机器学习

。基本所有的内容平台都离不开推荐，那么推荐背后的技术原理是什么呢？ 推荐系统的概念源于电商，协助用户决定应该购买什么产品 不过随着互联网发展，推荐系统也由原来的电商领域覆盖到了互联网的方方面面，我们实...

。 无论是想要转码还是深入更高阶的领域，kaggle数据竞赛都是最优的选择。协助提升技能和知识水平、与其他人交流分享经验、获取奖金和荣誉等。 Kaggle竞赛主要分为A类赛和B类赛 。A类赛主要适合用...

。1. 中国科学院计算技术研究所2. 清华大学计算机科学与技术系人工智能研究所3. 北京大学计算机科学技术研究所4. 上海交通大学人工智能与机器人研究院5. 华为诺亚方舟实验室6. 中科院自动化研究所...

.物流管理方向的科研蓝海来啦！找不到创新点的宝子可以结合人工智能轻松冲高区team 已物流管理方向成熟的idea和完整学习路径可带几位学生想了解的可以dd～适合人群：1.导师放养，科研小白2.没有课题...

这几天碰到许多小伙伴想自己学习，实际动手来做kaggle项目，但不知道从哪开始今天给大家出了一篇攻略，也有推荐新手尝试的项目，或者不想自己从0开始，想寻求协助，也可以和我们一起打感兴趣可以发1哦

。机器学习目前在日常生活中有许多地方都有应用，作为人工智能的知识支柱之一，它的十大经典算法有哪些呢？今天就用这个知识库在线文档讲清楚这机器学习10大经典算法

全网唯一用 2 万字、100 张图、100 个例子把 100 个机器学习核心概念讲透的干货！从数据、学习过程到模型，一步步拆解超清晰，新手也能轻松入门，提议收藏慢慢啃～

。工具：人工智能基础机器学习的交互式教程。优点：通过动画演示和动手操作，可以更轻松的学习机器学习算法的原理。里面有许多机器学习趣味课程，让你脱离枯燥的学习环境。包含了机器学习基本概念、ROC、交叉验证...

。由Google团队倾力开发的15小时机器学习速成课程，为学员构建了一条贯穿机器学习基础知识、核心理念以及案例剖析的完整学习轨迹。 这门课程对于那些对人工智能和机器学习怀揣热忱的人，以及渴望增强自身机...

。机器学习是人工智能领域的关键技术，能让计算机在无需明确编程的情况下，从数据中学习并做出预测。 机器学习主要基于统计学和算法理论，通过对大量数据的分析和建模，使计算机具备预测和决策能力。 应用实例：电...

。深度学习算法在许多领域都有超级广泛的应用，包括：计算机视觉、自然语言处理、语音识别、视频分析、生物信息学、金融市场等。 对于算法小白来说，深度学习可能有点难，但是别担心，今天我帮大家整理了深度学习的...

。我发现了一份超实用的《20天攻克PyTorch指南》！这份指南的题目是按照难易程度精心分类的，每个主题所需的学习时间也都标注得清清楚楚。每天只需抽出30分钟到2小时，就能循序渐进地掌握PyTorch...

。创新点、创新点指导、深度学习、机器学习、强化学习、自动驾驶、生信分析、图像分割、遥感图像、图像处理、算法性能提升、优化以及模型修改。可为留学生提供辅导，涉及人脸识别、文字识别、口罩检测、人脸检测、车...

第一介绍四种不同类型的视觉语言预训练（VLP）模型，并归纳两种模态相互作用方式及三种视觉嵌入方式，最后探讨ViLT的设计思路。 视觉与语言模型分类：四种VLP模型的示意图中，各矩形的高度表明计算量的大...

。HuggingFace，目前已经共享了100W+个预训练模型，50W+数据集。支持文本、图像、视频、音频甚至3D内容的机器学习一体化平台。

。今天为大家科普一下计算机视觉领域中的常用模型。计算机视觉，作为智能驾驶、智能技术等领域的核心算法，具有举足轻重的地位。尽管对于初学者来说，它可能显得深奥且难以捉摸，但请放心，带你了解CV的世界！

以下是SFT的一些关键点： 预训练模型在SFT中一般从一个已经在大规模数据集上训练好的模型开始，这个模型已经学习了大量通用的特征，可以作为进一步训练的基础。 SFT的目标是让模型在某个特定的任务上表现...

。掌握Transformer模型还是超级有必要的，特别是对LLM感兴趣的人来说，今天这个教程中，我们将带大家使用 PyTorch 从零开始构建一个基础Transformer模型。构建Transform...

。神经网络是AI软件开发中的关键技术，它模拟人类大脑神经元的工作方式，让计算机具备学习和处理复杂信息的能力。 神经网络由大量神经元节点组成，分为输入层、隐藏层和输出层。神经元之间通过连接传递信息，每个...

。深度学习作为机器学习的一个分支，已成为人工智能领域的一项变革性技术，在计算机视觉、自然语言处理、自动驾驶 等多个应用领域均取得了显著成就。深度学习的有效性并非偶然，而是源于多个基本原理和进步的协同作...

在GitHub上，有一份名为《从零到精通深度学习 PyTorch》的开源教程，它详细讲解了PyTorch的基本概念、深度学习的整个流程、计算机视觉的应用、自定义数据集的处理、模块化编程的技巧以及模型部...