文章 2024-06-19 来自:开发者社区

【机器学习】深度神经网络(DNN):原理、应用与代码实践

在人工智能与机器学习的浪潮中,深度神经网络(Deep Neural Network,简称DNN)以其强大的特征学习能力和非线性处理能力,成为解决复杂问题的利器。本文将深入剖析DNN的原理,探讨其在实际应用中的价值,并通过Python代码示例展示如何构建和训练一个DNN模型。 一、深度神经网络(DNN)的基本原理 深度神经网络是一种模拟人脑神经网络结构和功能的计算模型。其...

【机器学习】深度神经网络(DNN):原理、应用与代码实践
阿里云文档 2024-06-03

使用EAS部署语言模型

EAS(Elastic Algorithm Service)是PAI针对在线推理场景提供的模型在线服务。当您需要自动化部署和应用LLM大语言模型时,EAS为您提供了一键式解决方案。通过EAS,您能够轻松部署支持WebUI和API调用的LLM应用。部署LLM应用后,您可以利用LangChain框架集成企业知识库,以实现智能问答和自动化功能。此外,EAS还配备了BladeLLM与vLLM等推理加速引擎...

高校精品课-复旦大学-机器学习与深度学习

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PAI平台学习路线:机器学习入门到应用

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场景实践 - 机器学习PAI实现精细化营销

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阿里云文档 2024-05-23

在推荐系统中应用FeatureStore管理特征

本文以FeatureStore的特征表为例,为您介绍FeatureStore从创建与注册到最终上线的过程,帮助您了解如何从零开始搭建并上线一套完整的推荐系统。

阿里云文档 2024-04-29

使用eas部署kohya服务

通过EAS,您可以一键部署开源Kohya_ss服务并训练LoRA模型。在AI绘画场景中,您可以将经过训练的LoRA模型应用于Stable Diffusion(SD)服务,作为辅助模型,以提升SD绘画的效果。

阿里云文档 2024-02-28

langstudio,大模型,大模型开发,大模型应用

LangStudio是PAI平台上的大模型应用开发平台,集成了丰富的大模型应用开发组件及场景化模板,为广大开发者提供高效开发及调试大模型应用的能力。

阿里云文档 2023-11-22

PAI+NAS搭建AIGC绘画

计算巢在私有化部署(cloud op)场景下提供一键部署、高效运维、弹性伸缩等功能,提供详细的报价信息、资源分组、分账展示等功能,方便客户在解决方案类场景下快速部署落地。本文介绍了通过PAI创建绘画应用Stable Diffusion的详细功能。

文章 2023-11-06 来自:开发者社区

机器学习lgb全国大数据创新应用大赛用户贷款风险预测 完整代码数据 可直接运行

项目演示:https://www.bilibili.com/video/BV1jv4y1p7nQ/?spm_id_from=333.999.0.0本博客附完整的数据代码  代码:# -*- coding: utf-8 -*- # 全国大数据创新应用大赛用户贷款风险预测 import lightgbm as lgb import pandas as pd f...

机器学习lgb全国大数据创新应用大赛用户贷款风险预测 完整代码数据 可直接运行
文章 2023-10-31 来自:开发者社区

机器学习 - 似然函数:概念、应用与代码实例

本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例,文章旨在提供一个全面而深入的理解。一、概要在机器学习和统计学领域中,似然函数(Likelihood Function)是一个至关重要的概念。它不仅是参数估计的基础,而且在模型选...

机器学习 - 似然函数:概念、应用与代码实例
文章 2017-11-11 来自:开发者社区

【原创】机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码

阅读目录 1.足球队排名问题 2.利用PageRank算法的思路 3.C#编程实现过程 4.算法测试   在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解。从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识。相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了。说明:...

文章 2016-02-20 来自:开发者社区

【原创】机器学习之PageRank算法应用与C#实现(2)球队排名应用与C#代码

在上一篇文章:机器学习之PageRank算法应用与C#实现(1)算法介绍 中,对PageRank算法的原理和过程进行了详细的介绍,并通过一个很简单的例子对过程进行了讲解。从上一篇文章可以很快的了解PageRank的基础知识。相比其他一些文献的介绍,上一篇文章的介绍非常简洁明了。说明:本文的主要内容都是来自“赵国,宋建成.Google搜索引擎的数学模型及其应用,西南民族大学学报自然科学版....

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