教程地址：http://www.showmeai.tech/tutorials/33
数据科学是关于数据的。网络上有各种来源可以为您的数据分析或机器学习项目获取数据。最受欢迎的来源之一是 Kaggle，我相信我们每个人都必须在我们的数据旅程中使用它。
丰色 发自 凹非寺 量子位 | 公众号 QbitAI 很快啊—— 目标检测经典模型YOLO的第八个版本就已经发布了。 这次升级不少，包括命令行界面、Python API、backbone结构等，精度相比YOLOv5高了一大截（速度官方还没公布）。 下面是网友实测，几个不同规模的变体在目标检测、实例分割和图像分类三项任务上的涨点最高达到了33.21%。 不知道YOLOv8这一出，v5版本还会“苟”多久？ oh我们还发现已经有人用它在自定义数据集上完成了一波训练，效果是这样滴： 这精准度和稳定性，让网友狠
随着大模型的发展，越来越多人员参与到大模型炼丹和实践中，但HuggingFace在国内无法方便访问，带来不少问题。
你是否想使用python进行机器学习但却难以入门？ 在这篇教程中，你将用Python完成你的第一个机器学习项目。 在以下的教程中，你将学到： 下载并安装Python SciPy，为Python中的机器学习安装最有用的软件包。 使用统计摘要和数据可视化加载数据集并了解其结构。 创建6个机器学习模型，并挑选出最佳模型以确保准确性。 本教程为决心使用python进行机器学习的新手做一个讲解。 让我们开始吧！ 2017/01 更新：更新后反映了版本0.18中的scikit- learn API的变化。
选自OpenAI 作者：Alec Radford等 机器之心编译 参与：吴攀 近日 OpenAI 公布了一项新研究，介绍了一种可以学习情感表征的无监督式的系统，该系统可以预测亚马逊网站上评论文本中的下一个字符，而让人惊讶的是，该系统中还出现了意料之外的「情感神经元（sentiment neuron）」，其囊括了几乎所有的情感信号。OpenAI 官方博客刊文对这一研究进行了解读，机器之心对该解读文章和论文摘要进行了编译，原论文可点击文末「阅读原文」查阅。 论文地址：https://arxiv.org/abs/
Swifter是一个“以最快的方式将任何函数应用于Pandas dataframe或series”的库。
他说，这些数据集可以用来训练图像分类器，使用CNN做出来的分类器，分辨上述的5种图像准确度可以达到91%。
聊天机器人是“通过听觉或文本方法进行对话的计算机程序”，苹果的Siri, 微软的Cortana, 谷歌助手和亚马逊的Alexa是当下最流行的四种会话代理，它们能帮助你获得出行路线，检查运动项目的得分，给你通讯录里的人打电话并且可能会意外地让你订购一个$170的玩偶屋。 这些产品都有听觉接口，会话代理通过语音信息与你对话。在这篇文章中，我们将更多地关注只采用文本操作的聊天机器人。Facebook一直在大力投资FB Messenger机器人，它允许小型企业和组织创建机器人来提供用户支持和提出问题。聊天机器人已经
Python是一门神奇的语言。事实上，它是世界上发展最快的编程语言之一。它已经一次又一次地证明了它在跨行业的开发人员职位和数据科学职位上的实用性。Python的整个生态系统及其库使其成为全世界用户(初学者和高级用户)的最佳选择。它的成功和流行的原因之一是它的健壮库集的存在，这些库使它能够做到非常动态和快速。
初学者学习机器学习和深度学习的时候，经常会找不到练习的数据，本文提供了获取数据的一些方法。
许多现代网络应用依靠解释型编程语言，因为它们有丰富的库和包。像PyPI、Npm和RubyGems这样包管理器提供了一个集中的仓库，开发者可以搜索和安装代码包，以帮助开发。包管理器不仅使开发过程更加有效，而且还创建了一个大型社区，进行合作和分享开源代码。不幸的是，攻击者已经找到方法渗透到这些社区，用恶意代码感染良性的流行软件包，窃取凭证，安装后门，甚至滥用计算资源进行加密货币挖掘。
要使用Python处理数据，首先要将数据装载到Python，这里使用Python pandas来读取Excel文件。
如果是一位尚未尝试过数据科学项目的初学者，那么从“没有经验”的起点到称为“专家”的非常理想的目的地的可能过渡只不过是数据集。
在如今深度学习的领域中，如果把数据比作老K，用以确保数据格式正确的就是Q，或者至少也得是J或者10，由此你可以看出它相当重要。在努力收集图像并注释所有的对象之后，你需要决定用什么格式来存储所有的信息。与其他你需要担心的事情相比，做这个决定似乎不算困难，但如果你想看到不同模型在数据上的表现差异多大，这一步是至关重要的。
大家好！我们都知道在进行生物信息分析的时候，会用到原始数据fastq文件。但是，我们想利用别人的测序数据进行重分析时，一般不能直接从NCBI数据库中下载到fastq文件，而是要先下载SRA数据。那么，如何能高效下载SRA数据呢，目前主要的方式包括5种：通过NCBI官方提供的SRA Toolkit工具进行下载；通过链接直接下载或Linux中的wget下载；利用aspera 高速下载；利用grabseqs 工具下载；运用python爬虫等工具进行辅助下载。这几种方式已有很多小伙伴发了帖子，想要使用哪种方式直接问度娘就好！
本文为您提供了COCO数据集的全面指南，涉及其下载、安装及使用方法。文章内容覆盖Python编程语言和机器学习框架，适用于所有级别的读者。关键词包括COCO数据集、图像识别、机器学习应用、Python数据处理、深度学习教程。
知乎链接：https://zhuanlan.zhihu.com/p/54934304
python中有不同的技术/库用于数据可视化，如Matplotlib, Seaborn, Plotly等。但是在使用所有这些库的同时，我们需要定义我们想要可视化的图的类型和我们需要可视化的参数。
雷锋网 AI 研习社按，随着深度学习的发展，很多技术已经落地，成为我们每天都能接触到的产品，人脸识别就是其中之一。人脸识别的应用范围很广，涉及上下班打卡、门禁、设备登录、机场、公共区域的监控等多个领域。
这篇文章介绍了一个名为Q的框架，旨在改善大型语言模型（LLMs）在多步推理任务中的性能。作者指出，尽管LLMs在许多自然语言任务上表现出色，但在执行多步推理时，由于其自回归生成过程，容易产生错误、幻觉和不一致的陈述。Q框架通过将多步推理视为启发式搜索问题，引入了一个通用、多功能且灵活的框架，通过有意识的规划引导LLMs的解码过程。
2017 年，Facebook 开源了针对深度学习的框架 PyTorch。PyTorch 可以帮助开发者和研究人员更加轻松的构建和训练模型。凭借其简单易用、功能强大、用途广泛等特点，PyTorch 广受欢迎，且至今仍是最火的深度学习框架之一。 近年来，随着数据集和模型规模的日益庞大，出于效率考虑，开发者通常采用分布式训练的方式，提⾼训练速度以加快模型迭代。流行的深度学习框架 PyTorch 也为分布式训练提供了内置支持。PyTorch 的分布式训练方式主要有 DP (DataParallel)、DDP (
AI 科技评论按：文章的作者 Georgios Drakos 是一名数据科学家，通过本文作者向我们介绍了交叉验证的基本概念、作用以及如何使用。AI 科技评论根据原文进行了编译。
那么机器学习在其中扮演了什么角色呢？我相信你一定听说过一种机器学习技术，它甚至可以生成模仿名人的假视频。类似地，自然语言处理（NLP）技术也被用来生成假文章，这一概念被称为“神经假新闻”。
作者：Lai Wei、Kalyanee Chendke、Aaron Markham、Sandeep Krishnamurthy 机器之心编译 参与：路、王淑婷 今日 AWS 发布博客宣布 Apache MXNet 已经支持 Keras 2，开发者可以使用 Keras-MXNet 深度学习后端进行 CNN 和 RNN 的训练，安装简便，速度提升，同时支持保存 MXNet 模型。 感谢 Keras 和 Apache MXNet（孵化）开源项目的贡献者，Keras-MXNet 深度学习后端现已可用。 地址：ht
本节为《Chapter 1：Why Python for Excel?》的第一部分，简单地讲解了Excel的历史，Excel编程的最佳实践，以及Excel为适应发展而作出的变化。 当你每天花费很多时间
在接下来的几篇文章中，我们将训练计算机视觉+深度学习模型来进行面部识别。在此之前，我们首先需要收集脸部数据集。
大数据文摘授权转载自数据派THU作者：陈之炎 一直以来，Twitter是新闻的重要来源，在COVID-19大流行期间，公众可以在推特上表达自己的焦虑情绪。然而，要对Twitter上海量的COVID-19信息手动进行分类、过滤和总结，几乎是不可能做到的。这个艰巨而富有挑战性的任务便落到了BERT 头上，作为自然语言处理（NLP）领域机器学习工具的不二选择，利用BERT模型来对Twitter上海量的COVID-19信息自动进行分类、过滤和总结，提高对Twitter上相关COVID-19内容的理解，以及针对这
在接下来的几篇博文中，作者将带领大家训练一个「计算机视觉+深度学习」的模型来执行人脸识别任务。但是，要想训练出能够识别图像或视频流中人脸的模型，我们首先得收集人脸图像的数据集。
计算机视觉正在彻底改变医学成像。算法正在帮助医生识别可能错过的十分之一的癌症患者。甚至有早期迹象表明胸部扫描可有助于COVID-19的识别，这可能有助于确定哪些患者需要进行实验室检查。
synapseclient 是一个 Python 库，专门设计用于与 Synapse 数据平台进行交互。其具有以下功能
谷歌于2019年3月6日和7日在其年度TensorFlow开发者峰会上发布了最新版本的TensorFlow机器学习框架。这一新版本使用TensorFlow的方式进行了重大改进。TensorFlow拥有最大的开发者社区之一，从机器学习库到完善的机器学习生态系统已经走过了漫长的道路。
本文深入探讨了当前主流大模型高效微调方法——低秩适应（LoRA）。在代码编程、数学推理两个领域，对比了LoRA和全微调在不同数据规模下的性能。结果表明：LoRA在大多数情况下性能不如全微调，但作为一种正则化手段，LoRA能够保证在源领域上的性能（遗忘问题），并减少对新任务的学习成本。最后作者还给出了使用LoRA的最佳实践，来方便大家更有效地利用LoRA进行大模型微调。
我之前写过关于 现代数据湖参考架构，解决了每个企业面临的挑战 — 更多数据、老化的 Hadoop 工具（特别是 HDFS）以及对 RESTful API（S3）和性能的更大需求 — 但我想填补一些空白。
机器之心报道 机器之心编辑部 只需要把公式图片用鼠标拖动到工具内，就能一键转成 LaTex 公式。 写论文、做研究时，最让你头疼的是什么？想必公式编辑会榜上有名。那么有没有便捷的方法进行公式编辑呢？这里推荐一款神器，它使用 PyTorch Lightning 可将 LaTeX 数学方程的图像映射到 LaTeX 代码。 它的效果是这样的，输入一张带公式的图片，它能转换成 LaTeX 代码形式： 而它的名字也是很直接的，就叫做「Image to LaTex Converter」，把产品功能写在了明面上。 项
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关于如
模型基于BERT-LARGE （英文，不区分大小写，全字屏蔽）模型。BERT-LARGE主要用于训练英文维基百科（3.5B字）和免费书籍语料库（0.8B字）等大型的原始文本数据集，虽然这些数据集中包含了海量的数据，但是它却没有包含特殊子领域的相关信息，在一些特定的专业领域，已经有了利用transformer模型训练特殊专业领域的预料库的相关案例，如BIOBERT和SCIBERT，这些模型均采用完全相同的无监督训练技术MLM / NSP / SOP，需要消耗巨大的硬件资源。更为常见和通用的方法是首先利用通用的模型训练出权重，在完成专业领域的预训练之后，再将专业领域的预训练结果代替通用领域的预训练结果，输入到下游任务中进行训练。
学完了本书介绍的所有强大的方法，你现在可能很想马上行动，开始用你最喜欢的算法来解决数据相关的问题。但这通常并不是开始分析的好方法。机器学习算法通常只是更大的数据分析与决策过程的一小部分。为了有效地利用机器学习，我们需要退后一步，全面地思考问题。首先，你应该思考想要回答什么类型的问题。你想要做探索性分析，只是看看能否在数据中找到有趣的内容？或者你已经有了特定的目标？通常来说，你在开始时有一个目标，比如检测欺诈用户交易、推荐电影或找到未知行星。如果你有这样的目标，那么在构建系统来实现目标之前，你应该首先思考如何定义并衡量成功，以及成功的解决方案对总体业务目标或研究目标有什么影响。假设你的目标是欺诈检测。
就在今年 9 月，这款从开放公测起便屡次登顶国内外讨论热度和手游吸金榜第一的开放世界冒险游戏更新了版本，添加 / 丰富了地图，并且上线了一款小游戏——钓鱼。游戏中多个水域都有钓鱼点，不同的位置可以钓不同的鱼。
本文提供了一个使用开源神经影像数据集的协议。涵盖了一个公开数据项目的所有阶段，包括数据的下载到结果的撰写，以及在公共存储库和预印本上共享数据和结果。
传统的方法通常通过将大量文档拼接并切分成等同于模型的上下文长度的训练序列。这虽然提高了训练效率，但也常导致文档的不必要截断，损害数据完整性，导致关键的上下文信息丢失，进而影响模型学习到的内容的逻辑连贯性和事实一致性，并使模型更容易产生幻觉。
GPT-2，这个造假新闻编故事以假乱真，能完成阅读理解、常识推理、文字预测、文章总结等多种任务的AI模型，从诞生开始就引起大量关注。
长短期记忆网络（LSTM）是一种强大的递归神经网络，能够学习长观察值序列。 LSTM的一大优势是它们能有效地预测时间序列，但是作这种用途时配置和使用起来却较为困难。 LSTM的一个关键特性是它们维持一个内部状态，该状态能在预测时提供协助。这就引出了这样一个问题：如何在进行预测之前在合适的 LSTM 模型中初始化状态种子。 在本教程中，你将学习如何设计、进行试验并解释从试验中得出的结果，探讨是用训练数据集给合适的 LSTM 模型初始化状态种子好还是不使用先前状态好。 在完成本教程的学习后，你将了解： 关
大家好，前面写了一个OpenVINO部署YOLOv5推理的教程，收到很多反馈！这里就再写了一篇如何使用YOLOv5训练自定义对象检测，从数据准备到推理整个环节，帮助大家更好的使用YOLOv5来解决实际问题。整个文章主要分为三个部分，分别是数据准备与YOLO格式数据转换，模型训练与推理测试，模型转换为ONNX与部署。
近日，第 26 届 ACM SIGKDD 知识发现和数据挖掘会议KDD 2020公布了最佳论文奖、最佳论文亚军奖、最佳学生论文奖等多个奖项。
总体而言，这份研究在于理解人类编写代码的过程（例如 GitHub 的 commit），并使用深度神经网络模拟这个动态的编辑过程。只需要给定上一次的编辑信息，模型就能预测下一次代码编辑该改什么，从而继续修改与生成代码。前一段时间，OpenAI 的 GPT-2 能生成逼真的自然语言对话，也许采用相同的模式，这种动态代码编辑也能生成「逻辑合理」的源代码。
人脸识别在我们的生活中随处可见，例如在大楼门禁系统中，它取代了传统的门禁卡或密码，提高了进出的便捷性和安全性。在商场安保方面，人脸识别被广泛应用于监控系统，有助于识别和跟踪潜在的犯罪嫌疑人或失踪人员，提升了安全防范的能力。另外，手机解锁也是人脸识别技术的重要应用之一，它为用户提供了一种快捷、便利的身份验证方式，替代了传统的密码或指纹识别。
卷积神经网络（CNN）非常适合计算机视觉任务。使用对大型图像集（如ImageNet，COCO等）进行训练的预训练模型，可以快速使这些体系结构专业化，以适合独特数据集。此过程称为迁移学习。但是有一个陷阱！用于图像分类和对象检测任务的预训练模型通常在固定的输入图像尺寸上训练。这些通常从224x224x3到某个范围变化，512x512x3并且大多数具有1的长宽比，即图像的宽度和高度相等。如果它们不相等，则将图像调整为相等的高度和宽度。
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