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- 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型,普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型,这也许能打造「最强」的机器学习基石? 用 NumPy 手写所有主流 ML 模型,普林斯顿博士后 David Bourgin 最近开源了一个非常剽悍的项目。超过 3 万行代码、30 多个模型,这也许能打造「最强」的机器学习基石?
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- 通过一段时间思考,当前AI开发面临的难题主要有下面几类:1. 对于业务开发者,面临繁多的AI工具,安装配置很复杂,大部分时间耗在搭建AI环境而无法聚焦在业务本身。2. 对于AI初学者,刚从高校或者公开课学完AI的基础理论课程的初学者,没有实际开发经验,需要比较长的时间去学习模型调优。3. 对于AI工程师,也会有不少痛点,比如说准备数据会非常累,尤其是数据的标注、筛选等,第二... 通过一段时间思考,当前AI开发面临的难题主要有下面几类:1. 对于业务开发者,面临繁多的AI工具,安装配置很复杂,大部分时间耗在搭建AI环境而无法聚焦在业务本身。2. 对于AI初学者,刚从高校或者公开课学完AI的基础理论课程的初学者,没有实际开发经验,需要比较长的时间去学习模型调优。3. 对于AI工程师,也会有不少痛点,比如说准备数据会非常累,尤其是数据的标注、筛选等,第二...
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