https://i.ancii.com/fly2leo/
专注于机器学习、自然语言处理、知识图谱
Ta还没有发布动态 ...
自律和自学这两个词不能掉以轻心。一个人必须对自己的教育和启蒙负责。如果你忽略它，别人就会为你做选择。任何有效的机器学习管道都是数学、代码和数据的交叉。每一项只有和另一项在一起时才会有效果。自学成才的机器学习工程师都明白，就像大自然一样，软件和机器学习项目永
本文转载自公众号“读芯术”。机器学习被称为技术债务的高利率信用卡。对于机器学习生产系统而言，只有5%的实际代码是模型本身。将一组机器学习解决方案转变为端到端的机器学习平台的，是一种运用了加速建模、自动化部署和确保生产中的可伸缩性和可靠性的技术的架构。因此，
随着机器学习领域不断发展，对于处理机器学习的团队来说，在1台机器上训练1个模型已经有些难以为继，并且现在业界的共识是机器学习已经不仅仅是简单的模型训练。对于许多团队来说，将机器学习的模型从研究环境应用到生产环境这一过程困难重重，背负很大的压力。Kubefl
我认为，如果有更多的通才和创造者来构建事物和解决问题，那么世界将会是一个更好的地方。在过去的五年中，机器学习变得更加容易。对于软件工程师来说，这是一件了不起的事情。但不适用于机器学习专家。这是ML向软件工程和数据科学向数据分析的发展。任何人都可以训练AI，
在机器学习中，有许多方法来构建产品或解决方案，每种方法都假设不同的东西。很多时候，如何识别哪些假设是合理的并不明显。刚接触机器学习的人会犯错误，事后想想，这些错误往往会让人觉得愚蠢。我列了一个清单，上面列出了机器学习工程师新手最常犯的错误。希望你能从这些常
0 关注 0 粉丝 0 动态
Copyright © 2013 - 2019 Ancii.com
京ICP备18063983号-5 京公网安备11010802014868号
