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深度学习

AI(人工智能)技术已经广泛应用于美团的众多业务,从美团App到大众点评App,从外卖到打车出行,从旅游到婚庆亲子,美团数百名最优秀的算法工程师正致力于将AI技术应用于搜索、推荐、广告、风控、智能调度、语音识别、机器人、无人配送等多个领域,帮助美团3.2亿消费者和400多万商户改善服务和体验,帮大

11日更新
深度学习在美团搜索广告排序的应用实践

哈希算法一直是索引中最为经典的方法,它们能高效地储存与检索数据。但在去年 12 月,Jeff Dean 与 MIT 等研究者将索引视为模型,探索了深度学习模型学习的索引优于传统索引结构的条件。本文首先将介绍什么是索引以及哈希算法,并描述在机器学习与深度学习时代中,如何将索引视为模型学习比哈希算法更高

10日更新

对于数据科学或机器学习研究者而言,当解决任何机器学习问题时,可能面临的最大问题之一就是训练数据不平衡的问题。本文将尝试使用图像分类问题来揭示训练数据中不平衡类别的奥秘。

27日更新
标签:深度学习
深度学习任务面临非平衡数据问题怎么办?

在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习已经被证明是非常有效的,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而,深度学习对于计算能力有着很大的依赖,除了改变模型和算法,是否可以从系统的层面来优化深度学习计算,进而改善计算资源的使用效率?本文中,来自微软

24日更新
深度:如何从系统层面优化深度学习计算?

本文根据实测数据,初步探讨了在弹性GPU云服务器上深度学习的性能模型,可帮助科学选择GPU实例的规格。

分享:GPU云服务器深度学习性能模型初探

编者按:在图像、语音识别、自然语言处理、强化学习等许多技术领域中,深度学习已经被证明是非常有效的,并且在某些问题上已经达到甚至超越了人类的水平。然而,深度学习对于计算能力有着很大的依赖,除了改变模型和算法,是否可以从系统的层面来优化深度学习计算,进而改善计算资源的使用效率?本文中,

18日更新

如果要给机器学习划分流派的话,初步划分可以分为『归纳学习』和『统计学习』两大类。所谓『归纳学习』,就跟我们平时学习所用的归纳法差不多,也叫『从样例中学习』。归纳学习又分为两大类,一类是像我们归纳知识点一样,把知识分解成一个一个的点,然后进行学习。因为最终都要表示成符号,所以也叫做

07日更新
Tensorflow快餐教程(8) - 深度学习简史

在应用程序开发领域中,容器近几年来受到了广泛的关注——原因有很多。这里简单列举几个优点:容器简化并加速了构建和隔离应用程序的过程;它们是轻量级的,而且日常管理开支较低;它们能够更加容易地实现应用程序共享和再现性,因为容器映像包括应用程序及其开发环境。

29日更新
用于HPC和深度学习工作负载的容器技术

深度学习正在改变我们看待技术的方式。人工智能(AI)及其分支机构(即机器学习(ML)和深度学习)目前有很多值得的兴奋点。

28日更新
标签:深度学习

机器学习/深度学习环境中的优化是改变模型参数以提高其性能的过程。有三种优化算法:   ·优化算法不是迭代的,只是简单地求解一个点。   ·优化算法本质上是迭代的,收敛于可接受的解决方案,而不管参数初始化,如梯度下降应用于逻辑回归。   ·优化算法本质上是迭代的,适用于一组具有

28日更新

目前,深度学习受到大规模的炒作,人们恨不得在各个地方都使用神经网络,但确实在每一个地方都适用么?我们将在下面的章节中进行讨论,阅读完它后,您将知道神经网络的主要缺点,并且当您为当前的机器学习问题选择正确类型的算法时,您将有一个粗略的指导原则。您还将了解我们现在面临的机器学习中的主要

23日更新
标签:深度学习

在过去几年中,深度学习已成为大多数AI类型问题的首选技术,掩盖了经典的机器学习。其中明显的原因是深度学习已经在包括言语、自然语言、视觉和玩游戏在内的各种各样的任务中多次表现出优异的表现。然而,尽管深度学习具有如此高的性能,但使用经典的机器学习和一些特定的情况下,使用线性回归或决策树

08日更新
深度学习与经典机器学习的优劣势一览!

表征学习是现代深度学习系统中最重要的技术之一。通过表征学习,我们指的是可以以其他模型可以使用的方式学习数据集的基础知识表示的模型。迁移学习是最受欢迎的代表性学习形式之一,可以在市场上的学习工具包中找到。一般来说,在深度学习系统中可以找到两种主要的表征学习技术组。

08日更新
标签:深度学习

Linux基金会推出了LF深度学习基金会,该基金会将支持和维护人工智能、机器学习和深度学习方面的开源创新,同时基金会还会推动技术发展,尽可能让新技术可供所有开发人员和数据科学家使用。

30日更新
标签:深度学习
Linux 基金会宣布成立LF深度学习基金会

北京时间3月28日,英伟达(NVIDIA)在美国加州圣何塞召开GPU技术大会(GTC)。本届大会上,深度学习又一次不出意外地成为“主角”,围绕这一领域,掌门人黄仁勋先生介绍了一系列重要发布。

28日更新
实不相瞒,深度学习计算还是得看英伟达

智能自动化在过去十年中呈指数级增长,以前只存在于科幻小说中的概念现在已成为现实。自动化软件已被引入到工作场所和个人生活中,承担起初级任务并使我们的生活更轻松。智能自动化的一个方面仍然是慢慢地被引入到工业中:机器深度学习的概念。

27日更新
AI的崛起:机器深度学习如何改变企业?

近些年,深度学习获得越来越多的吸引力和关注。它主要集中在机器学习的一部分:人工神经网络。本文具体解释了为什么深度学习是分析中的游戏改变者、何时使用它,以及Visual Analytics如何让业务分析师利用由(公民)数据科学家构建的分析模型。

15日更新
标签:深度学习

量子计算和人工智能是现在很多计算机界大佬每遇公开场合必谈起的两大重要话题。这似乎成为了两大公认的风口,虽然量子计算和人工智能都处于发展的初期阶段,并没有产生巨大的社会效益,但很多企业都借着这波风口飞上了枝头。很难想象,如果一家企业在很早之前就同时踩中这两大热点技术,现在会是什么样

10日更新
踩中量子计算和人工智能,IBM的眼光太毒!

人,或人类,这个名词可以从生物、精神与文化各个层面来定义,或者是这些定义的结合。大约在5500年前,人脑就开始演变成型,那时候的人们已经可以识字,并开始建造都市。

AI:懂的研究人脑,不懂的捧深度学习!

在大概6个月的时间里,学习、提高和促进在深度学习方面的工作是很有可能的。本文详细介绍了实现这一目标的几个步骤。

07日更新
标签:深度学习
如何在6个月的时间里掌握深度学习技能?
金秋十月 与你饮酒论道
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