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2018最有用的六个机器学习项目

2018年又是人工智能和机器学习快速发展的一年。许多新的机器学习的项目正在以非常高的影响力影响着诸多领域,特别是医疗保健、金融、语音识别、增强现实和更复杂3D视频渲染。 这一年,我们看到了更多的应用驱动研究,而不是理论研究。虽然这可能有其缺点,但它在短时间内产生了一些巨大的积极影响,产生了可以迅速转化为业务和客户创造价值的新研发,这一趋势在ML开源项目中得到了强烈反映。 让我们来看看过去一年中最实用的6个ML项目。这些项目都公开发布了代码和数据集,允许个别开发人员和小型团队学习并创造价值。它们可能不是理论上最具开创性的作品,但它们很实用! Fast.ai Fast.ai库的编写是为了使用现代最佳实践方法以简化且快速准确进行神经网络训练,它抽象了在实践中实施深度神经网络可能带来的所有细节工作。而且它非常易于使用,并且设计它的人有应用程序构建

菜鸟数据科学家五大误区

你准备好要成为一名数据科学家,积极的参加Kaggle比赛和Coursera的讲座。虽然这一切都准备好了,但是一名数据科学家的实际工作与你所期望的却是大相径庭的。 本文研究了作为数据科学家新手的5个常见错误。这是由我在塞巴斯蒂安·福卡德(Dr. Sébastien Foucaud)博士的帮助下一起完成的,他在指导和领导学术界与行业领域的年轻数据科学家方面拥有20多年的经验。本文旨在帮助你更好地为今后的实际工作做准备。 1、Kaggle成才论 Source:kaggle.comon June 3018. 你通过参加Kaggle比赛,练习了数据科学领域的各项技能。如果你能把决策树和神经网络结合起来那就再好不过了。说实话,作为一个数据科学家,你不需要做那么多的模型融合。请记住,通常情况下,你将花80%的时间进行数据预处理,剩下的20%的时间

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马里奥是站在游戏界顶峰的超人气多面角色。马里奥靠吃蘑菇成长,特征是大鼻子、头戴帽子、身穿背带裤,还留着胡子。与他的双胞胎兄弟路易基一起,长年担任任天堂的招牌角色。

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Tomcat是Apache 软件基金会(Apache Software Foundation)的Jakarta 项目中的一个核心项目,由Apache、Sun 和其他一些公司及个人共同开发而成。因为Tomcat 技术先进、性能稳定,而且免费,因而深受Java 爱好者的喜爱并得到了部分软件开发商的认可,成为目前比较流行的Web 应用服务器。

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Eclipse 是一个开放源代码的、基于Java的可扩展开发平台。就其本身而言,它只是一个框架和一组服务,用于通过插件组件构建开发环境。幸运的是,Eclipse 附带了一个标准的插件集,包括Java开发工具(Java Development Kit,JDK)。

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JDK是 Java 语言的软件开发工具包,主要用于移动设备、嵌入式设备上的java应用程序。JDK是整个java开发的核心,它包含了JAVA的运行环境(JVM+Java系统类库)和JAVA工具。