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涤生

涤生

算法工程师
算法工程师,主要从事广告相关的算法工作,欢迎关注公众号“机器学习与深度学习剑指offer”(微信号:AI_Offer),发布机器学习面试题及解答,以及一些面经。...更多
创作文章2

PySpark 机器学习实战

Apache Spark 作为目前应用最为广泛的分布式计算框架,能帮助开发者快速处理大数据的查询和计算问题。为了支持 Python 适用 Spark,Apache Spark 社区开发了 PySpark 工具。实际工作中,通常面临对大批量数据进行处理等过程,所以算法工程师很有必要掌握 PySpark 这个工具。本次 Chat 旨在全面系统地介绍 PySpark 的数据处理过程,以及结合实际数据,介绍如何利用 PySpark 训练及调用机器学习模型。 在本场 Chat,会讲到如下内容: - Spark 的核心概念介绍,RDD 和 DataFrame 的使用 - PySpark 在统计分析,回归,分类,聚类的实战案例 - PySpark文本挖掘,推荐系统中的应用 适合人群:数据科学的从业人员,以及有一定python编程基础的在校学生
机器学习
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Tensorflow 2.0 快速入门

当你了解机器学习以及深度学习的基础知识之后,需要一个深度学习框架帮助你快速实现并且部署深度学习的模型。Tensorflow是目前最流行的深度学习框架,并且最近正式发布了Tensorflow 2.0,基于 Keras 和 Eager Execution 让人们更容易上手深度学习模型,并且能很方便地把深度学习模型应用在实际的项目中。 在本场 Chat,会讲到如下内容: - Tensorflow 2.0 相对于1.X版本的改进之处 - 基于 Tensorflow 2.0 快速搭建简单的神经网络,以及实现 CNN、RNN - 如何自定义模型、层、损失函数以及评估指标 - Tensorflow 模型的存储和 Tensorflow Serving 的应用 适合人群:希望快速上手 Tensorflow 2.0 的学生或者技术人员
TensorFlow
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