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Machine Learning Engineer Learning Path
Google Cloud机器学习工程师学习路径是为希望在Google Cloud平台上构建和部署机器学习解决方案的个人或团队而设计的。学习者将掌握丰富的实操经验,控制关键技能,进而获得Google Cloud机器学习工程师认证。- 627
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ChatGPT:人工智能聊天机器人的应用和发展
本文介绍了人工智能聊天机器人ChatGPT的应用和发展,以及它在人工智能和机器学习领域的重要性。同时还介绍了OpenAI的另一个令人惊叹的在线人工智能工具DALL-E 2。- 114
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AIGC:人工智能的新时代及智能生成动漫头像实战
AIGC可能会是人工智能的下一个时代,而使用人工智能生成动漫头像是智能生成技术的实战应用,本文详细介绍了AIGC的全过程及智能生成动漫头像的原理和意义。- 473
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深度学习模型微调及数据集构建实例
本文介绍了深度学习训练的常规步骤,微调模型的几个思考方向,以及构建自定义数据集用于微调大模型的方法,同时以PyTorch和TensorFlow实现中文手写识别的深度学习例子。- 486
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手搓神经网络Fashion MNIST训练实战-基于BP反向传播
本文基于之前的BP反向传播文章,使用TensorFlow手搓神经网络框架,实现Fashion MNIST的训练。包括数据加载、预处理、模型定义等实战内容。- 881
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TensorFlow下的基础命令语句:数组、字典、判断、循环、与函数
本文介绍了在TensorFlow中使用的基础命令语句,包括数组、字典、判断、循环和函数。了解这些基础命令可以帮助您更好地使用TensorFlow进行机器学习算法的编程实现。- 170
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TensorBoard可视化在机器学习中的应用
本文介绍如何使用TensorBoard在机器学习中进行变量显示、损失函数可视化和模型保存等功能,加速机器学习模型的开发和优化。掌握这些技巧可以帮助你更好地理解模型的训练过程和效果,并提升模型的性能。- 483
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使用TensorFlow-CPU 2.4和Python 3.8搭建CNN模型处理CIFAR图像数据
本教程介绍了如何使用TensorFlow-CPU 2.4和Python 3.8搭建CNN模型处理CIFAR图像数据,包括加载、展示、处理数据以及搭建模型架构。通过本教程,您可以了解如何处理图像数据并构建一个卷积神经网络模型来进行图像分类任务。- 306
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如何在CentOS 7上编译TensorFlow v1.15.0源码
本教程将指导您如何在CentOS 7上使用Bazel编译TensorFlow v1.15.0的源码,让您轻松开始使用最新的TensorFlow版本。- 286
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TensorFlow模型训练常见案例:解决数据预处理中的算子问题
本文分享了基于TensorFlow的Python API开发的训练脚本在昇腾平台执行失败或性能差的典型案例,并给出了原因分析及解决方法,主要解决了数据预处理中存在资源类算子和tf.Variable导致训练异常的问题。同时提供了修改训练脚本以启用混合计算能力的方法。- 125
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基于深度学习的垃圾邮件识别技术及实现方法
本文详细介绍了使用深度学习技术进行垃圾邮件识别的方法,并提供了相应的代码实现。通过Python和TensorFlow库来构建和训练模型,以解决垃圾邮件识别难题。- 403
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使用TensorFlow处理Oxford-IIIT Pet数据集的方法
本文介绍了使用TensorFlow处理Oxford-IIIT Pet数据集的方法,包括获取数据,处理数据,搭建模型,编译、训练模型和预测。通过对数据集的归一化处理和图像大小调整,为后续模型计算做准备。- 216
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TensorFlow基础知识:图像分类的基本概念和具体实现步骤
本文介绍了TensorFlow基础知识以及图像分类的基本概念和具体实现步骤,涵盖了卷积神经网络和使用VGG16预训练模型的具体实现步骤,并提供了相应的代码示例和训练模型的测试和评估方法。- 366
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使用BERT和BILSTM计算文本相似度的tensorflow-gpu实现教程
本教程详细解释了在tensorflow-gpu基础上,使用BERT和BILSTM计算文本相似度的实现过程,涵盖了数据处理、参数设置和数据集读取等内容。- 397
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