阿里云文档 2024-12-09

多媒体分析Python SDK文档

PAI多媒体分析支持通过Python SDK调用各项算法服务。本文为您介绍多媒体分析Python SDK的接口详情以及使用Python SDK调用算法服务和查询结果的示例。

文章 2024-11-25 来自:开发者社区

【大数据分析&机器学习】分布式机器学习

  机器学习方法是计算机利用已有的数据生成某种模型,并利用此模型预测的一种方法。在确定模型结构之后,根据已知模型寻找模型参数的过程就是训练,训练过程中不断依据训练数据来迭代调整模型的参数值,从而使模型的预测结果更为准确。在现实应用中,要达到好的效果,训练数据集可能很大,模型参数量剧增,...

【大数据分析&机器学习】分布式机器学习
阿里云文档 2024-11-14

Responsible AI-公平性分析

Responsible AI对人工智能模型(AI模型)开发者和企业管理者十分重要,Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节,是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。

文章 2024-10-18 来自:开发者社区

模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)

一、导入关键包 # 导入数据分析需要的包 import pandas as pd import numpy as np # 可视化包 import seaborn as sns sns.set(style="whitegrid") import matplotlib.pyplot as plt %matplotlib inline # 忽略警告信息 import warnings warning....

模型预测笔记(一):数据清洗分析及可视化、模型搭建、模型训练和预测代码一体化和对应结果展示(可作为baseline)
文章 2024-10-08 来自:开发者社区

【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

从零到精通:全面揭秘Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用 前言 欢迎讨论:如果你在学习过程中有任何问题或想法,欢迎在评论区留言,我们一起交流学习。你的支持是我继续创作的动力! 点赞、收藏与分享:觉得这篇文章对你有帮助吗?别忘了点赞、收藏并分享给更多的小伙伴哦!你们的支持是我不断进步的动力! 分享给更多人:如果你觉得这篇文章对你...

【Python篇】从零到精通:全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用
文章 2024-09-19 来自:开发者社区

文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计

一、介绍 使用Python作为开发语言,基于文本数据集(一个积极的xls文本格式和一个消极的xls文本格式文件),使用Word2vec对文本进行处理。通过支持向量机SVM算法训练情绪分类模型。实现对文本消极情感和文本积极情感的识别。并基于Django框架开发网页平台实现对用户的可视化操作和数据存储。 本项目通过开发一个基于Python语言的文本情感分析系统,能够自动识别文本中的情感倾向,并区分.....

文本情感识别分析系统Python+SVM分类算法+机器学习人工智能+计算机毕业设计
阿里云文档 2024-08-22

使用云原生AI套件分析优化机器学习模型

为了确保模型在正式部署前达到上线标准,您可以使用模型分析优化工具对模型进行性能压测、模型分析、模型优化等操作,对模型的性能进行分析优化。本文以PyTorch官方提供的Resnet18模型、GPU类型为V100卡为例,介绍如何使用模型分析优化工具。

文章 2024-08-17 来自:开发者社区

【人工智能】项目实践与案例分析:利用机器学习探测外太空中的系外行星

 一、项目背景 探测外太空中的系外行星是天文学和天体物理学的重要研究领域。随着望远镜观测技术的进步和大数据的积累,科学家们已经能够观测到大量恒星的光度变化,并尝试从中识别出由行星凌日(行星经过恒星前方时遮挡部分光线)引起的微小亮度变化。然而,由于数据量巨大且信号微弱,传统方法难以高效准确地识别所有行星信号。因此,本项目旨在利用机器学习技术,特别是深度学习,从海量的天文观测数据中...

【人工智能】项目实践与案例分析:利用机器学习探测外太空中的系外行星
阿里云文档 2024-06-13

Responsible AI-错误分析

Responsible AI对人工智能模型(AI模型)开发者和企业管理者十分重要,Responsible AI贯穿在AI模型的开发、训练、微调、评估、部署等环节,是保障AI模型安全、稳定、公平、符合社会道德的重要方法。PAI已支持用户在DSW中集成Responsible AI的相关工具对产出的AI模型进行公平性分析、错误分析及可解释性分析。

文章 2024-04-17 来自:开发者社区

R语言梯度提升机 GBM、支持向量机SVM、正则判别分析RDA模型训练、参数调优化和性能比较可视化分析声纳数据

原文链接:http://tecdat.cn/?p=24354 本文介绍简化模型构建和评估过程。 caret包的train 函数可用于 使用重采样评估模型调整参数对性能的影响 在这些参数中选择“最佳”模型 从训练集估计模型性能 首先,必须选择特定的模型。 调整模型的第一步是选择一组要评估的参数。例如,如果拟合偏最小二...

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