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  • 人工智能项目失败的6个原因

    人工智能项目失败的6个原因

    数据问题是企业的人工智能项目没有达到预期目标的主要原因。但是,如果企业能从错误中吸取教训并长期坚持,那么在人工智能方面的努...

    2019-08-15 12:42:10
  • 360 搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现

    360 搜索的百亿级网页搜索引擎架构实现

    360 搜索技术团队 目前 360 搜索每日抓取的网页数量高达十亿,已经收录的网页基本上是万亿级别的网页集合,实际可检索的网页是在一个百...

    2019-08-14 14:21:07
  • 自动机器学习:最近进展研究综述

    自动机器学习:最近进展研究综述

    深度学习已经运用到多个领域,为人们生活带来极大便利。然而,为特定任务构造一个高质量的深度学习系统不仅需要耗费大量时间和资源...

    2019-08-13 11:45:23
  • 拯救数据科学的“半贝叶斯人”

    拯救数据科学的“半贝叶斯人”

    一位科学家在他的论文中写道: "人类知识的大部分是围绕因果关系而不是概率关系组织的,而概率微积分的语法并不足以描述这些关系 正...

    2019-08-13 11:42:06
  • 京东电商推荐系统实践

    京东电商推荐系统实践

    [图片] 今天为大家分享下京东电商推荐系统实践方面的经验,主要包括: 简介 排序模块 实时更新 召回和首轮排序 实验平台 ▌简介 [图片...

    2019-08-13 11:39:18
  • < 机器学习实战  高清中英 源代码 > 分享

    < 机器学习实战 高清中英 源代码 > 分享

    机器学习是人工智能研究领域中一个极其重要的研究方向,在现今的大数据时代背景下,捕获数据并从中萃取有价值的信息或模式,成为各...

    2019-08-13 11:37:19
  • 模型剪枝,不可忽视的推断效率提升方法

    模型剪枝,不可忽视的推断效率提升方法

    目前,深度学习模型需要大量算力、内存和电量。当我们需要执行实时推断、在设备端运行模型、在计算资源有限的情况下运行浏览器时,...

    2019-08-13 11:37:05
  • 国内智能语音行业分析报告

    国内智能语音行业分析报告

    伴随着人工智能行业的快速发展,中国在智能语音这个细分市场的发展速度也将会持续增长,但是目前国内在智能语音市场,技术已经相对...

    2019-08-13 11:34:27
  • 新闻行业中,自然语言理解技术该如何应用?

    新闻行业中,自然语言理解技术该如何应用?

    在信息爆炸时代下,要想快速获取有价值的内容非常困难,这一点在新闻行业中尤为明显,而本文提到的自然语言理解技术将会是一个不错...

    2019-08-13 00:22:47
  • 21个必知的机器学习开源工具,涵盖5大领域

    21个必知的机器学习开源工具,涵盖5大领域

    本文将重点介绍五种机器学习的工具——面向非程序员的工具(Ludwig、Orange、KNIME)、模型部署(CoreML、Tensorflow js)、大数据(Hadoop、Spark)、计算机...

    2019-08-08 22:18:37
  • GitHub上Star最高的5个机器学习项目,最后一个可惜了

    GitHub上Star最高的5个机器学习项目,最后一个可惜了

    本文介绍了 GitHub 上 star 量最高的 5 个机器学习项目,涉及人脸识别、文本处理、机器学习框架等。...

    2019-08-08 18:15:19
  • 生产环境中轻松部署深度学习模型

    生产环境中轻松部署深度学习模型

    能从数据中学习,识别模式并在极少需要人为干预的情况下做出决策的系统令人兴奋。深度学习是一种使用神经网络的机器学习,正迅速成...

    2019-08-08 18:12:41
  • 关于自然语言理解的一些理解

    关于自然语言理解的一些理解

    1)自然语言不仅仅应当看做简单的数据,它更应当看作是人脑这台机器的程序;(当下的很多方法忽略了语言的控制功能只看到了信息承载功...

    2019-08-08 10:19:05
  • 情感分析应用方向---自然语言处理

    情感分析应用方向---自然语言处理

    已经到NLP的第八期,从今年三月自学以来,看过很多资料和有意思的算法。但是实际应用起来非常困难,不是算法太难,就是对数据要求太...

    2019-08-08 10:09:11
  • 经典机器学习:如何做到预流失与流失挽回?

    经典机器学习:如何做到预流失与流失挽回?

    文章介绍了如何通过经典的机器学习(Machine Learning, ML)方法来寻找那些流失可能性比较高的用户、寻找那些回流意愿比较大的用户。...

    2019-08-07 16:06:54

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