摘要: 作者|SANYA4 编译|VK 来源|Analytics Vidhya 介绍 现在神经网络无处不在。各大公司都在硬件和人才上大肆挥霍,以确保他们能够构建最复杂的神经网络,并推出最好的深度学习解决方案。 虽然深度学习是机器学习的一个相当古老的子集,但直到20世纪10年代初,它才得到应有的认可。今天,它 阅读全文
posted @ 2020-10-29 23:26 人工智能遇见磐创 阅读(647) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Conner Brew 编译|VK 来源|Towards Data Science 介绍 在本文中,我们将创建一个基于战争研究所(ISW)的结构化文档数据库。ISW为外交和情报专业人员提供信息产品,以加深对世界各地发生的冲突的了解。 要查看与本文相关联的原始代码和Notebook,请访问以下链 阅读全文
posted @ 2020-10-29 23:20 人工智能遇见磐创 阅读(381) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 作者|Mahnoor Javed 编译|VK 来源|Towards Data Science 电子邮件分类是一个机器学习问题,属于监督学习范畴。 这个电子邮件分类的小项目的灵感来自J.K.Rowling以笔名出版的一本书。Udacity的“机器学习简介”提供了算法和项目的全面研究:https://w 阅读全文
posted @ 2020-10-29 23:15 人工智能遇见磐创 阅读(625) 评论(0) 推荐(0) 编辑