人工智能教程 -ATYUN

首页»人工智能教程

人工智能教程

ATYUN为您提供人工智能教程专题内容，这里有关于人工智能教程的丰富信息，让您更好的了解有关人工智能教程的最新动态，ATYUN紧跟技术发展为读者提供全面服务

一道Google面试题：如何分解棘手问题（上）

2019年5月13日

最近我想了解一下别人对软件工程的看法，然后开始在YouTube上疯狂地观看TechLead。在接下来的几天里，我为他在谷歌工作时问的一个面试问题想出了各种各样的解决方案。 [playlist type="vi...

亚马逊现已开放内部机器学习教程

2018年11月27日

20多年来，亚马逊一直在使用机器学习。由于成千上万的工程师专注于整个公司的机器学习，因此亚马逊零售页面，产品，履行技术，商店通过某种方式使用机器学习而得到改进。现在，AWS向所有开发...

RNN示例项目从开发到部署（三）：在AWS上部署深度学习模型

2018年11月22日

虽然我很喜欢为自己建立数据科学和编程项目，但我同样乐于与世界上的任何人在线分享它。幸好，我们以使用AWS（Amazon Web Services），这样我们可以在几分钟内免费将Python Web应用程序部署...

机器学习的核心：优化的简介

2018年11月20日

优化是几乎所有机器学习和统计技术的核心。在本文中，我们讨论最流行的机器学习和统计建模方法背后的核心优化框架。通常，数据科学（DS）和机器学习（ML）的新手通常被建议去学习统计学和线...

Python中4种更快速，更轻松的数据可视化方法（含代码）

2018年11月15日

数据可视化是任何数据科学或机器学习项目的重要组成部分。我们通常会从探索性数据分析（EDA）开始，以获得对数据的一些见解，然后创建可视化，这确实有助于使事情更清晰，更容易理解，尤其是...

主成分分析（PCA）的教程和代码

2018年11月14日

数据是机器学习模型的燃料。也许你有很多ML技术可以选择并应用于特定问题，但如果你没有很多好的数据，你就无法做的深入。数据通常是机器学习应用程序中改善性能的最大驱动因素。有时，...

吴恩达推出新课程AI for Everyone，主要针对商务人士和企业高管

2018年11月14日

吴恩达领导谷歌的AI部门，谷歌大脑，以前曾担任百度的副总裁兼首席科学家，是AI行业中的名人。在他离开百度之后，推出了以机器学习为中心的在线课程Deeplearning.ai。后成立Landing.ai，这家...

四个用于Keras的很棒的操作（含代码）

2018年11月13日

Keras是最广泛使用的深度学习框架之一。它在易于使用的同时，在性能方面也与TensorFlow，Caffe和MXNet等更复杂的库相当。除非你的应用程序需要一些非常低级别和复杂的代码，否则Keras会...

RNN示例项目从开发到部署（一）：详解使用RNN撰写专利摘要

2018年11月11日

我第一次尝试研究RNN时，我试图先学习LSTM和GRU之类的理论。在看了几天线性代数方程之后（头疼的要死），我在Python深度学习中发生了以下这段话：总之，你不需要了解LSTM单元具体架...

数据清理的简要介绍

2018年11月7日

清理数据应该是数据科学（DS）或者机器学习（ML）工作流程的第一步。如果数据没有清理干净，你将很难在探索中的看到实际重要的部分。一旦你去训练你的ML模型，他们也将更难以训练。也就...

NumPy中einsum的基本介绍

2018年11月6日

einsum函数是NumPy的中最有用的函数之一。由于其强大的表现力和智能循环，它在速度和内存效率方面通常可以超越我们常见的array函数。但缺点是，可能需要一段时间才能理解符号，有时需要尝试...

机器学习教程：使用摄像头在浏览器上玩真人快打

2018年10月30日

在尝试改进Guess.js的预测模型时，我开始研究深度学习。我主要关注RNN，特别是LSTM，因为它们在Guess.js领域具有不合理的有效性（unreasonable effectiveness）。并且，我开始使用CNN，虽然...

计算机视觉项目：用dlib进行单目标跟踪

2018年10月27日

本教程将教你如何使用dlib和Python执行目标跟踪（object tracking）。阅读今天的博客文章后，你将能够使用dlib跟踪实时视频中的目标。过去，我们曾经讨论过质心跟踪（centroid tracking...

数据科学家需要知道的5个基本统计概念

2018年10月25日

在执行数据科学（DS）时，统计是一种强大的工具。笼统来看，统计学是利用数学来进行数据的技术分析。基础的可视化（例如，条形图等）可能会为你提供一些高级信息，而通过统计，我们可以以更...

自学习AI智能体第一部分：马尔可夫决策过程

2018年10月23日

这是关于自学习AI智能体系列的第一篇文章，或者我们可以更准确地称之为 - 深度强化学习。本系列文章的目的不仅仅是让你对这些概念有一个直观的认识。而是想让你更深入地理解深度强化学习最流...

使用50行Python教AI玩运杆游戏

2018年10月18日

嗨，大家好！今天我想展示如何使用50行Python代码教一台机器来平衡杆！我们将使用标准的OpenAI Gym作为我们的测试环境，并只使用numpy创建我们的智能体。运杆（cart pole）问题是我们必...

使用Matplotlib绘制图的常见问题和答案

2018年10月16日

Matplotlib是最受欢迎的二维图形库，但有时让你的图变得像你想象中好并不容易。如何更改图例上的标签名称？如何设置刻度线？如何将刻度更改为对数刻度？如何在我的图中添加注释和箭头？...

如何按时交付机器学习项目：机器学习工程循环简介

2018年10月15日

随着机器学习（ML）成为每个行业的重要组成部分，对机器学习工程师（MLE）的需求急剧增长。MLE将机器学习技能与软件工程专业知识相结合，为给定应用程序找到高性能模型，并应对实现过程中遇...

一份详细的LSTM和GRU图解

2018年10月6日

在这篇文章中，我们将从LSTM和GRU背后的直觉开始。然后我（Michael）将解释使LSTM和GRU表现良好的内部机制。如果你想了解这两个网络背后的机制，那么这篇文章就是为你准备的。短期记忆 ...

如何建立预测大气污染日的概率预测模型

2018年10月4日

空气污染程度以地面臭氧浓度表示。根据风速和温度等气象测量结果，是否会在明天达到足以发出公众空气污染警告的高度这是用于时间序列分类数据集的标准机器学习数据集基础，简称为“ 臭氧...

AI热点

人工智能应用人工智能教程人工智能未来开源项目智能设备深度学习计算机视觉谷歌

关注我们

微信扫一扫

关注ATYUN微信公众平台

让您进一步了解人工智能

本周热门

资源下载

更多资源 »