原文:幾種機器學習平台的對比和選擇

前言 選擇什么樣的深度學習框架一直是開發者非常關心的一個話題,而且深度學習框架之間的 戰爭 也越來越激烈。隨着近幾年AI的火熱,越來越多的出現有關各個機器學習框架的對比文章,且隨着Python逐漸成為機器學習社區最受歡迎的語言,支持Python的深度學習框架的性能也在持續的被關注。 由於自己想了解下機器學習,隨機查閱了諸多文獻給予此,將橫向的對比以下深度學習框架和工具的特點: Theano Las ...

2018-08-08 14:08 0 1946 推薦指數:

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機器學習研究與開發平台選擇

    目前機器學習可以說是百花齊放階段,不過如果要學習或者研究機器學習,進而用到生產環境,對平台,開發語言,機器學習庫的選擇就要費一番腦筋了。這里就我自己的機器學習經驗做一個建議,僅供參考。     首先,對於平台選擇的第一個問題是,你是要用於生產環境,也就是具體的產品中,還是僅僅是做研究學習 ...

Fri Oct 28 20:15:00 CST 2016 28 16806
機器學習------平台和語言選擇

機器學習語言 一、機器學習常用的編程語言有哪些? 機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,涉及概率論、統計學、逼近論、 凸分析、算法復雜度理論等多門學科。專門研究計算機怎樣模擬或實現人類的學習行為,以 獲取新的知識或技能, 重新組織已有的知識結構使 ...

Sat Apr 23 19:19:00 CST 2016 0 4421
機器學習三大框架對比

導語: Science is NOT a battle, it is a collaboration. We all build on each other's ideas. Science ...

Fri Aug 03 18:05:00 CST 2018 1 26469
機器學習的算法選擇

總而言之,我們可以通過問自己算法需要解決什么問題,進而發現算法的正確分類。 上面這張圖包含了一些我們還沒有討論的技術術語: 分類(Classification):當數據被用來預測一個分類,監督學習也被稱為分類。這是一個例子當指定一張相作為“貓”或“狗”的圖片。當只有兩種選擇時,稱為 ...

Wed Mar 08 17:42:00 CST 2017 0 1525
機器學習算法選擇

各種機器學習的應用場景分別是什么?例如,k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型。 k近鄰,貝葉斯,決策樹,svm,邏輯斯蒂回歸和最大熵模型,隱馬爾科夫,條件隨機場,adaboost,em 這些在一般工作中,分別用到的頻率多大?一般 ...

Wed Nov 15 02:51:00 CST 2017 0 9758
機器學習平台和深度學習平台

谷歌公司推出一款機器學習平台(AutoML(可視化工具(AutoML Vision)))新推出兩個功能 :自然語言處理 AutoML Natural Language                                              翻譯功能 ...

Fri Sep 06 18:42:00 CST 2019 0 2129
如何架構機器學習平台

越來越多企業開始嘗試使用機器學習算法來預測業務,並逐漸在線上部署。但機器學習和深度學習的技術棧繁渣。有多種編程語言,運行環境。穩定性,可用性,維護方式不同以往的IT服務。技術負責人需要設計良好的架構,發掘業務潛力也要保障生產系統穩定性。本文主要介紹: 1.理解機器學習算法訓練流程 ...

Wed Dec 13 18:45:00 CST 2017 0 6275
機器學習的分類與主要算法對比

機器學習的分類與主要算法對比 http://blog.csdn.net/sinat_27554409/article/details/72823984 重要引用:Andrew Ng Courera Machine Learning;從機器學習談起;關於機器學習的討論;機器學習常見算法分類匯總 ...

Tue Mar 13 18:33:00 CST 2018 0 7086
 
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