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【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之利用GAN自动生成二次元头像

模型训练与在线预测服务、推荐算法四部曲、机器学习PAI实战、更多精彩,尽在 开发者分会场 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之综述 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之商品价格预测 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之你最喜欢哪个男生? 【机器学习PAI实战】—— 玩转人工智能之美食推荐 前言 深度学习作为人工智能的重要手段,迎来了爆发,在NLP、CV、物联网、无人机等多个领域都发挥了非常重要的作用。最近几年,各种深度学习算法层出不穷,Generative Adverarial Network(GAN)自2014年提出以来,引起广泛关注,身为深度学习三巨头之一的Yan Lecun对GAN的评价颇高,认为GAN是近年来在深度学习上最大的突破,是近十年来机器学习上最有意思的工作。围绕GAN的论文数量也迅速增多,各种版本的GAN出现,主要在CV领域带来了一些贡献,如下图所示。 ​ ​ 我们可以利用GAN生成一些我们需要的图像或者文本,比如二次元头像。 GAN简介 GAN主要的应用是自动生成一些东西,包括图像和文本等,比如随机给一个向量作为输...

【机器学习】融入ML的持续集成与持续交付框架

上期我们介绍了持续集成与持续交付的敏捷开发架构。随着机器学习的流行,越来越多的敏态业务除了要尽快上市,还要结合机器学习来尽快预测出市场发展。 在敏态交付的示意图中,开发和运维不再分家,应用被模块化地拆解开来,单元测试和集成测试周期被大大缩短。持续集成/持续交付作为其中衔接的环节,帮助了很多原来只懂开发的程序员了解了业务需求,提高了运维水平。 回过头来说说机器学习,它其实是一个对输入参数、算法选择和参数不断进行最优调试的过程。比如说我们对猫的种类通过图像识别来进行归类训练,输入的参数(或从图像识别到的参数)有:猫的发色、发量、体型、瞳距等等; 由于是监督学习的归类问题,可选择的算法也只有SVM,近似邻域和CART算法,结合调参,可以算出通过学习样本预测的数据准确度。 对于验证样本的目标准确度,我们可以设置一个预期值,比如95%,经过反复的调参之后,基本就可以得到准确的配参算法。由于机器学习发生在数据层,敏捷交付发生在应用层,因此在将数据训练结合到DevOps双曲环中一定是可以并行工作的。 在企业已有CI/CD平台的基础上,并行接入机器学习的API接口是最初级的对接方式,由数据科学家在集成...

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