【云周刊】第118期:利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
本期头条
利用阿里云机器学习在深度学习框架下实现智能图片分类
随着互联网的发展,产生了大量的图片以及语音数据,如何对这部分非结构化数据行之有效的利用起来,一直是困扰数据挖掘工程师的一到难题。首先,解决非结构化数据常常要使用深度学习算法,上手门槛高。其次,对于这部分数据的处理,往往需要依赖GPU计算引擎,计算资源代价大。本文将介绍一种利用深度学习实现的图片识别案例,这种功能可以服用到图片的检黄、人脸识别、物体检测等各个领域, 点击查看
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技术干货
卷积神经网络实战(可视化部分)——使用keras识别猫咪
在近些年,深度学习领域的卷积神经网络(CNNs或ConvNets)在各行各业为我们解决了大量的实际问题。但是对于大多数人来说,CNN仿佛戴上了神秘的面纱。我经常会想,要是能将神经网络的过程分解,看一看每一个步骤是什么样的结果该有多好!这也就是这篇博客存在的意义,点击查看
论文导读:深度神经网络中的对抗样本与学习(附原文)
本文介绍了关于对抗样本的7篇文献,解释了对抗样本的产生及攻击原理,对深层神经网络会有什么影响等。结果表明,即使是训练得非常好的神经网络在对抗样本前会显得那么脆弱,不过我们可以通过利用对抗样本进行对抗训练以提高模型的努棒性,点击查看
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如何打造支撑百万用户的分布式代码托管平台
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ROS一键部署 Spark 分布式集群
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Docker在千寻位置的实践
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- 分布式系统常见的事务处理机制
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数加·DataV为零售行业量身定制数据大屏模版,一站式满足业务监控、实时调度、会展演示的需要,颜值最高的大数据产品,不容错过。本次直播阿里云视觉设计专家、数加·DataV产品设计负责人寻弥将带您熟悉数加·DataV产品的功能和组件,手把手搭建一款适用于零售交易场景的实时数据可视化大屏。点击查看
聚能聊
人工智能人才抢夺战,30万太少,100万不多
2015年11月9日,Google发布人工智能系统TensorFlow并宣布开源。2016年是AI崛起的元年,Alpha GO击败李世石一举成名。2017年两会,政府工作报告指出要加快培育壮大包括人工智能在内的新兴产业,人工智能首次被写入了政府工作报告。如今,不管是政府企业还是领先的科技巨头,无不在人工智能领域予以极大投入。如今,如何成为一名人工智能工程师,俨然成为程序员重点讨论的热门话题之一。那么你对人工智能是如何理解的,未来的人工智能会朝着怎么的趋势发展?你觉得一位合格的人工智能工程师需要掌握哪些技术与能力?人工智能需要你的参与,假如你是一名人工智能工程师,你会怎样参与人工智能的大潮...开启你智慧,充满想象的大脑,预测下人工智能的未来。点击查看
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