資料科學家最需要什麼技能?
本文整理了多個求職網站的資訊,對僱主最希望資料科學傢俱備的技能進行了分析,並提供了一些建議。 資料科學家需要涉獵很多——機器學習、電腦科學、統計學、數學、資料視覺化、通訊和深度學習。這些領域中有幾十種語言
本文整理了多個求職網站的資訊,對僱主最希望資料科學傢俱備的技能進行了分析,並提供了一些建議。 資料科學家需要涉獵很多——機器學習、電腦科學、統計學、數學、資料視覺化、通訊和深度學習。這些領域中有幾十種語言
在 EMNLP 2018 中,針對短文字的處理,騰訊 AI Lab 釋出了 論文 Topic Memory Networks for Short TextClassification。這篇論文由騰訊 AI L
NumPy(Numerical Python)是 Python 中的一個線性代數庫。對每一個數據科學或機器學習 Python 包而言,這都是一個非常重要的庫,SciPy(Scientific Python)、M
中國網訊(彭昌堤)為繼續積極響應國家“一帶一路”倡議,紀念“改革開放四十週年”,啟迪創新思維,提升西安國際影響力,弘揚程式員精神,加快推進軟體和資訊服務業成為大西安追趕超越的重要支柱產業,著力打造全球“軟體名城”和“
來源:ACL 2018 原文: Universal Language Model Fine-tuning for Text Classification Introduction 遷移學習在
我們正在進入資料科學實踐的新階段,即“無程式碼”時代。 像所有重大的變化一樣,這個變化還沒有在實踐中清晰地體現,但這個變化影響深遠,發展趨勢非常明顯。 現在,每一週都會有一些自動程式碼行業的最新進展。創業公
在今年於巴黎舉行的理論電腦科學領域的最頂級會議——電腦科學年度基礎論壇(FOCS)上,一位來自加州大學伯克利分校的博士後“一戰成名”:烏爾米拉·馬哈德(Urmila Mahadev)的成果被會議授予“
自然語言處理中的語言模型預訓練方法 最近,在自然語言處理( NLP )領域中,使用語言模型預訓練方法在多項 NLP 任務上都獲得了不錯的提升,廣泛受到了各界的關注。就此,我將最近看的一些相關論文進行總結,
Google AI Language在2018.10釋出的論文,提出一種預訓練語言模型,在十多個NLP任務中取得了SOTA的效果。 1.現有的LM 兩種使用語言模型的方法: Feature-bas
Google AI最近又掀起了瓜界旋風。這次是BERT模型刷爆了閱讀理解的各項測試,一夜間大家似乎走進了NLP的"新時代"。 在11項NLP任務中,BERT模型奪得SOTA結果,在自然語言處
近期,Google AI 公開了一篇 NLP 論文,介紹了新的語言表徵模型 BERT,該模型被認為是最強 NLP 預訓練模型,重新整理了 11 項 NLP 任務的當前最優效能記錄。今日,機器之心發現 GitHu
寫給6個月前的我 我將主要關注語義分割這樣一種畫素級別的分類任務及其特定的一種演算法實現。另外我將提供一些近期一直在做的案例練習。 從定義上講,語義分割是將影象分割為連續部件的過程。例如,對屬於一個人、
我已經設法最終構建並執行pocketphinx(pocketphinx_continuous).我遇到的問題是如何提高準確性.根據我的理解,您可以指定一個字典檔案(-dict test.dic).所以
之前分享過一篇 使用Pandas更好的做資料科學 , 今天我們將學習pandas中的風騷操作: df.resample: 重新取樣 df.agg: 聚合(對列進行聚合操
2018 AI開發者大會是一場由中美人工智慧技術高手聯袂打造的AI技術與產業的年度盛會!這裡有15+矽谷實力講師團、80+AI領軍企業技術核心人物、100+技術&大眾實力媒體、1500+AI專業開發者