[譯] 在深度學習中處理不均衡資料集
點選上方“AI公園”,關注公眾號 作者:George Seif 編譯:ronghuaiyang 不是所有的資料都是完美的。實際上,如果你拿到一個真實的完全均衡的資料集的話,那你真的是走了狗屎運了。大
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前言 這種分類完全是從機器學習理論中引入到日常學習中的。明白了這種分類後,就可以輕鬆理解《學習觀》05中提到的兩個概念了。 目錄 分類 迴歸 數學的特別
11月27日,中國科學院學部科學道德建設委員會發布《關於免疫艾滋病基因編輯嬰兒的宣告》,宣告稱高度關注此事, 堅決反對任何個人、任何單位在理論不確定、技術不完善、風險不可控、倫理法規明確禁止的情況下開展人類胚
1:優化器 。機器學習訓練的目的在於更新引數,優化目標函式,常見優化器有SGD,Adagrad,Adadelta,Adam,Adamax,Nadam。其中SGD和Adam優化器是最為常用的兩種優化器,SGD
道聽途說 (33) 公司規定早上上班時間為十點至十點半,有半個小時的靈活空間,早到早走,晚到晚走,不刷指紋,不打卡,考勤全憑員工自覺。 起初我比較上進,早上大約九點就能到公司,刷會兒公司內網論壇,看
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以下為採訪實錄摘要: Alex: 大家好,我是 Alex ,是 BoomingStar Ventures 的管理合夥人,也是 Robin.ly 的創始人。 Robin.ly 是一個視訊內容平臺 , 主要
2018 年是小班課正式開始崛起的時代,無論是 K12 學科,還是素質教育裡的美術、思維教育等,都開始試水小班課。一位國內一線基金的投資人曾告訴36氪:“明年將爆發更多的小班課。” 雖然直播大課的
論文動機 Domain Adaptation 問題一直以來是遷移學習和計算機視覺領域等的研究熱點。從傳統方法,到深度方法,再到最近的對抗方法,都在嘗試解決此問題。作者在本文中提出, 現在的對抗方法面
本篇內容介紹嵌入式深度學習的應用場景、Paddle-Mobile的特性優勢以及使用開發方法,預計閱讀時間4分鐘 嵌入式深度學習有哪些應用 深度學習技術已經在網際網路的諸多方向產生影響,關於
在前一個小節中,簡單地談了談什麼是“M-P神經元模型”,順便用生活中生動的小案例,把啟用函式和卷積函式的概念擼了一遍。下筆之處,盡顯“神經”。當然這裡所謂的“神經”,是說我們把不同領域的知識,以天馬行空地方式,
1. 隨機投影 (Random Projection) 首先,這是一種降維方法。之前已經介紹過相對普遍的PCA的降維方法,這裡介紹另一種降維方法Random Project。相比於PCA,他的好處可以這樣說
工欲善其事,必先利其器。首先我們需要花費一些時間來搭建開發環境。 1.安裝python。python是人工智慧開發首選語言。 2.安裝virtualenv。virtualenv可以為一個python應用
摘要: 未來到底會怎麼樣?我們誰都不知道。但每一個AI相關的話題都將我們引向了古老的哲學三問:我是誰?我從哪兒來?我將到哪兒去? 天下網商記者 劉磊 11月的《奇葩說》辯論了這樣一個題目:奇葩星球有
人工智慧正在日益滲透到所有的技術領域 計算機視覺、語音識別、自然語言處理 便是目前深度學習很熱門的三大應用方向 博文菌列舉了三大方向優秀的技術好書 一起來了解這些會影響我們未來的重要技術吧 NO.1