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深度学习入门篇

面向机器学习应用开发者,提供 WebIDE 和自定义训练等丰富建模工具、多框架高性能模型推理服务的企业级机器学习平台

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深入云原生—基于KubeWharf深度剖析-以公司实际应用场景为例深度解读|社区征文

深度剖析场景与解读。我们需要先了解一下KubeWharf,可能很多人都感觉到有点陌生吧,下面我们来一起学习!![picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/4e82c6aad48d4d5abc8d31ca680d3038~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714407646&x-signature=pSwP37aOY1124DzR2TcIrenwJNI%3D)# 🌰一.KubeWharf详解KubeWharf 是字节跳动基础架构团队在对 Kubernetes 进行了...

CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文

# CVer从0入门NLP——GPT是如何一步步诞生的|社区征文## 写在前面> Hello,大家好,我是小苏👦🏽👦🏽👦🏽>之前的博客中,我都为大家介绍的是计算机视觉的知识,随着ChatGPT的走红,越来越多的目光聚焦到NLP领域,... 我也是初学者,之前只是有一个大概的了解,所以本系列会以一个初学者的视角带大家走进NLP的世界,如果博客中有解释不到位的地方,希望各位大佬指正。🍭🍭🍭当然了,NLP的内容很多,你如果在网上搜NLP学习路线的话你会看...

浅谈AI机器学习及实践总结 | 社区征文

常说的深度学习是一种使用深层神经网络的模型,可以应用于上述四类机器学习中,深度学习擅长处理非结构化输入,在视觉处理和自然语言处理方面都很厉害。深度学习,能对非结构的数据集进行自动的复杂特征提取,完全不需要人工干预。## 机器学习落地思路做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背...

保姆级人工智能学习成长路径|社区征文

大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...

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深度学习入门篇-优选内容

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深度学习入门篇-相关内容

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1. 学习概览

对用户数据进行深度洞察,了解他们的偏好和消费特点,最终在特惠活动前期通过个性化的推送引起他们的兴趣。 目标 任务 涉及产品功能 第一步 定位高客单价老用户群体 创建 老用户群体 标签,圈选人群 创建 客单价金... 您也可以加入我们的学习课程,学习入门分析课。 需要注意,下文的讲解主要是为您的业务分析提供操作和分析的思路,具体情况还需具体分析。

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一个老程序员的计算机视觉蹒跚学习之路| 社区征文

老猿想学习一下 Python,4 月入住国内某程序员汇聚的知名技术博客,开启了老猿学习 Python 并分享学习体会之路,先是 Python 基础,接着是 Python 爬虫,然后是 Python 图像界面开发的 PyQt,再接着是 Python 的音视频剪辑 Moviepy,前后花费了 1 年半左右的时间,这期间发布了近 1000 博客,当然有灌水的内容,也有精华的文章,都是老猿自己学习的总结。老猿是个对细节蛮纠结的人,很容易钻到各种学习的细节中去,优点就是有些深度的认识...

可视化建模入门指南

可视化建模,是智能数据洞察提供的数据处理与建模功能。本文将为您介绍使用可视化建模的核心流程,帮助您快速了解其整体情况。具体每一个步骤的细节操作,您还可以查看可视化建模的多具体文档。 1. 创建任务 在可视... 机器学习、自然语言处理 数据清洗:参考数据清洗 主要负责模型搭建(如多表连接、多表合并)、字段格式转换(如字段设置、行转列、列转行)、数据计算(如计算字段、聚合、前 K 值 Top 值)、数据过滤(如去重、采样)等 输...

学习到实践——火山引擎多媒体处理框架BMF的深度探索 | 社区征文

**学习曲线较陡:** 由于 BMF 是一个功能强大的框架,上手可能需要一定的学习曲线。熟悉其概念和使用方式可能需要一些时间和精力。**文档不够完善:** 尽管 BMF 提供了文档和示例代码,但有时候可能会缺少一些详细的说明或示例。这可能增加了开发人员在使用过程中的困惑和试错成本。# 技术方案BMF的强大功能和灵活性意味着需要投入时间和精力去深入理解其核心概念和功能。**1.模块化设计:** BMF的模块化设计允许我们根据需求自由...

个人年度总结:深度学习与AIGC技术在智能诗歌生成中的应|社区征文

其中深度学习模型不断完善、开源模式的推动、大模型探索商业化的可能,成为 AIGC 发展的“加速度”。# “智能诗歌生成”的AIGC项目我曾参与了一个名为“智能诗歌生成”的AIGC项目。该项目的主要目标是利用人工智能技术生成具有特定主题和风格的诗歌。以下是我在该项目中的实践经验和内容分享:**数据收集与预处理:** 首先,我们收集了大量的古代诗歌和现代诗歌数据,并对这些数据进行清洗和预处理,包括去除标点符号、停用词、分...

边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式|社区征文

# 1.前言多年来,科技的飞速发展导致了数据处理和传输的需求暴涨,因此云计算成为了许多应用领域的核心基础设施。但是物联网(IoT)设备的普及和近年来5G网络的异军突起,数据量更是呈显出爆炸性的增长,对数据处理的速... infoq原文链接:[边缘智变:深度学习引领下的新一代计算范式 (infoq.cn)](https://xie.infoq.cn/article/39f62d756a0249615ba07102e)

边缘计算技术:深度学习与人工智能的融合|社区征文

**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...

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