人工智能项目失败的6个原因

数据问题是企业的人工智能项目没有达到预期目标的主要原因。但是,如果企业能从错误中吸取教训并长期坚持,那么在人工智能方面的努力将会得到回报。

18个月前,Cooper公司为其客户服务代理商推出了智能推荐系统,以便为客户问题提供解决方案。该公司前身为Nationstar公司,是美国最大的非银行抵押贷款提供商,拥有380万客户,因此该项目被视为该公司一个令人关注的节省成本的项目。该公司首席信息官S

GitHub上Star最高的5个机器学习项目,最后一个可惜了!

机器学习正在高速发展当中,想要找到实用、先进的机器学习项目,首选就是GitHub,GitHub的Stars是评判一个项目受欢迎程度的标准之一。今天我们将和大家分享5个GitHub上关注度最高的5个机器学习开源项目

1)face-recognition 

世界上最简单的面部识别工具,它为Python和命令行提供了一个应用程序编程接口(API)。它可以被用来识别图像中的人脸。它使用dl

做机器学习项目数据不够?这里有5个不错的解决办法

许多开展人工智能项目的公司都具有出色的业务理念,但是当企业AI团队发现自己没有足够多的数据时,就会慢慢变得十分沮丧……不过,这个问题的解决方案还是有的。本文将简要介绍其中一些经笔者实践证明确实有效的办法。
数据稀缺的问题非常重要,因为数据是任何AI项目的核心,数据集的大小往往是影响项目表现优劣的一个重要因素。大多数情况下,与数据相关的问题,往往都是无法做出优秀人工智能项目的主要原因。

五月GitHub最热机器学习项目都在这里了

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。
您的五月余额已不足,这个月最新最火的机器学习项目都看过了吗?
MybridgeAI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top10项目,涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。
一起来看看吧~
第1名:Pythia
Pythia是Facebook人工智能实验室出品的视觉和语言多模式研究的

欢迎进入Flask大型教程项目!

翻译者注:本系列的原文名为:The Flask Mega-Tutorial ,作者是 Miguel Grinberg 。本系列是作者平时使用 Flask 微框架编写应用的经验之谈,这里是这一系列中所有已经发布的文章的索引。注意:目前作者正在准备最新的版本,18年5月份后该系列会更新成最新版。Hello World作者背景应用程序简介要求安装 Flask在 Flask 中的 “Hello, Worl

Flask探索:组织你的项目

Flask 把你的应用程序的组织交由你来决定。这是我喜欢把 Flask 推荐给初学者的原因之一,但是它确实意味着你必须花一些心思在组织你的代码上。你可以把你的整个应用程序放在一个文件中,或者让它们分布在多个包里。这里有一些你可以遵循的组织模式,它会让开发和部署更加容易。定义¶让我们定义一些术语,我们会在本章的后面碰到它们。仓库/版本库 – 这是你的应用程序所在的基础文件夹。这个术语习惯上是指版本控