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。

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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

解读机器学习翻译的局限性

【线下技术沙龙】11月23日,多云时代开启企业业务新高度,安全如何与时俱进?
机器学习翻译对于人们的交流非常有益,但是它们也有其局限性。
机器学习为企业提供了翻译文档的新机会,他们可以使用机器学习来翻译营销材料和其他文献。但是,这些人工智能解决方案可能并不总是很好的选择。

神经机器学习的简要概述
TowardsDataScience对于机器学习翻译这一发展进行了探讨,并提出了神经机器翻译这一术

优秀的机器学习情绪分析工具(创业公司)TOP5

情绪分析或者说语义分析(SentimentalAnalysis)是在非结构化文本中识别情感或者观点的过程。文本可以是用户评论、社交媒体帖子等形式,通过情感分析,你可以准确评估客户对品牌、产品或者服务的意见和看法,并相应地回应客户,保护品牌声誉,甚至预测销售或者规划未来的策略。

最佳的情感分析公司和机器学习工具有哪些?
以下我们整理了数家目前市场上较为优秀的,基于机器学习的情感分析工具/创业公

企业在机器学习中容易犯的五个错误

机器学习技术的发展已使人们能够从企业的各种结构化或非结构化内容中提取更多的信息和情报。

据行业人士分析,有两种力量正在推动机器学习技术和其他支持人工智能技术的使用激增:非结构化内容的惊人增长和使用机器人流程自动化(RPA)可以实现与内容相关的流程自动化。
Cognilytica说,在文档、图像、电子邮件、在线数据和视频之间,企业中高达90%的内容是以非结构化数据的形式出现的,并且以每年惊人的

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

人工智能和机器学习对于组织如何运行数字系统变得更加重要

尽管存在一些困难和障碍,很多企业如今在数字化转型项目方面取得了重大进展,但技术领导者发现,开展数字化转型具有挑战性,并在数字化转型是否可以提高业务价值方面面临着越来越大的压力。
调研机构NewRelic公司和VansonBourne公司对来自澳大利亚、法国、德国、英国和美国的750名拥有500至5,000多名员工企业的高级IT决策者进行了调查。
调查的主要发现包括:
50%的技术领导者表示,

如何使用Flask轻松部署机器学习模型?

【51CTO.com快译】数据科学家/机器学习工程师使用Scikit-Learn、TensorFlow、Keras或PyTorch等开发机器学习模型时,最终目标是将其部署到生产环境。从事机器学习项目时,我们常常过于关注探索性数据分析(EDA)、特征工程和超参数调整等,却往往忘了主要目标:从模型预测中提取实际价值。
部署机器学习模型或将模型部署到生产环境意味着将模型提供给最终用户或系统。然而,

机器学习与预测分析的区别在何处?

如今,认知学习的应用比以往更为普遍。通常意义上讲,认知学习与认知计算就是涉及AI技术与信号处理的操作过程或技术平台。
AI是刺激商业发展的一颗新星,取代了以往的资本和劳动力的投入。它同样可以发挥潜力,产生新生势力,通过改变人们的工作方式、提升人的角色地位来促进商业的发展。并且越来越多的领域也正为AI所折服,因为它可以很好地处理数据、寻找数据模式并以惊人的速度学习识别各种行为。
任何AI中的基

机器学习免费跑分神器:集成各大数据集,连接GitHub就能用

本文经AI新媒体量子位(公众号ID:QbitAI)授权转载,转载请联系出处。
搞机器学习的小伙伴们,免不了要在各种数据集上,给AI模型跑分。
现在,PaperswithCode (那个以论文搜代码的神器)团队,推出了自动跑分服务,名叫sotabench,以跑遍所有开源模型为己任。
有了它,不用上传代码,只要连接GitHub项目,就有云端GPU帮你跑分;每次提交了新的commit,系统又会自动更

机器学习帮你预测电池寿命:精确了解电池还能充几次

电池寿命的确定,是移动硬件发展的重要一环,但是由于电池电化学反应的不确定性以及不同的使用环境和习惯,电池寿命变成了一门玄学。
不过柏林的三位小伙伴,利用Tensorflow,在原有的预测体系基础上。更近一步,完成了电池的全寿命预测。
捋清数据
研究者在原始模型中,统计了124块锂电池的充放电循环次数中的数据作为寿命指标。
简单来说,从完全充满电到完全放光电是一个循环,当循环的次数多到锂电池只能