一文搞定深度学习建模预测全流程（Python）（上）
一、基础介绍机器学习机器学习的核心是通过模型从数据中学习并利用经验去决策。进一步的，机器学习一般可以概括为：从数据出发，选择某种模型，通过优化算法更新模型的参数值，使任务的指标表现变好（学习目标），最终学习到“好”的模型，并运用模型对数据做预测以完成任务。由此可见，机器学习方法有四个要素：数据、模型、学习目标、优化算法。具体可见系列文章：一篇白话机器学习概念深度学习深度学习是机器学习的一个分支，....
AI公开课：19.05.29 浣军-百度大数据实验室主任《AutoDL 自动化深度学习建模的算法和应用》课堂笔记以及个人感悟
浣军博士，汉族，1975年出生于江苏苏州，华人科学家，教授，博士生导师，国际著名人工智能专家。历任美国堪萨斯大学电子工程和计算机系终身讲席正教授、博士生导师、美国国家科学基金委大数据学科主任、葛兰素制药高级访问科学家。现任百度大数据实验室主任。 2006年在北卡来罗纳大学计算机系获得博士学位后加入堪萨斯大学，历任助理教授、副教授、正教授、讲席正教授。 浣....
AutoML破解深度学习寒冬论，夏粉教小白5分钟搞定机器学习建模
“AI寒冬”论调不减，但AI软硬件能力增长却是不争的事实。 OpenAI发布的数据显示，自2012年以来，AI计算力每3.5个月增长一倍，六年间这个指标已经增长了30万倍以上。 同时，AMD也在上周展示了全球首款7纳米制程的GPU芯片原型，显示硬件能力依旧与摩尔定律赛跑。 在这样的大背景下，数据挖掘和自动化建模等企业级服务迎来了巨大的市场空间，AutoML的出现则让企业能迅速投入AI应用而不过度....
【资源】用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等
本文讲的是用深度学习解决自然语言处理中的7大问题，文本分类、语言建模、机器翻译等，自然语言处理领域正在从统计学方法转向神经网络方法。在自然语言中，仍然存在许多具有挑战性的问题。但是，深度学习方法在某些特定的语言问题上取得了state-of-the-art的结果。不仅仅是在一些benchmark问题上深度学习模型取得的表现，这是最有趣的；事实上，单个模型可以学习单词的含义和执行语言任务，从而避免需....
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