人工智能和机器学习将会如何改变SaaS行业

GlobalDots公司首席技术官YairGreen对人工智能和机器学习如何改变软件即服务行业进行了解释。
他表示,软件即服务(SaaS)并不是一蹴而就的,因为SaaS是一个涉及众多组件的概念。SaaS已经发展到供应商管理自己软件的地步,无需安装,因为软件是通过全球互联网(通过云平台)即时分发的。云计算使企业能够以公用事业公司的形式消耗互联网上的计算资源,就像消耗水或电力一样。尽管不同部门以不

一日千星的「机器学习系统设计指南」,这个英伟达小姐姐的项目火了

今年8月份,毕业于斯坦福、现就职于英伟达人工智能应用团队的一位小姐姐在推特上列出了十大优质的免费机器学习课程资源,并将它们串成了一条高效的学习路线。该课程资源现已获得8000多赞。近日,她又为读者带来了新的福利,这次是深度学习系统的设计教程。
将机器学习模型变为可以提供服务和AI能力的系统是近来备受关注的话题。ChipHuyen此次公开的深度学习系统设计教程是一篇8000字的长文,得到了广泛的

帮初学者快速上手机器学习,这有一份Colab资源大全

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GoogleColab是帮你快速了解Python代码的利器,你可以直接在上面运行一些好玩好用的JupyterNotebook项目。

对于初学机器学习的人,即使你没有很好的硬件,也可以利用谷歌的免费资源来跑程序。如果有人能把Colab资源全部汇总起来就好了。
最近,有人发动了一个项目让大家把他们都集中起来,名字就叫“

机器学习中的10个有趣的算法

通过本篇文章可以对ML的常用算法有个常识性的认识,没有代码,没有复杂的理论推导,就是图解一下,知道这些算法是什么,它们是怎么应用的,例子主要是分类问题。
每个算法都看了好几个视频,挑出讲的最清晰明了有趣的,便于科普。以后有时间再对单个算法做深入地解析。
今天的算法如下:

决策树
随机森林算法
逻辑回归
SVM
朴素贝叶斯
K最近邻算法
K均值算法
Adaboost算法
神经网络
马尔可夫

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

害怕部署机器学习模型?这里有一篇手把手教程

 
照片由FranckV发布在Unsplash上
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阅读本文后,你将能够部署机器学习模型,并用你想要的编程语言进行预测。没错,你可以坚持使用Python,也可以通过Java或Kotlin直接在你的Android应用程序中进行预测。另外,你可以直接在你的web应用程序中使用该模型——你有很多很多选择。为了简单起见,我会用 Postman。
不过,我

2020年6个新兴的人工智能和机器学习趋势

人工智能解决方案市场继续快速增长,带来了数百亿美元的收入。研究公司(IDC)9月份发布的一份报告称,到2023年,全球人工智能系统的支出将达到979亿美元,比今年预计的375亿美元有惊人的增长,这意味着未来几年的年增长率将达到28.4%。那么,2020年将是为人工智能领域下一个十年的创新奠定基调并延续现有势头的关键一年。
接下来我们将介绍一下研究公司认为2020年应当关注的六个新兴AI和机器

当NBA球星遇上机器学习……

我喜欢篮球。我喜欢打篮球、看篮球、谈篮球。有时候我会和朋友们谈论诸如“如果科比和勒布朗单挑谁会赢”之类的话题。我需要用这次机器学习项目,将我的两个爱好,篮球和数据科学有机地结合起来。去年夏天,金州勇士队转出连续斩获两届NBA决赛MVP(最有价值球员奖)的凯文·杜兰特,引入德安格洛·拉塞尔。于是体育分析员纷纷开始猜测拉塞尔在勇士队的适配程度,如下:

来源:clutchpoints
这也让我开

机器学习中的 Shapley 值怎么理解?

【线上直播】11月21日晚8点贝壳技术总监侯圣文《数据安全之数据库安全黄金法则》

我第一次听说Shapley值是在学习模型可解释性的时候。我知道了SHAP,它是一个框架,可以更好地理解为什么机器学习模型会那样运行。事实证明,Shapley值已经存在了一段时间,它们最早起源于1953年的博弈论领域,目的是解决以下情况:

一群拥有不同技能的参与者为了集体奖励而相互合作。那么,如何在小组中公平分配

一份不可多得的数据科学与机器学习Python库

【51CTO.com原创稿件】本文全面地介绍了当前市场上适合于数据科学和机器学习的优秀Python库。

图片来自Pexels
根据当前技术界的广泛需求,本文将以如下顺序重点介绍,市场上适合于数据科学和机器学习实现的优秀Python软件:

数据科学与机器学习的介绍
为什么要使用Python进行数据科学和机器学习?
用于数据科学和机器学习的Python库

数据科学与机器学习的介绍
众所