05 2019 档案
摘要：昨日，Uber官网重磅宣布新开源深度学习框架Ludwig，不需要懂编程知识，让专家能用的更顺手，让非专业人士也可以玩转人工智能，堪称史上最简单的深度学习框架！ Ludwig是一个建立在TensorFlow之上的工具箱，它允许用户在不需要编写代码的情况下训练和测试深度学习模型！ 简单到什么程度？令人发
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摘要：1.什么是人脸识别 这部分演示了百度总部大楼的人脸识别系统，员工刷脸进出办公区，在这个演示中主要应用到了人脸识别技术和活体检测。 人脸识别的术语： 1）face verification：输入图像、名字ID判断输入图像是不是名字ID指定的用户 2）face recognition：有一个包含K个用户
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摘要：翻译：王威力 校对：丁楠雅 本文约3400字，建议阅读10分钟。 本文介绍了图像识别的深度学习模型的建立过程，通过陈述实际比赛的问题、介绍模型框架和展示解决方案代码，为初学者提供了解决图像识别问题的基础框架。 序言 “几分钟就可以建立一个深度学习模型？训练就要花几个小时好吗！我甚至没有一台足够好的机
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摘要：梯度下降的场景假设 梯度 梯度下降算法的数学解释 梯度下降算法的实例 梯度下降算法的实现 Further reading 本文将从一个下山的场景开始，先提出梯度下降算法的基本思想，进而从数学上解释梯度下降算法的原理，最后实现一个简单的梯度下降算法的实例！ 梯度下降的场景假设 梯度下降法的基本思想可以
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摘要：本文由知名开源平台，AI 技术平台以及领域专家：Datawhale，ApacheCN，AI 有道和黄海广博士联合整理贡献，内容涵盖 AI 入门基础知识、数据分析挖掘、机器学习、深度学习、强化学习、前沿 Paper 和五大 AI 理论应用领域：自然语言处理，计算机视觉，推荐系统，风控模型和知识图谱。是
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摘要：虽然，自 TensorFlow 2.0 发布以来，我们总是能够听到「TensorFlow 2.0 就是 keras」、「说的很好，但我用 PyTorch」类似的吐槽。但毋庸置疑，TensorFlow 依然是当前最主流的深度学习框架（感兴趣的读者可查看机器之心文章：2019 年，TensorFlow
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摘要：来源：百度 PaddlePaddle 迁移学习 (Transfer Learning) 是属于深度学习的一个子研究领域，该研究领域的目标在于利用数据、任务、或模型之间的相似性，将在旧领域学习过的知识，迁移应用于新领域中。迁移学习吸引了很多研究者投身其中，因为它能够很好的解决深度学习中的以下几个问题：
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摘要：这次酝酿了很久想给大家讲一些关于Kaggle那点儿事，帮助对数据科学(Data Science)有兴趣的同学们更好的了解这个项目，最好能亲身参与进来，体会一下学校所学的东西和想要解决一个实际的问题所需要的能力的差距。虽然不是Data Science出身，但本着严谨的科研态度，在进行了大量的调研、学习
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摘要：机器学习之路虽漫漫无垠，但莘莘学子依然纷纷投入到机器学习的洪流中。如何更有效地开始机器学习呢？所谓「八仙过海，各显神通」，本文作者以Python语言为工具进行机器学习，并以Kaggle竞赛中的泰坦尼克号项目进行详细解读。跟着小编来看看吧！ 随着行业内机器学习的崛起，能够帮用户快速迭代整个过程的工具变
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摘要：WAVE SUMMIT 2019 深度学习开发者峰会上，PaddleSlim 全新发布，对于在内存紧张、功耗限制、存储有限的设备上进行深度学习应用的开发者是一份重磅惊喜。 PaddleSlim 是一个无论是新手还是经验者都可以很方便用来优化模型以进行部署的模型压缩库：在普通的模型训练上，只需要两行
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摘要：我在过去的一年里写了不少人脸识别的教程，包括： penCV 人脸识别 用 dlib、Python 和深度学习进行人脸识别 用树莓派实现人脸识别 https://www.pyimagesearch.com/2018/09/24/opencv-face-recognition/ https://www.
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