机器学习
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机器学习是计算机系统用于逐步改善其在特定任务上的性能的算法和数学模型的研究。
机器学习是计算机系统用于逐步改善其在特定任务上的性能的算法和数学模型的研究。
使用 MLlib 进行机器学习（十 - 上）
写在前面： 大家好，我是强哥，一个热爱分享的技术狂。目前已有 12 年大数据与 AI 相关项目经验， 10 年推荐系统研究及实践经验。平时喜欢读书、暴走和写作。
WAIC|高精准、低成本，九章云极 DataCanvas 突破 AutoML 难题
在上海世博中心拉开帷幕。WAIC·AI 开发者论坛”，并发表“Hypernets：自动化机器学习的基础框架”主题演讲。
如何为你的机器学习项目抓取网页数据？
前不久，我在 LearnML 子论坛上看到一篇帖子。楼主在这篇帖子中提到，他需要为自己的机器学习项目抓取网页数据。很多人在回帖中给出了自己的方法，主要是学习如何使用 BeautifulSoup 和 Selenium。
作业帮基于 WeNet + ONNX 的端到端语音识别方案
本文介绍了作业帮的 WeNet + ONNX 端到端语音识别推理方案，实验表明，相比 LibTorch，ONNX 的方案可获得 20% 至 30% 的速度提升。
快手八卦！突破 TensorFlow、PyTorch 并行瓶颈的开源分布式训练框架来了！
Bagua 突破了这一点，专门针对分布式场景设计了特定的优化算法，实现了算法和系统层面的联合优化，性能较同类提升 60%。
如何高效实现图片搜索？Dropbox 的核心方法和架构优化实践
在这篇文章中，我们将基于机器学习中的技术描述图像内容搜索方法背后的核心思想，然后讨论如何在 Dropbox 现有的搜索基础架构上构建高效的实现。
Uber 探索利用图学习模型解决欺诈检测问题
本文展示了一种应用前沿的、名为关系图卷积网络（relational graph convolutional network，RGCN）[1] 的深度图学习模型，用于检测这种勾结的案例研究。
通过人工智能和机器学习实现完全自动化的 5 种方法
通过引入智能测试自动化工具，可以解决传统测试自动化的难点，从而获得最佳结果。下面分享 5 种通过人工智能和机器学习实现完全自动化的方法，这些方法能够帮助项目团队减少测试工作量，提高测试覆盖率。
