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Category: Theory & Solution

[汇总]深度学习文献 0

Theory & Solution

[汇总]深度学习文献

深度学习在金融文本情感分类中的应用 如何用scikit-learn创建复杂的机器学习项目？ 封杀这个公式贝叶斯定理，AI智商将为零 NLP领域最优秀的8个预训练模型（附开源地址） PaddlePaddle、TensorFlow和Keras的入门级教程 MNIST手写数字识别 头像瞬间萌化！这个技术让你一键变身日漫主角 深度学习的员工离职预测 微信的原创保护机制到底是如何实现的？

[转]AI、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表 0

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[转]AI、机器学习和大数据领域覆盖最全的一份速查表

本文是根据 Stefan Kojouharov 发表在 Medium 上的文章整理而成的一份人工智能、神经网络、机器学习、深度学习和大数据方面的速查表。为了便于查找与使用，本文对每个主题进行了分类，希望可以对各位的工作有所帮助。 注意！这可能是相关领域最全的的一份速查表，文末还列出了各种算法的复杂度统计。

[转]千万小时机器学习训练后，我从趟过的坑中学习到的 16 个技巧 0

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[转]千万小时机器学习训练后，我从趟过的坑中学习到的 16 个技巧

在经历成千上万个小时机器学习训练时间后，计算机并不是唯一学到很多东西的角色，作为开发者和训练者的我们也犯了很多错误，修复了许多错误，从而积累了很多经验。 在本文中，作者基于自己的经验（主要基于 TensorFlow）提出了一些训练神经网络的建议，还结合了案例，可以说是过来人的实践技巧了。

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[转]如何用Intel Analytics Zoo/BigDL为已有客服平台添加AI功能？

1. 背   景 在如今商业高度发达的社会，客户支持服务平台已被广泛使用在售前和售后为客户提供技术或业务支持，例如银行的电话客服，淘宝京东等电商的在线客服等等。传统的客户支持服务平台仅仅是一个简单的沟通工具，实际的服务和问题解答都是靠大量的人工客服和客户直接交互。后来随着机器智能和自动化技术的提升，越来越多的商家开始为客服系统添加智能模块，节省人力，提升顾客的交互体验。

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[转]你不可不知的10个深度学习方法

过去十年来，人们对机器学习的兴趣经历了爆炸式的增长。你几乎每天都能在计算机科学程序、行业会议和《华尔街日报》（Wall Street Journal）上看到机器学习的影子。在所有关于机器学习的讨论中，许多人都将机器学习能够做什么，与他们希望机器学习能够做什么混为一谈了。从根本上来说，机器学习就是使用算法从原始数据中提取信息，并在某种类型的模型中表示出来。我们使用这个模型来推断我们尚未建模的其他数据。

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[转]十年云计算老兵零基础进军深度学习的方法论

人工智能是当今的热议行业，深度学习是热门中的热门，浪尖上的浪潮，但对传统 IT 从业人员来说，人工智能技术到处都是模型、算法、矢量向量，太晦涩难懂了。所以本文作者写了这篇入门级科普文章，目标是让 IT 从业者能看清读懂深度学习技术的特点，希望读者能够从中受益，顺利找到自己心仪的工作。