• 让我们了解下什么是智能客服(问答)

    智能客服能够24小时在线为不同用户同时解决问题,工作效率高等特点,这是传统人工客服不能替代的,它能为公司节省大量的人工客服成本。本文主要介绍智能在线客服的应用。为了测试机器是否具备人类智能,图灵测试要求电脑能在5分钟内回答由人类测试者提出的一系列问题,且其达到超过30%的回答让测试者误认为是人类所答。随着人工智能、自然语言处理等相关技术的发展,针对不同的数据形态的变化也衍生出不同种类的问答系统。
  • 【收藏下载】 | 连『吴恩达』都点赞的深度学习笔记

    本文转自『机器之心编译』吴恩达在推特上展示了一份由 TessFerrandez 完成的深度学习专项课程信息图,这套信息图优美地记录了深度学习课程的知识与亮点。下面,我们将从深度学习基础、卷积网络和循环网络三个方面介绍该笔记,并提供信息图下载地址。学习率较大时,初期收敛很快,不易停留在局部极小值,但后期难以收敛到稳定的值;学习率较小时,情况刚好相反。sigmoid 函数在两侧会出现梯度趋于零的情况,会导致训练缓慢。下图展示了构建 ML 应用所需要的数据集分割、偏差与方差等问题。
  • 机器学习面试题之LR

    最大熵相比LR,可以提取多组特征,本质上等价的。CRF又是最大熵模型序列化的推广。而CRFs是在所有的状态上建立一个统一的概率模型,这 样在进行归一化时,即使某个状态只有一个后续状态,它到该后续状态的跳转概率也不会为1,从而解决了“labelbias”问题。因此,从理论上 讲,CRFs非常适用于中文的词性标注。所以,在具体应用时,LR很少运用核函数机制。随机梯度下降不但速度上比原始梯度下降要快,局部最优化问题时可以一定程度上抑制局部最优解的发生。
  • 分类程序

    你好我想知道是否有人可以帮助我进行此计划。我没有收到任何错误消息。它已被执行,但输出不正确。我得到了无序数据:7 3 66 3 -5 22 -77 2经过1:7 3 66 3 -5 22 -77 2和经过2:7 7 7 7 7 7 77。输出应为无序数据: 7 3 66 3 -5 22 -77 2通过1:-77 7 66 3 3 22 -5 2通过2:-77 -5 66 7 3 22 3 2。
  • 图表数据

    大家好,我是ASP.NET的新手。我目前正在处理从机器获得的大量数据,以对其进行分类并以图形和图表的形式进行显示。数据源将只是机器每小时生成的文本文件,因此这意味着每小时将有一个新的文本文件显示为图形,其中有些是实时的。到现在为止,我需要知道哪种方法更可取,以使数据在图形中更易于呈现,将数据制成表格形式并绑定它或其他任何形式?请跟踪该主题,因为我需要任何可以指导我整个实习项目的人。谢谢
  • 机器学习在高德用户反馈信息处理中的实践

    本文将主要介绍针对用户反馈的文本情报,如何利用机器学习的方法来提高大量用户数据的处理效率、尽可能实现自动化的解题思路。但是高德每天的用户反馈量级在几十万,要想达到及时反馈这个目标非常的不容易。目前整个用户反馈问题处理流程存在的主要问题有:规则分发准确率低,人工核实流程复杂、技能要求高且效率低,去无效误杀严重等。针对这种情况,我们对原有业务流程进行梳理和拆解,希望能够利用机器学习和流程自动化等方式解决其中某些环节,提升整体问题处理的效率。
  • 机器学习模型的可解释性

    机器学习模型的可解释性越高,人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。另一个对机器学习结果可信度提出质疑的领域是药品,模型结果会直接决定病人的生与死。长久来看,更好地理解机器学习模型可以节省大量时间、防止收入损失。一个有名的例子是,用机器学习模型来为囚犯建议定罪量刑,这显然反映了司法体系在种族不平等上的内在偏差。其他例子比如用于招聘的机器学习模型,揭示了在特定职位上的性别偏差,比如男性软件工程师和女性护士。残酷的现实是,如果没有对机器学习模型或数据科学 pipeline 如何运作的合理理解,现实中的项目很少成功。
  • 需要帮助存档/分类旧项目

    大家好, 这是我的第一篇文章,我希望它没有太多麻烦。最近,我负责存档和分类我们的旧开发项目。我们已经完成了许多国家项目以及私营部门项目。不幸的是,没有可用的单一存储库来回顾所使用的资源/收入/技术。 Eah项目经理通常会跟踪他们的单个项目。随着营业额和项目年龄的增长,这成为一场噩梦。我想知道这里是否有人创建了有关这些问题的程序或数据库。获得一些起始字段和类型对我来说太好了。我希望有一个数据库或应用程序,它可以使项目经理从现在开始在项目完成时轻松地输入数据。我最大的痛苦是我现在必须完成过去的十年项目(主要是纸...
  • 22 张精炼图笔记,深度学习专项学习必备

    学习率较大时,初期收敛很快,不易停留在局部极小值,但后期难以收敛到稳定的值;学习率较小时,情况刚好相反。sigmoid 函数在两侧会出现梯度趋于零的情况,会导致训练缓慢。如上所示,经典机器学习和深度学习模型所需要的样本数有非常大的差别,深度学习的样本数是经典 ML 的成千上万倍。如上图左列所示,L1 和 L2 正则化也是是机器学习中使用最广泛的正则化方法。L1 正则化向目标函数添加正则化项,以减少参数的绝对值总和;而 L2 正则化中,添加正则化项的目的在于减少参数平方的总和。
  • 今日头条、抖音推荐算法原理全文详解!

    本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。模型的训练上,头条系大部分推荐产品采用实时训练。目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。今日头条推荐系统主要抽取的文本特征包括以下几类。此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。
  • 需要帮助整理数据并进行分类

    1.“ MyData.txt”中的数据很少: 9 7 4 4 6 5 9 1 3 4 7 6 5 4 1 4 8 6 4 8 5 我只能将数据复制到这样的代码中: #include <iostream> #include <fstream> using namespace std; int main(int argc, char **argv){ char ofilename[] = "Sort-MyData.txt"; ofstream fout; fout.open(ofilename); con...
  • 独家 | 利用OpenCV和深度学习来实现人类活动识别(附链接)

    想要学习如何利用OpenCV和深度学习来实现人类动作检测,请继续阅读本教程。下载OpenCV人类活动识别模型图3:利用OpenCV和深度学习实现人类活动识别所需文件对于接下来的教程,你所需要下载的有:人类活动模型Python + OpenCV源代码用于视频分类的样例你可以在公众号中下载含有全部内容的压缩文件。
  • 知识图谱不复杂,我来帮你理一理!

    “ 随着互联网业务的发展,产生了大量的数据,数据经过分析会推动业务的发展。将数据中蕴含的知识用图的结构表示出来,就形成了知识图谱。图片来自 Pexels知识图谱可以应用到智能搜索,自动文档,推荐,决策支持等领域。例如:WordNet,Freebase,Wikidata。今天和大家一起了解知识图谱构建的方法和基本原理。知识图谱概括知识图谱是一个较大的话题。从发展,特点,分类和生命周期等不同的方面都有很多需要讲的东西。知识领域示意图这里我们主要从知识图谱的生命周期作为切入点,讲讲在其形成和使用过程中用到的原理和
  • 从值来自数据库的组合框中检索值

    我已经生成了一个实用程序来获取一个csv文件,并将数据从csv转储到数据库。 该实用程序工作正常。 现在我想在组合框中添加分类 这将动态地发生 由于分类的值,数据将进入相应的表中 例如->在组合框中有两个值 1)个人信息-选择此数据后转储到Personal_Info表中 2)Stock Position->要在Stock_Position表中转储的数据。 任何人都可以帮我吗
  • 程序

    执行分类任务,采用最接近k的neigbor进行分类的方法。该方法将数据集分为训练数据和测试数据两部分,训练数据用于生成系统模型,测试数据用于检测系统模型的准确性。数据集是葡萄酒数据集,这些数据是对在意大利同一地区种植的,但来自三个不同品种的葡萄酒进行化学分析的结果。分析确定了三种葡萄酒中每种所含13种成分的数量。 第一属性os类标识符(1-3) 1-酒精 2-苹果酸 3灰 其他属性是 4-灰分 5镁 6-总酚 7-类黄酮 8-非黄酮酚 9-原花青素 10色强度 11-色相 12-OD280 / OD315稀...
  • 图像分类最新技术综述论文: 21种半监督、自监督和无监督学习方法一较高低

    由于这一优势,许多研究人员和公司在半监督、自我监督和非监督学习领域工作。其主要目标是缩小半监督学习和监督学习之间的差距,甚至超越这些结果。这项综述提供了一个概述,以跟踪最新的在半监督,自监督和非监督学习的方法。这项调查对这一广泛的研究课题进行了概述。综上所述,我们把半监督策略、自我学习策略和无监督学习策略称为reduced减约监督学习策略。在半监督学习过程中,这些正则化被用作数据非监督部分的监督损失的附加损失。
  • 详解今日头条、抖音的推荐算法原理!

    本次分享将主要介绍今日头条推荐系统概览以及内容分析、用户标签、评估分析,内容安全等原理。今日头条旗下几款产品都在沿用同一套强大的算法推荐系统,但根据业务场景不同,模型架构会有所调整。目前,头条的推荐算法模型在世界范围内也是比较大的,包含几百亿原始特征和数十亿向量特征。此外还有隐式语义特征,主要是topic特征和关键词特征,其中topic特征是对于词概率分布的描述,无明确意义;而关键词特征会基于一些统一特征描述,无明确集合。
  • 最全的产品经理分类

    于是产品经理的分类变得越来越细,那到底有哪几种产品经理类型呢?比如淘宝app的产品经理。后端产品经理和前端的产品工作进行关联,主要是服务于自己企业的运营和业务人员,这种我们也叫做后台产品经理,比如淘宝后台的产品经理可能就负责订单中心、CMS中心、商品中心等后端产品设计。内容产品经理比如今日头条的产品经理,此类产品是为了建立人与信息之间的链接,需要关注内容的生产、内容筛选、内容展示。有的时候一个产品往往不仅具有一种属性,尤其是平台型产品,比如微信、淘宝,像这种超级平台,可能需要不同的产品经理来负责其中的一个模块。
  • 支撑千万规模类别分类技术,百度飞桨定义工业级深度学习框架

    同年,百度开源自研的深度学习框架 PaddlePaddle(飞桨),成为中国首个开源深度学习框架。经过多年的产业实践,百度飞桨已成长为集核心框架、工具组件和服务平台为一体的端到端开源深度学习平台,飞桨的大规模分布式训练能力始终是其重要亮点。飞桨 PLSC 功能特色:支持图像任务通用数据读取方式、千万类别的分类、多机分布式模型并行训练、自动混合精度训练、提供分类层语义表示的服务化计算。
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