大数据
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基于Keras对深度学习模型进行微调的全面指南 P
在这篇文章中,我们将对实践中的微调做一个全面的概述,微调是深度学习中常用的方法。...
2018-08-15 11:05:00 -
工业大数据的特征
工业大数据即工业数据的总和,分成三类,即企业信息化数据、工业物联网数据,以及外部跨界数据。...
2018-08-15 11:01:22 -
从三个方向去预测大数据发展的未来趋势
技术的发展,让这个世界每天都在源源不断地产生数据,随着大数据概念被提出,这个技术逐渐发展成为一个行业,并被不断看好。那么大...
2018-08-15 11:01:08 -
开发者应当了解的18套机器学习平台
机器学习平台已经不再只代表未来,而成为当前真切存在的重要技术方案。开发者显然需要了解如何及何时利用其力量,从而创造出功能齐...
2018-08-15 11:00:50 -
Nature:AI为什么总是歧视重重?
当使用谷歌翻译将西班牙语的新闻翻译为英语时,涉及到女性的短语通常都会翻译为“他说”或“他写道”常用于处理和分析大量自然语言...
2018-08-14 13:14:12 -
如何建立AI研究实验室?Yoshua Bengio 有话要说
作为机器学习领域的大牛,从带领三个人的团队到现在大规模的实验室,Bengio 有很多话要说,也有很多经验传授。...
2018-08-14 13:14:02 -
技术讲解概率机器学习——深度学习革命之后
概率理论为理解学习,建立合理的智能系统提供了数学框架。在此演讲中,Uber 首席科学家、剑桥大学教授 Zoubin Ghahramani 回顾了概率学 AI 领...
2018-08-14 13:13:47 -
TOP 3大开源Python数据分析工具!
本文选取的示例数据是最近几天从某网站获取的实际生产日志数据,从技术层面来看,这些数据并不能算作是大数据,因为它的大小只有大...
2018-08-14 13:13:32 -
想要找到好工作,掌握这五类数据科学技能
也许你一直在学习数据科学,也熟读了一大堆教科书,但要获得数据科学相关的职位,你还需要向雇主展示自己的技能水平。最好的方式是...
2018-08-14 13:13:12 -
数据工程师必看:分析数据时常见的 7 类统计陷
我们会发生各种极有可能出现的混淆,数据抽取之后“迷恋”于数字,脑子里没有分析的目标,自己的局限影响指标选择 当分析数据的时候...
2018-08-14 13:13:00 -
解密美国五角大楼人工智能(AI)中心
2016年10月,新成立的国防创新委员会首次提出了一系列建议(该委员会是美国国防部高级领导的顾问机构,成员包括来自私营部门、学术界和...
2018-08-14 13:12:32 -
Flink 在饿了么的应用与实战
本文分享来自于易伟平 他目前在饿了么主要负责大数据平台的架构和维护,对大数据实时计算引擎Storm、Spark、Flink有一定的了解,对离线...
2018-08-14 13:12:18 -
斯坦福开源Weld:高效实现数据分析的端到端优化
Weld 是斯坦福大学 DAWN 实验室的一个开源项目,在 CIDR 2017 论文中描述了它的初始原型。Weld 用于对结合了数据科学库和函数的现有工作负载...
2018-08-14 13:12:05 -
理解Python数据类:Dataclass 的特征概述 (上)
Dataclasses 是一些适合于存储数据对象(data object)的 Python 类。你可能会问,什么是数据对象?下面是一个并不详尽的用于定义数据对象的特征列...
2018-08-14 13:11:43 -
理解Python数据类:Dataclass fields 的概述(下)
这是 Python 最新的 Dataclasses 系列的第二部分内容。在第一部分里,我介绍了 dataclasses 的一般用法。这篇主要介绍另一个特征:dataclasses fie...
2018-08-14 13:11:34