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Azure 机器学习工程(二)

在本章中,重点在于将您的模型作为 REST 端点部署,以支持实时推理用例。我们了解到,我们可以利用 AMLS Studio 实现低代码部署体验。我们还利用 SDK v2 将模型部署到托管在线端点。接着,我们通过 CLI v2 部署模型以支持实时推理的模型部署。这些部分展示了通过低代码、代码优先和配置驱动的方法部署实时网络服务。这些功能使您能够以多种方式部署。在下一章中,我们将学习如何利用批量推理来

TowardsDataScience 博客中文翻译 2021(四百三十一)

PyCaret是一个用 Python 编写的开源、低代码的机器学习库,可以自动化机器学习工作流。这是一个端到端的机器学习和模型管理工具,可以成倍地加快实验周期,提高您的工作效率。与其他开源机器学习库相比,PyCaret 是一个替代的低代码库,可以用来用几行代码替换数百行代码。这使得实验快速有效。PyCaret 本质上是几个机器学习库和框架的 Python 包装器,比如 scikit-learn、X

Python Web 爬虫实用指南(三)

基于 Web 的应用程序编程信息或基于 Web 的 API是网站提供的接口,用于返回接收到的请求的信息。Web API(或 API)实际上是网站为用户或第三方 Web 应用程序或自动化脚本提供的 Web 服务,以便共享和交换信息。通常,这是通过 Web 浏览器处理的用户界面(UI),用于从已向网站或 Web 服务器发出的请求中检索特定信息。具有任何类型大量信息的网站可以为其用户提供 Web API

TowardsDataScience 博客中文翻译 2022(三百一十四)

我们致力于 PyCaret 3.0 已经有一段时间了。此版本的主要目标是集成一个新的面向对象的 API,包括 PyCaret 的新时序模块,并提高管道性能和效率。这篇文章是对下一个版本的快速回顾。PyCaret 是一个用 Python 编写的开源、低代码的机器学习库,可以自动化机器学习工作流。这是一个端到端的机器学习和模型管理工具,可以成倍地加快实验周期,提高您的工作效率。想了解更多关于 PyCa

TowardsDataScience 博客中文翻译 2021(四百六十五)

在本教程中,我将向您展示如何在一个非常流行的 ETL 工具Alteryx中使用PyCaret来训练和部署机器学习管道,PyCaret 是一个用 Python 编写的开源、低代码的机器学习库。本教程的学习目标是:👉PyCaret 是什么,如何入门?👉什么是 Alteryx Designer,如何设置?👉在 Alteryx Designer 中训练端到端机器学习管道,包括数据准备,如缺失值插补、

Confluence 实现指南(一)

第一章*,《企业协作简介》*提供了关于 Atlassian、Confluence 和企业协作关键原则的全面介绍,特别强调了远程协作。您将深入了解 Confluence 如何帮助组织提升其远程协作体验。本章奠定的基础将使您充分理解 Atlassian 的价值观、现代协作环境中的挑战,以及如何有效利用 Confluence 的功能来支持分布式团队。阅读完本章后,您将熟悉 Confluence 的基础知

KDNuggets 博客中文翻译(二百零三)

报告的概述部分本部分提供了整体数据集信息。** 数据集统计** 和变量类型。数据集统计显示了列、行、缺失值等信息。变量类型显示了数据集中属性的数据类型。它还显示了“警告”,指出哪些特征与其他特征高度相关。提示工程是利用生成 AI 潜力的起点。通过设计有效的提示和提示编写方法,我们可以引导 AI 理解用户的意图并有效地应对这些意图。在这个领域,一种值得注意的技术是(CoT)方法,它指示生成 AI 模

精通 Python 网络编程第四版(二)

在本章中,我们全面了解了开源自动化框架 Ansible。与基于 Pexpect 和 API 驱动的网络自动化脚本不同,Ansible 提供了一个更高层次的抽象,称为 playbook,用于自动化我们的网络设备。Ansible 是一个功能齐全的自动化框架,能够管理大型基础设施。我们的重点是管理网络设备,但 Ansible 还能够管理服务器、数据库、云基础设施等等。我们只是触及了其功能的一角。如果你觉

Transformers 4.37 中文文档(四十八)

原文:huggingface.co/docs/transformersMVP原文:huggingface.co/docs/transformers/v4.37.2/en/model_doc/mvp概述MVP 模型由唐天一、李俊毅、赵新文和文继荣在《MVP: 多任务监督预训练用于自然语言生成》中提出。根据摘要,MVP 遵循标准的 Transformer 编码器-解码器架构。MVP 是使用标记数据集进

#人工智能#transformer#python
Google Vertex AI 权威指南(二)

在前面的章节中,我们学习了如何使用最小技术专长训练无代码(Auto-ML)以及低代码(BQML)机器学习(ML)模型。当解决常见的机器学习问题时,这些解决方案非常实用。然而,有时问题或数据本身非常复杂,需要开发自定义的人工智能(AI)模型,在大多数情况下是大型基于深度学习的模型。在自定义模型上工作需要机器学习、深度学习和人工智能领域的显著技术专长。有时,即使拥有这种专长,由于资源、计算能力和适当的

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