Mars 算法实践——人脸识别
源于MaxCompute,阿里首款自研科学计算引擎Mars1月16日开源发布
https://promotion.aliyun.com/ntms/act/cloud/marsfbh.html
Mars 是一个基于矩阵的统一分布式计算框架,在之前的文章中已经介绍了 Mars 是什么, 以及 Mars 分布式执行 ,而且 Mars 已经在 GitHub 中开源。当你看完 Mars 的介绍可能会问它能做什么,这几乎取决于你想做什么,因为 Mars 作为底层运算库,实现了 numpy 70% 的常用接口。这篇文章将会介绍如何使用 Mars 完成你想做的事情。
奇异值分解 (SVD)
在处理纷繁的数据时,作为数据处理者,首先想到的就是降维,SVD 就是其中一种比较常见的降维方法,在 numpy.linalg
模块中就有 svd
方法,当我们有200
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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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2018年自然语言处理最值得关注的研究、论文和代码
2018年对于自然语言处理(NPL)是很有意义的一年,见证了许多新的研究方向和尖端成果。Elvis Saravia 是计算语言学专家,也是2019 计算语言学会年度大会北美分部的项目委员之一。他总结了2018年 NLP 的重要进展,包括增强学习、情感分析和深度学习等领域。点击文章中的链接,可获得每一项研究的详细信息、论文或者代码。 综合领域 Facebook 研究员们发明了一种机器翻译的新方法,只需要使用单一语言语料库,这对于缺乏资料的语言非常有用。 Young 和同事更新了他们近期发表的论文《基于深度学习的自然语言处理的最新趋势》,增加了 NLP 文献中最新的 SQuAD 结果。 Bloomberg 研究员 Yi Yang 发表了 RNN 卷积筛选建模的最新论文及代码,称体现了语言中的长期依存性和组合性。 百度发布了 Deep Voice 3,是一项基于注意、完全卷积的文字语音转换神经系统,比目前的循环系统在神经语音合成方面快几个量级。 Pair2vec 是一种学习文字嵌入对的新方法,能体现隐含关系的背景知识。 百度发布了名为同声翻译与预测及可控延迟(STACL)的机器翻译算法,能够...
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