面向AI开发公司的几大机器学习框架(2020年版)

【51CTO.com快译】事实上,人工智能技术正日益使我们的生活更简单。如果我们想一下,现在每个部件或组件都附有某种机器学习工具,基本上不需要人的干预即可使用。
人工智能技术在改变我们生活的方方面面,因此机器学习也在以更快的速度发展,人工智能开发公司的创新也亦步亦趋。
2020年使用的优秀机器学习框架
各种机器学习框架数量激增证明了诸多行业有巨大的需求,需要雇用应用软件AI开发人员。
下面是

机器学习开发指南(基础篇)

【51CTO.com原创稿件】
前言
机器学习是人工智能领域的重要组成,简单来说就是计算机程序学习数据,并产生相应的建议与决策的过程。
一个经典的机器学习的定义是:

AcomputerprogramissaidtolearnfromexperienceEwithrespecttosomeclassoftasksTandperformancemeasureP,ifitsperformancea

在人工智能开发领域,创建真正掌握自然语言处理到底有多重要?

在人工智能开发领域,最重要的目标莫过于创建真正掌握自然语言处理(naturallanguageprocessing,NLP)的系统。这是使AI得以广泛应用的关键,因为它需要与(不懂机器语言,不会编程技能的)人类互动。在通往NLP的道路上,可以说,只有先让AI学会说人类语言,才能使它们理解人们到底在说什么。

问题是,为了能让AI用人类语言写作,技术人员已经做出很多努力,却导致了一些比较滑稽的结

Boosting和Bagging: 如何开发一个鲁棒的机器学习算法

导读
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。这篇文章从Bootstraping开始介绍,让你听懂什么是Boosting,什么是Bagging。
机器学习和数据科学需要的不仅仅是将数据放入python库中并利用得到的结果。
数据科学家需要真正理解数据和数据背后的过程,才能实现一个成功的系统。

敏捷开发助力机器学习的五个方面

【51CTO.com快译】作为一种框架和方法,敏捷开发(Agile)如今已经成为了软件开发核心领域最为流行的模式之一。通过将交互性和参与度融入到开发的过程中,敏捷方法已证明能够跨参数式地提供更高的效率。这让开发团队在面对复杂挑战、并寻求创新方案的同时,提高了整体效率和交付质量。
现如今,业界正在越来越多地通过使用敏捷方法,来进行机器学习类项目的开发。他们倾向于通过将重点从常规的功能开发与测试

Flask教程:Flask 扩展开发

Flask Extension Registry 。剖析扩展¶所有的扩展都位于一个叫做 flask_somethingsimplexmlflask_simplexml 。setup.pyFlask 设立了一个叫做 flask.extflask_somethingflask.ext.something扩展导入的过渡 。应用工厂最重要的是,扩展必须与一个 setup.py“Hello Flaskext

零基础学Python:集成开发环境(IDE)

安装好Python之后,就已经可以进行开发了。按照惯例,第一行代码总是:Hello World值得纪念的时刻:Hello world不管你使用的是什么操作系统,肯定能够找到一个地方,运行Python,进入到交互模式。像下面一样:在>>>后面输入print “Hello, World”,并按回车。这就是见证奇迹的时刻。如果你从来不懂编程,从这一刻起,就跨入了程序员行列;如果已经是程