【数学基础、工程能力、特征工程、模型评估、优化算法、机器学习基本概念、经典机器学习模型、深度学习模型、业务与应用】(建议收藏,持续更新)
目录一、数学基础1.1、概率论1.2、线性代数1.3、微积分1.4、凸优化1.5、信息论二、工程能力2.1、数据结构与算法(1)、树与相关算法(2)、图与相关算法(3)、哈希表(4)、矩阵运算与优化2.2、大数据处理(1)、MapReduce(2)、Spark(3)、HiveQL(4)、Storm2...
基于数据湖打造机器学习能力的解决方案的价值和优势是什么?
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工程架构能力对于做好机器学习重要吗?
工程架构能力对于做好机器学习到底重要吗?可能很多技术人员对于这个问题都有一些自己的看法。中国科学院计算技术研究所严林在知乎上分享了他对于中国问题的看法,本文转发已被授权。在面试中,多多少少会问一些机器学习方向候选人工程架构方面的问题。不少做机器学习的候选人表示,我是做算法的,不需要了解这些工程架构的...
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May 16, 2018,甲骨文公司宣布,它已经签署了收购 DataScience.com 的协议,该公司的平台将数据科学工具,项目和基础设施集中在一个完全管理的工作空间(Workspace)中。这凸现了数据科学、机器学习技术在云时代的重要性。 那么 DataScience 公司是做什么的呢? 从2...
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