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【工业智能】可解释机器学习在工业制造领域的应用

介绍如何融合机理模型、专家经验和数据驱动模型解决工业领域问题的方法。

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#机器学习#人工智能
【学习资源】一起来学习知识图谱和强化学习吧

作为一个计算领域科技应用者,我会在基础理论、关键技术和应用落地每个环节都花费不少的时间。时间分配如下:基础理论30%关键技术40%应用落地30%在学习基础理论上花时间,是想让自己保持冷静,而不是马上投入狂热的应用中。同时,也会质疑,这些理论的价值在哪里?这些理论相比我原来了解的理论优势在哪里?这些理论的缺点是什么?在关键技术上,主要是学习一些开源项目和框架,理解技术的设计和实现。在应用落地的环节上

#经验分享
【实战技能】数据分析的基本应用(一)

1.如何分解和构建复杂的问题和数据集?2.如何选择分组做实验?3.如何做最优化?4.如何让数据更可见更易理解?

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#数据分析
【实战技能】自然语言处理(NLP)的案例二:语言建模和词性标注

自然语言处理,前面和大家说了【新手上路常见问答】关于自然语言处理(NLP)【实战技能】自然语言处理(NLP)的案例一:依赖解析今天继续和大家聊聊我自己做的作业案例。作业来自Coursera上的Introduction to Natural Language Processing这门课,讲师是Dragomir R. Radev, Ph.D.,University of Michigan的教授。关于课

#自然语言处理
【学习资料】嵌入式人工智能Embedded AI

嵌入式人工智能包括的主要概念和技术,嵌入式人工智能的应用以及相关参考资源。

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#人工智能#边缘计算#深度学习
【学习资源】人在环路的机器学习

介绍Human-in-the-Loop的目标,学习过程,适用场景,主动学习的策略,迁移学习,设计标注界面的基本原则以及参考案例(可运行的代码)和资料。

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#机器学习#人工智能#迁移学习
【学习笔记】人工智能哲学研究:《心智、语言和机器》

分享《心智、语言和机器-维特根斯坦哲学和人工智能科学的对话》这本书修订版相关的内容。包括哲学文化对AI科学发展的影响,哲学能为AI做哪些工作,休谟和康德如何启发人工智能从业者,维特根斯坦哲学如何指导AI研究三大前沿领域。

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#人工智能#自然语言处理
【学习资源】终身机器学习之增量学习

从机器学习存在的问题谈起,介绍增量学习可以解决怎样的问题,增量学习的类别,实现增量学习的方法,增量学习的评价指标和常用数据集,类别增量学习典型方法和代码库以及参考资源,希望能帮助大家用增量学习提高图像分类、对象检测、语义分割、行为识别、对象重识别、三维点云处理等工作的质量。

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#人工智能#机器学习#深度学习
【实战技能】自然语言处理(NLP)的案例三:使用VSM实现词义消歧

自然语言处理,前面和大家说了【新手上路常见问答】关于自然语言处理(NLP)【实战技能】自然语言处理(NLP)的案例一:依赖解析【实战技能】自然语言处理(NLP)的案例二:语言建模和词性标注词义消歧词义消歧(Word Sense Disambiguation WSD)是确定在特定上下文中歧义词的具体意义。 这个问题的解决方案影响其他NLP相关的问题,如机器翻译和文档检索。本文聊聊如何消除先前选择的目

#自然语言处理
【实战技能】自然语言处理(NLP)的案例一:依赖解析

和大家聊聊我自己做的作业案例。作业来自Coursera上的Introduction to Natural Language Processing这门课,讲师是Dragomir R. Radev, Ph.D.,University of Michigan的教授。关于课程内容,虽然现在没有了,但是2016年的链接是https://www.coursera.org/learn/natural-langu

#人工智能
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