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11.專訪 | 小白也能搭建深度模型,百度EasyDL的背后你知多少

...紹了百度的圖形化深度學習系統(tǒng) EasyDL,用戶可以不需要機器學習背景知識而搭建優(yōu)秀的深度學習服務。本文重點討論了 EasyDL 系統(tǒng)的技術模塊與優(yōu)勢,它大量采用了遷移學習與自動模型搜索,并針對不同的定制化任務學習不同的...

http://www.o2fo.com/baiduai/baiduai-pu6e30xo.html

12.TensorFlow 機器學習常用算法解析和入門

作者:譚東機器學習常用算法:監(jiān)督學習1)決策樹(Decision Tree) 決策樹是一種樹形結構,為人們提供決策依據(jù),決策樹可以用來回答yes和no問題,它通過樹形結構將各種情況組合都表示出來,每個分支表示一次選擇(選擇yes...

http://www.o2fo.com/tensorflow/tensorflow-s8uq24ti.html

13.介紹TensorFlow

什么是 TensorFlowTensorFlow 表達了高層次的機器學習計算,大幅簡化了第一代系統(tǒng),并且具備更好的靈活性和可延展性.TensorFlow,簡單看就是Tensor和Flow,即意味著Tensor和Flow是TensorFlow最為基礎的要素;Tensor意味著data,Flow意味著流動,意味著...

http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-bm7y28si.html

14.Python3 小實例,問答機器

## 小實例,問答機器人 基礎知識學了其實也有一段時間了,做幾個小的實例還是綽綽有余的。今天我們就一起實操,寫一個問答機器人吧 問題來了,要做一個問答機器人我們首先得知道會用到哪些學到的知識點: * 字典:存儲...

http://www.o2fo.com/py_practice/py_practice-4jh82ien.html

15.TensorFlow的MNIST手寫數(shù)字分類問題 基礎篇

本章節(jié)的閱讀對象是對機器學習和 TensorFlow 都不太了解的新手.就像我們學習編程的第一步往往是學習敲出 "Hello World" 一樣,機器學習的入門就要知道 MNIST.MNIST 是一個入門級的計算機視覺數(shù)據(jù)集,它包含各種手寫數(shù)字圖片:它也包...

http://www.o2fo.com/tensorflow_python/tensorflow_python-c1ov28so.html

16.AI人工智能 分類器的性能

在實現(xiàn)機器學習算法之后,我們需要找出模型的有效性。 衡量有效性的標準可以基于數(shù)據(jù)集和度量標準。 為了評估不同的機器學習算法,我們可以使用不同的性能指標。 例如,假設使用分類器來區(qū)分不同對象的圖像,可以使用...

http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-4efx3cbd.html

17.AI人工智能涉及什么

...解決方案。 下面我們來看看 AI 研究的不同研究領域 - **機器學習** 它是 AI 最受歡迎的領域之一。 這個領域的基本概念是讓機器從數(shù)據(jù)中學習,因為人類可以從他/她的經(jīng)驗中學習。 它包含的學習模型的基礎上,可以對未知數(shù)據(jù)...

http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-nb783cbh.html

18.Keras 模塊

.../keras_zw-sjwy3kco.html?RECACHE=1#初始化) 章節(jié)中詳細了解它。在機器學習的模型創(chuàng)建階段。 - **正則化器** 提供正則化器功能列表。我們可以在 [Keras 層](http://www.o2fo.com/keras_zw/keras_zw-sjwy3kco.html?RECACHE=1#正則化器) 章節(jié)中詳細了解它。...

http://www.o2fo.com/keras_zw/keras_zw-uxcl3kcn.html

19.AI人工智能 標記數(shù)據(jù)

我們已經(jīng)知道,某種格式的數(shù)據(jù)對于機器學習算法是必需的。 另一個重要的要求是,在將數(shù)據(jù)作為機器學習算法的輸入發(fā)送之前,必須正確標記數(shù)據(jù)。 例如,如果所說的分類,那么數(shù)據(jù)上會有很多標記。 這些標記以文字,數(shù)字...

http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-iwp93cb6.html

20.Python3 簡介

...開源3D繪圖軟件 Inkscape - 一個開源的SVG矢量圖形編輯器。 機器學習與人工智能 - TensorFlow,Keras,pytorch等機器學習庫讓python成為最適合機器學習的語言 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘 - 各式各樣的python爬蟲可以幫助數(shù)據(jù)分析工程師獲取數(shù)據(jù)...

http://www.o2fo.com/python3/python3-intro.html

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12.TensorFlow 機器學習常用算法解析和入門

作者:譚東機器學習常用算法:監(jiān)督學習1)決策樹(Decision Tree) 決策樹是一種樹形結構,為人們提供決策依據(jù),決策樹可以用來回答yes和no問題,它通過樹形結構將各種情況組合都表示出來,每個分支表示一次選擇(選擇yes...

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13.介紹TensorFlow

什么是 TensorFlowTensorFlow 表達了高層次的機器學習計算,大幅簡化了第一代系統(tǒng),并且具備更好的靈活性和可延展性.TensorFlow,簡單看就是Tensor和Flow,即意味著Tensor和Flow是TensorFlow最為基礎的要素;Tensor意味著data,Flow意味著流動,意味著...

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14.Python3 小實例,問答機器

## 小實例,問答機器人 基礎知識學了其實也有一段時間了,做幾個小的實例還是綽綽有余的。今天我們就一起實操,寫一個問答機器人吧 問題來了,要做一個問答機器人我們首先得知道會用到哪些學到的知識點: * 字典:存儲...

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15.TensorFlow的MNIST手寫數(shù)字分類問題 基礎篇

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16.AI人工智能 分類器的性能

在實現(xiàn)機器學習算法之后,我們需要找出模型的有效性。 衡量有效性的標準可以基于數(shù)據(jù)集和度量標準。 為了評估不同的機器學習算法,我們可以使用不同的性能指標。 例如,假設使用分類器來區(qū)分不同對象的圖像,可以使用...

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17.AI人工智能涉及什么

...解決方案。 下面我們來看看 AI 研究的不同研究領域 - **機器學習** 它是 AI 最受歡迎的領域之一。 這個領域的基本概念是讓機器從數(shù)據(jù)中學習,因為人類可以從他/她的經(jīng)驗中學習。 它包含的學習模型的基礎上,可以對未知數(shù)據(jù)...

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18.Keras 模塊

.../keras_zw-sjwy3kco.html?RECACHE=1#初始化) 章節(jié)中詳細了解它。在機器學習的模型創(chuàng)建階段。 - **正則化器** 提供正則化器功能列表。我們可以在 [Keras 層](http://www.o2fo.com/keras_zw/keras_zw-sjwy3kco.html?RECACHE=1#正則化器) 章節(jié)中詳細了解它。...

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19.AI人工智能 標記數(shù)據(jù)

我們已經(jīng)知道,某種格式的數(shù)據(jù)對于機器學習算法是必需的。 另一個重要的要求是,在將數(shù)據(jù)作為機器學習算法的輸入發(fā)送之前,必須正確標記數(shù)據(jù)。 例如,如果所說的分類,那么數(shù)據(jù)上會有很多標記。 這些標記以文字,數(shù)字...

http://www.o2fo.com/artificial_intelligence/artificial_intelligence-iwp93cb6.html

20.Python3 簡介

...開源3D繪圖軟件 Inkscape - 一個開源的SVG矢量圖形編輯器。 機器學習與人工智能 - TensorFlow,Keras,pytorch等機器學習庫讓python成為最適合機器學習的語言 數(shù)據(jù)分析與數(shù)據(jù)挖掘 - 各式各樣的python爬蟲可以幫助數(shù)據(jù)分析工程師獲取數(shù)據(jù)...

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