深度学习

如何快速部署机器学习模型？本文是机器学习工业部署的 best practice（最佳实践)！详细讲解了如何操作机器学习开源框架 BentoML，帮助研发团队轻松打包机器学习模型，并重现该模型以用于生产。 ? 作者：韩信子@ShowMeAI? 机器学习实战系列：https://www.showmeai.tech/tutorials/41? 深度学习实战系列：h…

概率论是用于表示不确定性声明的数学框架。它不仅提供了量化不确定性的方法，也提供了用于导出新的不确定性声明（statement）的公理。概率论的知识在机器学习和深度学习领域都有广泛应用，是学习这两门学科的基础。 前言 概率论学科定义 概率与信息论在人工智能领域的应用 3.1，为什么要使用概率论 3.2，随机变量 3.3，概率分布 3.3.1，离散型变量和概率质…

我们使用 Scikit-learn 库实现一个简单的深度学习训练示例，训练目标为：识别手写数字。 以下是实现手写数字识别的完整示例代码： from sklearn import datasets from sklearn import svm from sklearn.model_selection import train_test_split from …

在开始为自然语言处理任务进行深度学习时，您需要练习数据集。 最好使用可以快速下载的小型数据集，并且不会花费太长时间来拟合模型。此外，使用易于理解和广泛使用的标准数据集也很有帮助，这样您就可以比较您的结果以查看您是否正在取得进展。 在这篇文章中，您将发现一套用于自然语言处理任务的标准数据集，您可以在开始使用深度学习时使用它们。 概述 这篇文章分为7个部分，根据…

深度学习对自然语言处理领域产生了巨大影响。 但是，作为初学者，您从哪里开始？ 深度学习和自然语言处理都是一个巨大的领域。每个领域需要关注的突出方面是什么，深度学习对NLP的哪些领域影响最大？ 在这篇文章中，您将发现有关自然语言处理深度学习相关的入门知识。 阅读这篇文章后，您将知道： 对自然语言处理领域影响最大的神经网络架构。 可以通过深度学习成功解决的自然语…

在本文中，您将学习如何使用 Keras 从头开发一个深度学习模型，自动从德语翻译成英语。 机器翻译是一项具有挑战性的任务，传统上涉及使用高度复杂的语言知识开发的大型统计模型。 在本教程中，您将了解如何开发用于将德语短语翻译成英语的神经机器翻译系统。 完成本教程后，您将了解： 如何清理和准备数据以训练神经机器翻译系统。 如何为机器翻译开发编码器-解码器模型。 …

在之前的博客中 ，您了解了名为Perceptron的单个人工神经元。在本神经网络教程中，我们将向前迈出一步，讨论称为多层感知器（人工神经网络）的感知器网络。 我们将在本神经网络教程中讨论以下主题： 单层感知器的局限性 什么是多层感知器（人工神经网络）？ 人工神经网络如何工作？ 用例 这篇关于神经网络教程的博客最后将包含一个用例。我们将使用 TensorFlo…

介绍 感知器是创建深度神经网络的基本构建块，因此，我们首先应该使用感知器开始深度学习之旅，并学习如何使用 TensorFlow 实现它，并来解决不同的问题。以下是此关于感知器学习算法的博客涵盖的主题： 作为线性分类器的感知器 使用 TensorFlow 库实现感知器 使用单层感知器的 SONAR 数据分类 分类问题的类型 可以将可以使用神经网络解决的各种分类…

作为机器学习的一个重要子集，对深度学习认证的需求已经出现了巨大的增长，尤其是那些有兴趣释放人工智能无限可能性的人。 深度学习教程 在本文中，将带您了解以下内容，这些内容将作为后续博客的基础知识： 是什么让深度学习应运而生？ 什么是深度学习以及它的工作原理？ 人工智能与深度学习的应用 现在想想这个场景，你不需要做所有的工作，因为你有一台机器来为你完成它，甚至可…