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机器学习
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光伏圈告别「看天吃饭」，塞浦路斯大学耗时 2 年，发现机器学习预测污染损失未来可期
内容一览：光伏系统是一种利用太阳能发电的可再生能源解决方案，具有减少温室气体排放、分散式发电、经济效益等优势，对于推动可持续能源发展和应对环境挑战具有重要作用。然而，许多具有最高太...
2年前机器学习基础-监督学习-标签编码之频率编码（Frequency Encoding）
频率编码（Frequency Encoding）是一种标签编码方法，它将每个标签都映射为其出现频率。在分类问题中，频率编码可以用于解决标签之间距离和相关性不明显的问题。 频率编码的具体实现可以分为以...
2年前
nsfw模型的探索（一）模型的选择
前言 公司的业务需要大量的图片内容安全审核，目前使用的是第三方服务但是老遇到漏判、误判、标准和业务不匹配的情况，因此经常需要和第三方： 反馈问题、找到他们的taskid、期望的效果 描述详...
2年前
TensorFlow2实战 | 第7周：咖啡豆识别
? 我的环境： 语言环境：Python3.10.11 编译器：Jupyter Notebook 深度学习框架：TensorFlow2.4.1 显卡（GPU）：NVIDIA GeForce RTX 4070 ? 相关教程： 编译器教程：【新手入门深度学习 | 1-2：...
2年前
仅使用解码器实现语音翻译，字节提出基于LLM的新范式PolyVoice
近年来，大规模语言模型（LLMs）建模在 NLP 领域取得了许多突破，特别是 ChatGPT 的成功，正引领大家迈入一个新的AI时代。截止目前，基于 encoder-decoder 框架的模型在语音处理任务中仍占主导...
2年前
准确预测极端降水，哥伦比亚大学推出升级版神经网络 Org-NN
内容一览：随着环境变化加剧，近年来全球极端天气现象频频出现，准确预测降水强度对人类以及自然环境都十分重要。传统模型预测降水的方差较小，偏向小雨，对极端降水预测不足。 关键词：极端天...
2年前
快速入门深度学习 PyTorch（保姆级教程）第三期
第一期：?? juejin.cn/post/724000… 第二期：?? juejin.cn/post/724406… 四、torchvision 中的数据集使用 Ⅰ. torchvision 中有哪里数据集 torchvision有coco、Caltech 101、CIFAR10、FER2013...
2年前机器学习基础-监督学习-线性回归之模型定义
在监督学习中，模型定义是指如何建立输入特征和输出标签之间的关系。不同的算法有不同的模型定义方法。以下是几种常见的模型定义以及对应的公式或代码示例： 线性回归模型定义 线性回归模型假设...
2年前
机器学习洞察 | 降本增效，无服务器推理是怎么做到的？
2022 年，无服务器推理受到了越来越多的关注。常见的推理方式包括实时推理、批量转换和异步推理： 实时推理：具有低延迟、高吞吐、多模型部署的特点，能够满足 A/B 测试的需求 批量转换：能够基...
2年前聊聊日志聚类算法及其应用场景
阅读《基于 Flink ML 搭建的智能运维算法服务及应用》一文后，对其中日志聚类算法有了些思考。 概述 日志聚类，简而言之是对海量日志的分析；其分析处理链路可以分为如下流程：日志采集 -> ...
2年前
计算机视觉五大核心研究任务全解：分类识别、检测分割、人体分析、三维视觉、视频分析
本篇文章深入探讨了计算视觉的定义和主要任务。内容涵盖了图像分类与识别、物体检测与分割、人体分析、三维计算机视觉、视频理解与分析等技术，最后展示了无监督学习与自监督学习在计算机视觉中...
2年前机器学习基础-监督学习-标签编码之标签映射（Label Encoding）
标签映射（Label Encoding）是一种常见的标签编码方法，将每个标签都映射为一个整数，常用于分类问题。在标签数量较少的情况下，标签映射可以简单有效地将标签转换为数字表示。 下面是一个使用 ...
2年前机器学习基础-监督学习-标签噪声处理之期望最大化
期望最大化（Expectation-Maximization，简称 EM）是一种经典的迭代优化算法，用于解决含有潜在变量（或未观测变量）的统计模型的参数估计问题。EM 算法通过迭代的方式，通过不断估计模型参数和...
2年前机器学习基础-监督学习-线性回归之正则化
正则化是一种常用的机器学习技术，用于控制模型的复杂度，并防止过拟合。通过在目标函数中添加正则化项，可以使得模型倾向于选择较为简单的参数组合。 在监督学习任务中，通常采用的是 L1 正则...
2年前机器学习之回归
回归是机器学习中最常见的任务之一，回归（regression）问题预测的是一个连续值，而不是离散标签，比如根据气象数据预测明日气温，或者根据房地产数据估算房价（标量回归问题）。 接下来就以回...
2年前
机器学习中的几种交叉验证方法（5种）
参考自Kaggle大神approachingalmost的书籍《Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem》 交叉验证 在机器学习的有监督训练中，我们通常需要将训练集的一部分划分为验证集，用于评估当...
2年前机器学习基础-监督学习-标签编码之哈希编码（Hash Encoding）
哈希编码（Hash Encoding）是一种将标签映射为固定长度的二进制数的编码方法，其中相同的标签映射为相同的二进制数，不同的标签映射为不同的二进制数。哈希编码可以解决标签数量较大的问题，但...
2年前
ChatGPT Plus 最新开通攻略：美区App Store方案（20230529更新）
如果你的 ChatGPT Plus 账号被 OpenAI 封禁，这篇文章适合你继续阅读，本文主要内容是通过支付宝购买美区 App Store 礼品卡来完成 Plus 账号付费，经过验证，此方案可以突破封号以及 depay 支付...
2年前
深度学习如何入门？
深度学习是一种强大的机器学习方法，它在各个领域都有广泛应用。如果你是一个新手，想要入门深度学习，下面是一些步骤和资源，可以帮助你开始学习和实践深度学习。 1. 学习基本概念 在开始深度...
2年前
ACL 2021 best paper | VOLT：自动化词表学习
概述 对于从业者来说，大家无时无刻不在使用词表对语言进行向量化表示。在深度学习时代，词表构建基本上是所有自然语言处理任务的第一步工作。尽管现今也有了一些比较通用的词表处理方法，但是...
2年前