機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練過(guò)程SEARCH AGGREGATION
回答:pandas是python一個(gè)非常著名的數(shù)據(jù)處理庫(kù)，內(nèi)置了大量函數(shù)和類型，可以快速讀取日常各種文件，包括txt，csv，excel，json，mysql等，為機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供樣本輸入（包括數(shù)據(jù)預(yù)處理等），下面我簡(jiǎn)單介紹一下這個(gè)庫(kù)的使用，以讀取這5種類型文件為例：txt這里直接使用read_csv函數(shù)讀取就行（早期版本中可以使用read_table函數(shù)），測(cè)試代碼如下，非常簡(jiǎn)單，第一個(gè)參數(shù)為讀取的t...
wushuiyong
|
1091人閱讀
回答:如果面試官始終問(wèn)你，機(jī)器學(xué)習(xí)是什么？要學(xué)什么課程？發(fā)展方向是什么？諸如此類泛泛的問(wèn)題，這說(shuō)明他機(jī)器學(xué)習(xí)水平一般。如果面試官問(wèn)你，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、貝葉斯學(xué)習(xí)主要研究什么？Boosting與Bagging算法的主要區(qū)別是什么？這說(shuō)明他對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)還算了解。如果他給你如下三張圖，并讓你指出每張的含義，現(xiàn)場(chǎng)用計(jì)算機(jī)編程，或者搜一段算法程序，估計(jì)你要很重視他了，應(yīng)當(dāng)是個(gè)高手?？偨Y(jié)：千萬(wàn)不要小看面試官，即使他是個(gè)...
Apollo
|
1392人閱讀
回答:各有各的說(shuō)法，對(duì)于教練來(lái)說(shuō)，體能課可以無(wú)止境的練下去，對(duì)于學(xué)員來(lái)說(shuō)就是無(wú)止境的花錢！新手就算天天帶，也至少需要幾個(gè)月才能獨(dú)自開(kāi)始舉鐵，更別說(shuō)教練根本就不樂(lè)意讓你獨(dú)立！都是利益鬧的！很慶幸我碰到了個(gè)真心想教的教練！
Juven
|
1172人閱讀
問(wèn)題描述:關(guān)于如何遠(yuǎn)程登錄linux機(jī)器這個(gè)問(wèn)題，大家能幫我解決一下嗎？
李義
|
949人閱讀
回答:在日常開(kāi)發(fā)運(yùn)維工作中，經(jīng)常會(huì)遇到多臺(tái)服務(wù)器上的數(shù)據(jù)同步問(wèn)題，特別是集群部署時(shí)，如果不是自動(dòng)化同步數(shù)據(jù)，全靠人工同步那工作量就會(huì)很大。Linux的文件同步工具 RsyncRsync是Linux系統(tǒng)下的一款數(shù)據(jù)備份工具，使用它可以增量備份，不光光支持本地復(fù)制還支持遠(yuǎn)程同步，功能十分強(qiáng)大。1、Rsync優(yōu)點(diǎn)：Rsync在第一次同步時(shí)是全量同步，后面同步時(shí)只會(huì)傳輸修改過(guò)的文件；在傳輸過(guò)程中還可以進(jìn)行壓縮傳...
wangtdgoodluck
|
847人閱讀
回答:首先建議題主描述清楚應(yīng)用場(chǎng)景，否則別人做的方案可能都不符合需求。就Hadoop和OpenStack的糾結(jié)而言，支撐數(shù)據(jù)分析用前者，做資源管理用后者。=================補(bǔ)充=============題主的需求，實(shí)質(zhì)是搭建一個(gè)IoT實(shí)時(shí)大數(shù)據(jù)平臺(tái)，而不是一般意義的私有云。IoTa大數(shù)據(jù)平臺(tái)除了數(shù)據(jù)采集和結(jié)果反饋，其余部分和一般的大數(shù)據(jù)平臺(tái)相差不多。OpenStack長(zhǎng)于管理VM資源管理...
MonoLog
|
1071人閱讀
摘要： 隱私數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)看似矛盾，其實(shí)不然。如何有效保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練中的隱私數(shù)據(jù)？谷歌專家給出了答案——PATE框架，就算你不太懂隱私保護(hù)的知識(shí)，也可以通過(guò)PATE框架來(lái)保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)里的訓(xùn)練數(shù)據(jù)。 最近關(guān)于互...
... 往期回顧：統(tǒng)計(jì)學(xué)習(xí)方法第二版 李航 距離上次介紹機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的內(nèi)容，已經(jīng)過(guò)了一年的時(shí)間了，而這篇博客目前的閱讀量也將近3000k，這樣數(shù)據(jù)看起來(lái)似乎也還算不錯(cuò)，可惜因?yàn)槲耶?dāng)時(shí)沒(méi)有足夠的時(shí)間和精力去完整把這...
本文不提供機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)干貨，只是對(duì)一些概念的介紹，希望能解答一些入門時(shí)的疑惑。 剛開(kāi)始接觸機(jī)器學(xué)習(xí)的時(shí)候，總是繞不開(kāi)一些機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)的基礎(chǔ)概念，比如模型，訓(xùn)練等。讀的文章多了我們自己也會(huì)在腦海中對(duì)這...
對(duì)抗樣本是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一個(gè)有趣現(xiàn)象，攻擊者通過(guò)在源數(shù)據(jù)上增加人類難以通過(guò)感官辨識(shí)到的細(xì)微改變，但是卻可以讓機(jī)器學(xué)習(xí)模型接受并做出錯(cuò)誤的分類決定。一個(gè)典型的場(chǎng)景。概述對(duì)抗樣本是機(jī)器學(xué)習(xí)模型的一個(gè)有趣...
1. 文本1.1 谷歌神經(jīng)機(jī)器翻譯去年，谷歌宣布上線 Google Translate 的新模型，并詳細(xì)介紹了所使用的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)——循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）。關(guān)鍵結(jié)果：與人類翻譯準(zhǔn)確率的差距縮小了 55-85%（研究者使用 6 個(gè)語(yǔ)言對(duì)的評(píng)估結(jié)果）。但是...
...習(xí)算法。因其緩解了傳統(tǒng)訓(xùn)練算法的局部最小性， 引起機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的廣泛關(guān)注。首先論述了深度學(xué)習(xí)興起淵源， 分析了算法的優(yōu)越性， 并介紹了主流學(xué)習(xí)算法及應(yīng)用現(xiàn)狀，最后總結(jié)當(dāng)前存在的問(wèn)題及發(fā)展方向。引言： 深度...
...門的研究方向, 著名學(xué)者 LeCun 甚至將其稱為過(guò)去十年間機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域最讓人激動(dòng)的點(diǎn)子. 目前, 圖像和視覺(jué)領(lǐng)域是對(duì) GAN 研究和應(yīng)用最廣泛的一個(gè)領(lǐng)域, 已經(jīng)可以生成數(shù)字、人臉等物體對(duì)象,構(gòu)成各種逼真的室內(nèi)外場(chǎng)景, 從分割...
...天團(tuán)傾力打造，觀小編整理編輯。這里將不定期推送關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)，數(shù)據(jù)挖掘，特征重要性等干貨分享。本文8千多字，約需要16分鐘閱讀時(shí)間。 機(jī)器學(xué)習(xí)作為時(shí)下最為火熱的技術(shù)之一受到了廣泛的關(guān)注。我們每天打開(kāi)公眾號(hào)都...
...標(biāo)和定義 三、AI中臺(tái)的實(shí)施路線 四、實(shí)例分析-智能投顧機(jī)器人為例 五、總結(jié) 六、Q&A PPT：https://pan.baidu.com/s/1-nqZ... 視頻：https://v.qq.com/x/page/e0856... 分享實(shí)錄 一、AI中臺(tái)的提出 1.1 中臺(tái)戰(zhàn)略的興起 自從中臺(tái)戰(zhàn)略被提出并得到成功...
摘要： 這是機(jī)器學(xué)習(xí)研究人員和從業(yè)人員所學(xué)到的12個(gè)關(guān)鍵經(jīng)驗(yàn)教訓(xùn)的總結(jié)，包括避免陷阱，重點(diǎn)問(wèn)題以及常見(jiàn)問(wèn)題的答案。 論文解讀：華盛頓大學(xué)教授Pedro Domingos技術(shù)論文：機(jī)器學(xué)習(xí)中一些有用的知識(shí)（一） 論文地址：http...
ChatGPT和Sora等AI大模型應(yīng)用，將AI大模型和算力需求的熱度不斷帶上新的臺(tái)階。哪里可以獲得...
大模型的訓(xùn)練用4090是不合適的，但推理（inference/serving）用4090不能說(shuō)合適，...
圖示為GPU性能排行榜，我們可以看到所有GPU的原始相關(guān)性能圖表。同時(shí)根據(jù)訓(xùn)練、推理能力由高到低做了...
