2020 年面向初学者的 9 个数据科学项目

2020-06-08
阅读 3 分钟
3.1k
预计到 2022 年,拥有信用卡的人数将会接近 12 亿。为了确保信用卡交易的安全性,必须对其活动进行有效的监视。信用卡公司应该能够识别出欺诈性的信用卡交易,从而不会向客户收取未购买商品的费用。

机器翻译:用 Open-NMT 训练翻译模型

2020-01-06
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12.9k
本文通过手把手的教程,帮你学习怎样把给定语言翻译为任意目标语言。我们当前的工作任务完全受到一个开源库的启发,该库的 pyTorch 实现可通过 python 语言(称为Open-NMT(Open-Source Neural Machine Translation))获得。它的设计目的是方便深度学习爱好者研究,使其能够在机器翻译、摘要、图像到文本转换、词法学等...

组装一台自己的深度学习计算机

2019-10-22
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4.4k
在与 Microsoft Azure GPU VM 奋斗了几年之后,听说亚马逊的 AWS 并没有更好的表现,我觉得应该拥有自己的本地深度学习机器了。

用Python实现数据预处理

2019-07-09
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14.9k
作者:Afroz Chakure翻译:疯狂的技术宅 原文:[链接] 未经允许严禁转载 机器学习的核心是处理数据。你的机器学习工具应该与数据的质量一样好。本文涉及清理数据的各个步骤。你的数据需要经过几个步骤才能用于预测。 数据预处理涉及的步骤: 导入所需的库 导入数据集 处理缺失的数据。 编码分类数据。 将数据集拆分为测...

用深度学习魔法为你的照片转换风格(附源码)

2019-06-18
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4.5k
例如,最上边的照片是“内容”图像。我们要将中间照片中的“风格”(“风格”图像)应用于内容图像。也就是说我们希望把中间的图像中大都市的夜晚氛围反映在最终图像上,得到的结果是最下边的照片!

谈谈机器学习与传统编程之间的区别

2019-05-08
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8.2k
有些人认为 AI 和 ML 被过分夸大了,认为它们只不过是写一些 if 语句,或者仅仅是和编程有关的玩意儿,但我建议你对这些观点进行仔细的思考和分辨。在本文中,我将对它们涉及到的术语进行比较,并展示这两个领域的专家之间的区别:他们究竟是做什么的?软件工程师、软件开发人员、机器学习专家、数据科学家......有些人...

2019年最新的机器学习项目

2019-04-29
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5.6k
机器学习显然是一个在近几年里疯狂进步的领域。这一趋势和进步为该行业创造了许多就业机会。对机器学习工程师的需求很高,这种激增是由于技术的发展和巨大的产生数据量大数据。在本文中,我将按以下顺序讨论你绝对应该知道和使用的机器学习项目:

用 Matplotlib 库生成动画图表

2019-04-26
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8.9k
动画是一种展示现象的有趣方式。相对于静态图表,人类总是容易被动画和交互式图表所吸引。在描述多年来的股票价格、过去十年的气候变化、季节性和趋势等时间序列数据时,动画更有意义,因为我们可以看到特定的参数是怎样随时间变化的。

NumPy 数组大全

2019-04-24
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4.8k
NumPy 是一个Python 库,用于 Python 编程中的科学计算。在本教程中,你将学习如何在 NumPy 数组上以多种方式添加、删除、排序和操作元素。

【译】关于机器学习的11个开源工具

2017-10-13
阅读 4 分钟
5.1k
翻译:疯狂的技术宅英文标题:11 open source tools to make the most of machine learning英文连接:[链接]本文首发于微信公众号:充实的脑洞