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人工智能数据处理
更新时间:2022-08-16 16:32:46
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本书是大数据处理的基础教材。从介绍基础的大数据采集开始,关注数据的采集、数据预处理、数据的可视化、数据的标注,以及大数据的相关应用等大数据的处理知识。其中,既包括文本或数值相关数据的处理,也包括对图片这样的非结构化数据的梳理。知识内容涵盖面较为广泛。本书以项目制的方式编写,浅显易懂,可以让没有相关经验的读者,比如高职高专的人工智能相关专业的学生,在短时间内了解人工智能数据处理相关知识,并在各自的领域提高工作效率和产出。
上架时间:2022-05-01 00:00:00
出版社:电子工业出版社
上海阅文信息技术有限公司已经获得合法授权,并进行制作发行
人工智能数据处理最新章节
查看全部- 内容简介
- 习题
- 项目小结
- 任务7.2 使用Labelme标注工具完成数据标注任务
- 任务7.1 安装Labelme图像标注工具
- 预备知识
- 项目七 数据标注
- 习题
- 项目小结
- 任务6.3 使用Tableau Desktop完成数据可视化任务
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机器学习中的统计思维(Python实现)
机器学习是人工智能的核心,而统计思维则是机器学习方法的核心:从随机性中寻找规律性。例如,利用损失最小化思想制定学习策略,采用概率最大化思想估计模型参数,利用方差对不确定性的捕捉构造k维树,采用贝叶斯公式构建分类决策模型,等等。只有树立正确的统计思维,才能准确高效地运用机器学习方法开展数据处理与分析。本书以统计思维的视角,揭示监督学习中回归和分类模型的核心思想,帮助读者构建理论体系。计算机18万字 大模型垂直领域低算力迁移:微调、部署与优化
本书是一本深度探讨大模型在低算力环境下实现迁移与微调的实践指南,并深入讲解了大模型的部署与优化策略。书中结合多个垂直领域的应用场景,从理论到技术实现,全程详尽讲解了如何应对大模型在行业落地中的技术挑战,帮助读者逐步掌握大模型的迁移与微调核心技术。无论你是大模型开发者、人工智能研究人员,还是对垂直领域AI应用感兴趣的行业专家,本书都将带你深入大模型的核心领域,提供从构建、优化到部署的全流程指导,助你计算机13.7万字- 会员
PyTorch 2.0深度学习从零开始学
PyTorch是一个开源的机器学习框架,它提供了动态计算图的支持,让用户能够自定义和训练自己的神经网络,目前是机器学习领域中的框架之一。《PyTorch2.0深度学习从零开始学》共分15章,内容包括PyTorch概述、开发环境搭建、基于PyTorch的MNIST分类实战、深度学习理论基础、MNIST分类实战、数据处理与模型可视化、基于PyTorch卷积层的分类实战、PyTorch数据处理与模型可计算机11.3万字 - 会员
PyTorch深度学习应用实战
《PyTorch深度学习应用实战》以统计学/数学为出发点,介绍深度学习必备的数理基础,讲解PyTorch的主体架构及最新的模块功能,包括常见算法与相关套件的使用方法,例如对象侦测、生成对抗网络、深度伪造、图像中的文字辨识、脸部辨识、BERT/Transformer、聊天机器人、强化学习、自动语音识别、知识图谱等。本书配有大量案例及图表说明,同时以程序设计取代定理证明,缩短学习过程,增加学习乐趣。计算机15.2万字 - 会员
奇点到来:AIGC引爆增长新范式
增长是企业利用计算机、大数据、人工智能等新技术实现经营增长的新思路和新方法,本书作为该领域的入门级读物,介绍了AIGC在增长领域的技术和实战应用。本书分为4部分,第1部分、第2部分、第4部分主要针对有兴趣了解AIGC背后技术原理、增长模式的变化以及截至2023年3月业界、学术界的最新技术进展的读者;第3部分包含AI的基础知识、基础模型,并从实战应用角度介绍作为应用开发者如何高效上手与利用最新的开源计算机21.9万字 - 会员
设计深度学习系统
本书主要从软件开发者的角度探讨如何构建和设计深度学习系统。作者首先描述一个典型的深度学习系统的整体,包括其主要组件以及它们之间的连接方式,然后在各个单独的章节中深入探讨这些主要组件。对于具体介绍的章节,会在开始时讨论需求,接着介绍设计原则和示例服务/代码,并评估开源解决方案。通过阅读本书,读者将能够了解深度学习系统的工作原理,以及如何开发每个组件。本书的主要读者对象是想要从事深度学习平台工作或将一计算机18.1万字 制造业大模型的构建与实践
本书分两篇,为读者提供基于制造业视角的大模型理论与应用指南。基础篇深入大模型理论层面,主要介绍大模型的基础知识、构建路径、价值对齐策略,同时涉及多模态与AIGC技术、提示词工程的相关知识。应用篇则聚焦于大模型的实践应用层面,主要讲解垂直制造领域微调、RAG等构建技术,AIAgent的原理与应用,以及大模型压缩与部署策略,并且通过具体案例来展示大模型在工业制造及设备运维等方面的应用,最后对大模型进行计算机18.3万字- 会员
机器学习的算法分析和实践
本书是一本全面介绍机器学习方法特别是算法的新书,适合初学者和有一定基础的读者。机器学习可以分成三大类别,监督式学习、非监督式学习和强化学习。三大类别背后的算法也各有不同。监督式学习使用了数学分析中函数逼近方法、概率统计中的极大似然方法。非监督式学习使用了聚类和贝叶斯算法。强化学习使用了马尔可夫决策过程算法。机器学习背后的数学部分来自概率、统计、数学分析以及线性代数等领域。虽然用到的数学较多,但是最计算机7.4万字 - 会员
大模型应用开发:核心技术与领域实践
本书由科大讯飞与中国科大的大模型的资深专家联合撰写,一本书打通大模型的技术原理与应用实践壁垒,深入大模型3步工作流程,详解模型微调、对齐优化、提示工程等核心技术及不同场景的微调方案,全流程讲解6个典型场景的应用开发实践。本书共10章,从逻辑上分为“基础知识”“原理与技术”“应用开发实践”三部分。基础知识(第1章)介绍大模型定义、应用现状、存在的问题,以及发展趋势。原理与技术(第2和3章)详细讲解大计算机12.3万字