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摘要: 逻辑回归(Logistic regression,简称LR)虽然其中带有"回归"两个字,但逻辑回归其实是一个分类模型,并且广泛应用于各个领域之中。虽然现在深度学习相对于这些传统方法更为火热,但实则这些传统方法由于其独特的优势依然广泛应用于各个领域中。 阅读全文
posted @ 2023-03-22 10:26 汀、人工智能 阅读(315) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 本项目做了基于PaddleOCR的多视角集装箱箱号检测识别,使用少量数据分别训练检测、识别模型,最后将他们串联在一起实现集装箱箱号检测识别的任务。其中集装箱号是指装运出口货物集装箱的箱号,填写托运单时必填此项。标准箱号构成基本概念:采用ISO6346(1995)标准。 阅读全文
posted @ 2023-03-21 18:57 汀、人工智能 阅读(544) 评论(1) 推荐(1) 编辑
摘要: 4.基于Label studio的训练数据标注指南:情感分析任务观点词抽取、属性抽取 阅读全文
posted @ 2023-03-05 20:43 汀、人工智能 阅读(204) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 2.基于Label studio的训练数据标注指南:(智能文档)文档抽取任务、PDF、表格、图片抽取标注等 阅读全文
posted @ 2023-03-04 13:15 汀、人工智能 阅读(300) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 1.基于Label studio的训练数据标注指南:信息抽取(实体关系抽取)、文本分类等 阅读全文
posted @ 2023-03-03 14:40 汀、人工智能 阅读(1244) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 3.基于Label studio的训练数据标注指南:文本分类任务 阅读全文
posted @ 2023-03-02 19:46 汀、人工智能 阅读(446) 评论(0) 推荐(0) 编辑
摘要: 推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排: 1. 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板; 2. 粗排是初筛,一般不会上复杂模型; 3. 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂; 4. 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模型; 阅读全文
posted @ 2023-03-01 09:48 汀、人工智能 阅读(3783) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 推荐系统[八]算法实践总结V2:排序学习框架(特征提取标签获取方式)以及京东推荐算法精排技术实战 阅读全文
posted @ 2023-02-28 10:19 汀、人工智能 阅读(410) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 推荐可分为以下四个流程,分别是召回、粗排、精排以及重排: 1. 召回是源头,在某种意义上决定着整个推荐的天花板; 2. 粗排是初筛,一般不会上复杂模型; 3. 精排是整个推荐环节的重中之重,在特征和模型上都会做的比较复杂; 4. 重排,一般是做打散或满足业务运营的特定强插需求,同样不会使用复杂模型; 阅读全文
posted @ 2023-02-27 10:04 汀、人工智能 阅读(559) 评论(0) 推荐(1) 编辑
摘要: 推荐系统[八]算法实践总结V1:淘宝逛逛and阿里飞猪个性化推荐:召回算法实践总结【冷启动召回、复购召回、用户行为召回等算法实战】 阅读全文
posted @ 2023-02-25 14:31 汀、人工智能 阅读(854) 评论(0) 推荐(1) 编辑
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