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最近由于工作需要,在阅读一些关于可解释AI方面的论文和书籍,对该领域有了一点浅显的认识,本文从技术简介、技术分类与主要研究方向加以简要介绍。
本文继续PyTorch学习系列教程,来介绍在深度学习中最为基础也最为关键的数据结构——Tensor。一方面,Tensor之于PyTorch就好比是array之于...
作为一名新时代打工人,最近一段时间的就业大环境可真是没什么好消息可言啊,从国内到国际,从天灾到人祸,各行各业都简直是太难了。有感于此,本文从某招聘网站以“算法工...
前两篇推文分别介绍了DNN和CNN,今天本文来介绍深度学习的另一大基石:循环神经网络,即RNN。RNN应该算是与CNN齐名的一类神经网络,在深度学习发展史上具有...
今天本文继续PyTorch学习系列。虽然前几篇推文阅读效果不是很好(大体可能与本系列推文是新开的一个方向有关),但自己选择的路也要坚持走下去啊!
笔者早先学习Python以及数据分析相关知识时,对Pandas投入了很多精力,自认掌握的还算扎实,期间也总结分享了很多Pandas相关技巧和心得(点击上方“Pa...
继续PyTorch学习系列。前篇介绍了PyTorch中最为基础也最为核心的数据结构——Tensor,有了这些基本概念即可开始深度学习实践了。本篇围绕这一话题,本...
了解小编的读者应该知道,我在从事了一段数据分析师的工作之后,目前岗位的title已经换成了算法工程师。虽然两个岗位存在很大交集和共通之处,但无论是工作思维还是所...
Pandas对于日常数据分析和处理来说是最常用的工具(没有之一),笔者之前也总结分享了很多相关用法和技巧。与之不同,今天本文来介绍几个已经在函数文档中列入"de...
前篇推文介绍了深度学习中最为基础和常见的一类网络——深度神经网络,也就是DNN,其源起于MLP网络,经过丰富的激活函数和反向传播算法的加持,使得网络在层数深的情...
近几天的推文中,分别对深度学习中的三大神经网络——DNN、CNN、RNN进行了系统的介绍,今天本文以股票数据集为例对其进行案例实战和对比。
趁着清明小假期,决定继续输出几篇文章。对于PyTorch学习教程系列,有了前几篇推文做铺垫,这次打算用三篇文章分别介绍一下深度学习中的三大基石:DNN、CNN、...
近来在浏览DataCastle竞赛平台时,注意到了上面挂载的一些数据挖掘训练赛题目,因为是定位于训练赛,主要用于帮助初学者快速熟悉和练手机器学习技能,所以赛题难...
相信很多IT从业者程序员都或多或少的存在一些强迫症属性,可能的表现包括:对软件安装的位置选择、代码编写的变量命名规范、文件归档分类等,有时候不能按照自己的预期进...
近年来,可解释AI(eXplainable AI,XAI)是人工智能的一个热门方向,相关研究内容呈现快速增长趋势。在众多可解释AI相关开源工具中,微软的inte...
数据可视化是指用图形或表格的方式来呈现数据。图表能够清楚地呈现数据性质, 以及数据间或属性间的关系,可以轻易地让人看图释义。用户通过探索图(Expl...
新的一年还是要肝起来啊,这个公众号节前节后沉寂了快两个月了,许久没更新原创推文,自己感觉不能再这样堕落下去了。所以最近一直在思考写些什么推文:既要符合当下工作所...
时序预测是一类经典的问题,在学术界和工业界都有着广泛的研究和应用。甚至说,世间万物加上时间维度后都可抽象为时间序列问题,例如股票价格、天气变化等等。关于时序预测...
在前期推文Python中的时序分析工具包推荐(1)中介绍了时序分析的三个工具包,分别侧重于时序特征工程、基于sklearn的时序建模和更为高级的时序建模工具。今...
时间序列分析是一类经典问题,常见的场景需求包括时序预测、时序分裂、时序聚类、异常检测等。作为一名算法工程师,当调包遇上时间序列,有哪些好用的工具包呢?本篇首先介...
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