机器学习（ML）已经证明是一种非常强大的工具，可以从数据中学习并提取模式。过去十年中，生成、存储和处理大量数据的能力以及轻松访问计算能力的进步，促成了机器学习领域的许多进展，如图像识别、语言翻译和大型...【查看原文】
链接：https://pan.baidu.com/s/1_ZAVf_ozd1zH7C9dn1wFKA?pwd=5yk2 提取码：5yk2在大数据时代，机器学习（ML）在互联网领域取得了巨大的成功，数据应用也逐渐从“数据驱动”阶段向“模型驱动”阶段跃升，但这也给ML项目落地带来了更大的困难，为了适应时代的发展，MLOps应运而生。本书从多个方面介绍了MLOps实践路径，内容涵盖了设计、构建和部署由ML驱动的应用程序所需的各种实用技能。目 录第1章 MLOps概述 11.1 机器学习涉及的概念 11.1.1
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今天天气不错风也温柔 2023-04-25
MP4|视频：h2641280x720|音频：AAC，44.1 KHz，2信道类型：电子学习|语言：英语|持续时间：17讲（7小时44米）|大小：4.2 GB通过包括统计学等基本主题的综合课程学习数据科学。你将学到什么知道为每种类型的问题选择哪种机器学习模型进行强有力的分析对许多机器学习模型有很强的直觉掌握Python和R上的机器学习要求只是一些高中数学水平。描述对机器学习领域感兴趣？那么这门课是给你的！本课程由一位数据科学家和一位机器学习专家设计，因此我们可以分享我们的知识，并以简单的方式帮助您学习复杂
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仿真资料吧 2023-06-14
数据无处不在——视频、图像、文本、文件，以及地理空间、多维数据等等。然而，以其原始形式，这些数据对于监督式机器学习（ML）和人工智能（AI）而言几乎没有用处。我们如何利用这些数据？我们如何记录我们的智
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数据智能老司机 2023-12-25
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勇敢的小萝卜1 2023-04-11
机器学习想解决什么问题？答案是机器学习的野心很大，希望用机器解决一切人们期望解决的问题，比如文字/语音/图像识别、与人对话、完成科研任务等等，总之希望机器可以具备甚至超越人类智慧。 虽然现阶段机器学习
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黄子毅 2024-02-19
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