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  • 机器学习 研发数据
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    2019-06-18 12:48:18

    摘要

    药物研发管线漫长、复杂且取决于许多因素。机器学习(ML)通过丰富且高质量的数据改进指定问题的发现和决策。机器学习在药物发现的所有阶段都有应用:靶标验证、生物标志物的鉴定和临床试验中数字病理学数据的分析。应用程序的范围和方法不同,有些方法可以产生准确的预测和解释。应用机器学习的主要挑战在于ML产生的结果缺乏可解释性和可重复性,可能限制其应用。在所有领域,仍然需要生成系统和全面的高维数据。

     

    介绍

    生物系统是发育和疾病期间复杂的信息来源。 现在使用大量的“组学”和智能技术系统地测量和挖掘这些信息。针对生物学和疾病的高通量方法的出现为制药业带来了挑战和机遇,其目的是确定可用于开发药物的治疗假设。许多因素的最新进展导致对制药工业中机器学习方法的使用兴趣增加;再加上无限可扩展的存储ML提供基础的数据集类型,增加了制药公司能够访问和组织更多数据的机会。数据类型可以包括图像、文本信息、生物特征、来自可穿戴设备的其他信息和高维组学数据。

     

    人工智能(AI)领域已经从大量的理论研究转向现实世界的应用。这种爆炸性增长的大部分与图形处理单元(GPU)等新计算机硬件的广泛可用性有关。新的ML算法的从数据构建强大的模型以及这些技术在众多公共竞赛中的成功,有助于增加ML在制药公司中的应用。尽管许多消费者服务行业早已采用ML领域的新方法,但制药行业的采用率一直滞后。 众所周知,药物开发的成功率在所有治疗领域和整个制药行业都非常低。最近对21143种化合物的研究发现,总体成功率低至6.2%。 因此,制药行业中使用ML技术的许多理由是由业务需求驱动以降低总体损耗和成本。

     

    药物研

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    用于数据挖掘的支持向量机算法研究
    数学规划在数据挖掘和机器学习中的应用
    数据挖掘的建模及在生物信息学中的应用研究
    面向不确定性推理和数据分析的模式识别方法研究
    基于最大频繁项目集的数据挖掘关联规则算法研究
    数据挖掘技术在方剂配伍领域的应用研究
    基于粗糙集数据挖掘技术的客户价值分析
    基于数据挖掘技术的轴承寿命预测的研究
    基于支持向量机的代价敏感数据挖掘研究与应用
    基于支持向量机的公路车流量数据分析与预测模型
    基于数据挖掘的决策树算法研究及应用探讨
    基于数据挖掘的设备故障诊断
    数据挖掘中若干数学模型与算法研究
    基于支持向量机的过程工业数据挖掘技术研究
    粗糙集理论在银行数据分析中的利用
    数据挖掘聚类算法研究
    基于支持向量机的数据挖掘技术研究
    基于贝叶斯理论的海量科学数据挖掘
    基于机器学习和数据挖掘的入侵检测技术研究
    数据挖掘在企业营销中的应用研究
    数据挖掘技术与分类算法研究
    基于支持向量机的数据挖掘
    数据挖掘在网络故障诊断中的应用
    基于Web的空间数据挖掘研究
    支持向量机算法研究及在基因表达数据分析中的应用
    数据挖掘相关算法的研究与平台实现
    基于数据挖掘技术的目标识别分类研究
    基于离散制造业BOM的数据挖掘研究
    基于神经网络的分类数据挖掘属性选择和规则抽取研究
    Rough Set理论及其在数据挖掘中的应用研究
    粗糙集理论在数据挖掘领域中的应用
    基于商空间的构造性数据挖掘方法及应用
    关联规则数据挖掘算法的研究
    数据挖掘技术与关联规则挖掘算法研究
    空间数据挖掘的研究
    数据挖掘分类算法的研究与应用
    数据挖掘技术及其在中药配伍系统中的应用研究
    数据挖掘决策树方法的研究与应用
    基于粗糙集的数据挖掘与决策支持方法研究
    基于数据挖掘的虚拟人多模式行为合成研究
    支持向量机在数据挖掘中的应用
    一种基于遗传算法的数据挖掘技术的研究与应用
    数据挖掘及其在汉语文语转换中应用的研究
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  • 导读:学习机器学习是一个不断探索和实验的过程,因此,本文将主要介绍常见的开源数据集,便于读者学习和实验各种机器学习算法。作者:张春强 张和平 唐振来源:大数据DT(ID:hzdashuj...


    导读:学习机器学习是一个不断探索和实验的过程,因此,本文将主要介绍常见的开源数据集,便于读者学习和实验各种机器学习算法。

    作者:张春强 张和平 唐振

    来源:大数据DT(ID:hzdashuju)

    01 开源数据集介绍

    在学习机器学习算法的过程中,我们经常需要数据来学习和试验算法,但是找到一组适合某种机器学习类型的数据却不那么方便。下文对常见的开源数据集进行了汇总。

    1. UCI数据集

    • 类型:比较全面,各类型数据都有涉及

    • 网址:

      http://archive.ics.uci.edu/ml/datasets.php

    2. Kaggle竞赛数据集

    • 类型:比较全面,各类型数据都有涉及

    • 网址:https://www.kaggle.com/datasets

    3. ImageNet

    • 类型:计算机视觉数据

    • 网址:http://image-net.org/

    4. VisualData

    • 类型:计算机视觉数据

    • 网址:https://www.visualdata.io/

    5. MS COCO

    • 类型:计算机视觉数据

    • 网址:http://mscoco.org/

    6. Stanford CoreNLP

    • 类型:情感分析数据

    • 网址:

      http://nlp.stanford.edu/sentiment/code.html

    7. IMDB

    • 类型:情感分析数据

    • 网址:

      http://ai.stanford.edu/~amaas/data/sentiment/

    8. Sentiment140

    • 类型:情感分析数据

    • 网址:

      http://help.sentiment140.com/for-students/

    9. HotspotQA

    • 类型:自然语言处理

    • 网址:https://hotpotqa.github.io/

    10. Enron Email

    • 类型:自然语言处理

    • 网址:https://www.cs.cmu.edu/~./enron/

    11. Amazon

    • 类型:自然语言处理

    • 网址:

      https://snap.stanford.edu/data/web-Amazon.html

    12. 百度Apolloscapes

    • 类型:自动驾驶

    • 网址:http://apolloscape.auto/

    13. Berkeley DeepDrive

    • 类型:自动驾驶

    • 网址:http://bdd-data.berkeley.edu/

    14. Robotcar

    • 类型:自动驾驶

    • 网址:

      http://robotcar-dataset.robots.ox.ac.uk/

    15. Data.gov

    • 类型:公共政府数据集

    • 网址:https://www.data.gov/

    16. Food Environment Atlas

    • 类型:公共政府数据集

    • 网址:

      https://catalog.data.gov/dataset/food-environment-atlas-f4a22

    17. Annual Survey of School System Finances

    • 类型:公共政府数据集

    • 网址:

      https://catalog.data.gov/dataset/annual-survey-of-school-system-finances

    18. NCES

    • 类型:公共政府数据集

    • 网址:https://nces.ed.gov/

    19. Data USA

    • 类型:公共政府数据集

    • 网址:http://datausa.io/

    20. 中国国家统计局

    • 类型:公共政府数据集

    • 网址:http://www.stats.gov.cn/

    21. Quandl

    • 类型:金融与经济数据集

    • 网址:https://www.quandl.com/

    22. WorldBank

    • 类型:金融与经济数据集

    • 网址:https://data.worldbank.org/

    23. IMF

    • 类型:金融与经济数据集

    • 网址:https://www.imf.org/en/Data

    24. Markets

    • 类型:金融与经济数据集

    • 网址:https://markets.ft.com/data/

    25. Google Trends

    • 类型:金融与经济数据集

    • 网址

      http://www.google.com/trends?q=google&ctab=0&geo=all&date=all&sort=0

    26. US Macro Regional

    • 类型:金融与经济数据集

    • 网址:

      https://www.aeaweb.org/resources/data/us-macro-regional

    27. Google Audioset

    • 类型:语音数据集

    • 网址:

      https://research.google.com/audioset/

    28. 2000 HUB5 English

    • 类型:语音数据集

    • 网址:

      https://catalog.ldc.upenn.edu/LDC2002T43

    29. LibriSpeech

    • 类型:语音数据集

    • 网址:http://www.openslr.org/12/

    02 scikit-learn中的数据集

    scikit-learn是Python中进行数据挖掘和建模中常用的机器学习工具包。scikit-learn的datasets模块主要提供了一些导入、在线下载及本地生成数据集的方法。模块的主要函数如下所示。

    1. sklearn.datasets.load_<name>:自带数据集(数据量较小)

    2. sklearn.datasets.fetch_<name>:在线下载的数据集

    3. sklearn.datasets.make_<name>:生成指定类型的随机数据集

    4. sklearn.datasets.load_svmlight_file:svmlight/libsvm格式的数据集

    5. sklearn.datasets.fetch_mldata:mldata.org在线下载数据集

    自带数据集的datasets模块里包含自带数据集,使用load_*加载即可,使用示例如下所示。

    from sklearn.datasets import load_iris
    data = load_iris()
    # 查看数据描述
    print(data.DESCR)
    X = data.data
    y = data.target
    

    自带数据集的基本信息及序号30、31、32的自带数据集做简单的介绍如下。读者也可以使用data.DESCR,查看其英文描述。

    30. 波士顿房价数据集

    • 调用方法:load_boston

    • 模型类型:回归

    • 数据规模(样本*特征):506*13

    这个数据集包含了506处波士顿不同地理位置的房产的房价数据(因变量),房屋以及房屋周围的详细信息(自变量),其中包含城镇犯罪率、一氧化氮浓度、住宅平均房间数等13个维度的数据,波士顿房价数据集能够应用到回归问题上。波士顿房价数据集与属性描述如下所示。

    • CRIM:城镇人均犯罪率。

    • ZN:住宅用地超过25000平方英尺的比例。

    • INDUS:城镇非零售商用土地的比例。

    • CHAS:查理斯河空变量(如果边界是河流,则为1;否则为0)。

    • NOX:一氧化氮浓度。

    • RM住宅平均房间数。

    • AGE:1940 年之前建成的自用房屋比例。

    • DIS:到波士顿五个中心区域的加权距离。

    • RAD:辐射性公路的接近指数。

    • TAX:每10000 美元的全值财产税率。

    • PTRATIO:城镇师生比例。

    • MEDV:自住房的平均房价,以千美元计。

    31. 鸢尾花数据集

    • 调用方法:load_iris

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):105*4

    鸢尾花数据集是一个非常经典的数据集,著名的统计学家Fisher在研究判别分析问题时收集了一些关于鸢尾花的数据,包含了150个鸢尾花样本,对应3种鸢尾花,各50个样本,以及它们各自对应的4种关于外形的数据(自变量)。该数据集可用于多分类问题,测量数据如下所示。

    • sepal length (cm):萼片长度。

    • sepal width (cm):萼片宽度。

    • petal length (cm):花瓣长度。

    • petal width (cm):花瓣宽度。

    类别共分为三类:Iris Setosa、Iris Versicolour和Iris Virginica。

    32. 手写数字数据集

    • 调用方法:load_digits

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):1797*64

    这个数据集是结构化数据的经典数据,共有1797个样本,每个样本有64个元素,对应一个8×8像素点组成的矩阵,矩阵中值的范围是0~16,代表颜色的深度,控制每一个像素的黑白浓淡,所以每个样本还原到矩阵后代表一个手写体数字。

    33. 糖尿病数据集

    • 调用方法:load_diabetes

    • 模型类型:回归

    • 数据规模(样本*特征):422*10

    34. 葡萄酒数据集

    • 调用方法:Load_wine

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):178*13

    35. 乳腺癌数据集

    • 调用方法:load_breast_cancer

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):569*30

    36. 体能训练数据集

    • 调用方法:load_linnerud

    • 模型类型:多元回归

    • 数据规模(样本*特征):20*3

    scikit-learn在线下载数据集的datasets模块包含在线下载数据集的方法,调用fetch_*接口从网络下载,示例如下所示。

    from sklearn.datasets import fetch_20newsgroups
    newsgroups_train = fetch_20newsgroups(subset='train')
    newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test')
    

    注意,fetch_*接口由于需要从国外网址下载数据,速度可能很慢!

    在线下载数据集的基本信息如下所示。

    37. Olivetti脸部图像数据集

    • 调用方法:fetch_olivetti_faces

    • 模型类型:降维

    • 数据规模(样本*特征):400*64*64

    38. 20类新闻分类数据集(文本)

    • 调用方法:fetch_20newsgroups

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):18846*1

    39. 20类新闻文本数据集(特征向量)

    • 调用方法:fetch_20newsgroups_vectorized

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):18846*130107

    40. 带标签的人脸数据集

    • 调用方法:fetch_lfw_people

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):13233*5828

    41. 路透社新闻语料数据集

    • 调用方法:fetch_rcv1

    • 模型类型:分类

    • 数据规模(样本*特征):804414*47236

    42. 加州住房数据集

    • 调用方法:fetch_california_housing

    • 模型类型:回归

    • 数据规模(样本*特征):20640*8

    43. 森林植被

    • 调用方法:fetch_covtype

    • 模型类型:多分类

    • 数据规模(样本*特征):581012*54

    scikit-learn包括用于以svmlight/libsvm格式加载数据集的实函数。在这种格式中,每一行都采用表格,此格式特别适用于稀疏数据集。在该模块中,使用SciPy稀疏CSR矩阵,并使用numpy数组,示例如下。svmlight / libsvm格式的公共数据集可以从网上下载。

    网址:

    https://www.csie.ntu.edu.tw/~cjlin/libsvmtools/datasets/

    from  sklearn.datasets  import  load_svmlight_file 
    X_train , y_train  =  load_svmlight_file ("/ path / to / train_dataset.txt " )newsgroups_test = fetch_20newsgroups(subset='test')
    

    openml.org是机器学习数据和实验的公共存储库,允许每个人上传开放数据集。sklearn.datasets能够从存储库下载数据集。示例如下:

    from sklearn.datasets import fetch_openml
    mice = fetch_openml(name='miceprotein', version=4)
    print(mice.DESCR) 
    mice.url
    

    更多数据集信息描述请查看官网:

    https://www.openml.org/search?type=data

    关于作者:张春强,是一位具有3年C/C++、7年大数据和机器学习经验且富有创造力的技术专家,在技术一线摸爬滚打近10年,先后就职于大型IT、世界500强企业,目前就职于某大型金融科技集团,负责数据挖掘、机器学习相关工作的管理和研发。

    张和平,现就职于某互联网金融集团科技公司,任大数据模型工程师,负责机器学习在金融风控和用户运营方面的应用工作,善于运用机器学习、数据挖掘、知识图谱和大数据技术解决实际的业务问题。在大数据风控建模、用户画像、大数据平台建设等方面有丰富的实践经验。

    本文摘编自《机器学习:软件工程方法与实现》,经出版方授权发布。

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  • 数据科学、人工智能与机器学习的区别 什么是数据科学? 什么是人工智能? 什么是机器学习数据科学、人工智能、机器学习的关系 数据科学、人工智能、机器学习的区别 数据科学、人工智能、机器学习工作 ...

    数据科学、人工智能与机器学习的区别

    • 什么是数据科学?
    • 什么是人工智能?
    • 什么是机器学习?
    • 数据科学、人工智能、机器学习的关系
    • 数据科学、人工智能、机器学习的区别
    • 数据科学、人工智能、机器学习工作

     

     

    尽管"数据科学"、人工智能 (AI) 和机器学习属于同一领域,彼此相互联系,但是它们也有特定的应用背景和意义。它们有时也会有重叠,但基本上它们都有自己的特定的用途。

    什么是数据科学?

    数据科学是指与数据系统和数据处理有关的研究领域,它旨在维护数据并从中推导出数据蕴含的意义。数据科学家将工具、应用、理论和算法结合在一起来理解数据。由于现在全球各个组织或系统都在生成指数级的数据量,因此很难监视和存储这些数据。数据科学侧重于数据建模和数据仓库,以跟踪不断增长的数据,通过数据科学软件提取信息来指导业务并实现特定目标。

    数据科学范围

    数据科学直接影响的领域之一是商业智能。数据科学家主要处理大数据,以分析模式、趋势等。编写数据分析报告,以帮助之后的推理。商业智能专家会接手解数据科学家的工作——– 使用数据分析报告了解任何特定业务的数据趋势,并根据这些信息进行预测并制定行动方案。另外一个与数据科学和商业智能相关的领域 —— 业务分析师。业务分析师将两者结合一点,以帮助公司做出基于数据驱动的决策。数据科学家根据不同的要求分析历史数据,采用不同的形式,如:
     

    • 预测性因果分析:数据科学家使用此模型来预测业务。预测模型以度量方式展示各种决策的结果。对于试图了解新业务的企业来说,这可能是一种有效的模式。
    • 规范分析:这种分析通过预测最有可能成功的行为,帮助企业设定商业目标。规范性分析使用预测模型进行推理,并通过给出实现这些目标的最佳方式来帮助企业。

     

    数据科学大量地使用面向数据的技术,包括SQLPythonR Hadoop 等。并且它还广泛使用统计分析、数据可视化、分布式体系结构等从数据集中提取信息。
    数据科学家是能够熟练运用专业技能的人士,他们的专业知识使他们能够在数据科学项目的任何阶段快速转换角色。他们可以使用 AI 和机器学习等技术轻松地工作。事实上,数据科学家需要机器学习技能来实现特定要求,例如:

    • 用于预测的机器学习:数据科学家使用机器学习算法来研究数据,以便做出有价值的预测。也称为监督学习,这些模型可以为企业提出最有效的行动方案。
    • 用于模式发现的机器学习:通过机器学习发现一些商业模式,这对于企业非常有用。这基本上属于无监督的学习,没有预先决定的参数。模式发现最常用的算法是聚类。
       

    什么是人工智能?

    AI,是一个相当“黑客化”的技术术语,在流行文化中经常讲其与未来的机器人或者以机器为主的世界联系在一起。然而,在现实中,人工智能远非如此。简单地说,人工智能旨在通过复现人类智能,使得机器能够进行推理。

    由于 AI 的主要目标是用经验知识训练机器,因此提供正确的经验信息和自我校正至关重要。AI 专家依靠深度学习和自然语言处理来帮助机器识别模式和推理。

    人工智能的范围

    • AI 自动化:您可以通过建立可靠系统,让AI自动执行重复的、繁杂的任务。
    • 智能产品:人工智能可以将传统产品转化为智能商品。对话平台、机器人和其他AI技术使得科技不断进步。
    • 渐进式学习AI 算法可以训练机器执行任何所需的功能。算法主要包含预测器和分类器。
    • 分析数据:由于机器从我们提供的数据集中学习,分析和收集正确的数据集就变得非常重要。而神经网络使得训练变得更加容易。

    什么是机器学习?

    机器学习是指系统可以从经验中自动学习和改进,它是人工智能的一部分。AI 的这一特殊分支旨在研发独立的学习技术,从而不必特意去编程来实现这些技术。

    机器学习包括观测和研究数据或经验,以确定模式并建立推理系统。机器学习包括:

    • 有监督机器学习:此模型使用历史数据来理解行为并建立对未来的预测。这种学习算法分可以析任何给定的训练数据集,以推理出有效的输出。监督学习的参数对于结果至关重要。
    • 无监督机器学习:这种类型的 ML 算法不使用任何分类或标签参数。它侧重于从未标记的数据中发现隐藏结构,以帮助系统推断出正确的分布函数。无监督学习算法既可使用生成学习模型,也可以使用基于检索的方法。
    • 半监督机器学习:此模型结合了有监督和无监督学习,但却和它们都不同。它的工作原理是使用标记和未标记的数据来提高学习的准确性。当标签数据成本高昂时,半监督学习可能是一种经济高效的解决方案。
    • 强化机器学习:这种学习不使用任何训练数据,而是从经验中来学习。不断地试验和错误导致强化学习的回报周期比较长。

    机器学习通过分析海量数据集提供准确的结果。将 AI 技术应用于 ML 系统可以更有效地处理数据和信息。

    数据科学、人工智能与机器学习的关系

    人工智能,就像数据科学一样,也是一个应用广泛的领域,它旨在通过机器复现人类的智能。人工智能中可以用行动、计划、感知、反馈来描述。

    感知> 计划> 行动 > 感知反馈。数据科学中使用此模式或这样的循环来解决特定问题。例如,在第一步感知中,数据科学家尝试在数据的帮助下识别模式。同样地,计划包括:

    • 寻找所有可能的解决方案
    • 在所有解决方案中寻找最佳解决方案

    数据科学创造了一个系统,将上述要素相互关联,帮助企业向前发展。

    尽管可以通过将机器学习作为独立主题来解释,但更好的还是在某种背景中去理解它。简而言之,机器学习是连接数据科学和 AI 的纽带。这是因为机器学习是从数据中不断学习的过程。因此,AI 是帮助数据科学获得结果和解决用于特定问题的方案的工具。机器学习有助于实现这一目标。谷歌的搜索引擎就是一个真实的例子。

    • 谷歌的搜索引擎是数据科学的产物
    • 它使用预测分析(AI系统)向用户提供智能结果
    • 例如,如果一个人在谷歌的搜索引擎上键入"纽约最好的夹克",那么 AI 会通过机器学习收集此信息
    • 现在,一旦此人在搜索栏中输入"最佳购买地点"AI 就会开始,并且通过预测分析将句子描述为"在纽约购买夹克的最佳地点",这可能是用户最想要的搜索结果。

     

    Figure 1 人工智能、机器学习、深度学习的关系

    因此确切地说,数据科学涵盖 AI,包括机器学习。然而,机器学习有另一个子技术 ——深度学习

    深度学习是机器学习的一种形式,其不同之处在深度学习使用了神经网络这一仿生技术:当我们看到数据时,数据会刺激大脑中的神经元,神经元的层次结构会识别处有用的模式。

     

    数据科学、人工智能与机器学习的区别

     

    Figure 2   数据科学和商业分析的区别

    数据科学、人工智能和机器学习工作

    数据科学、人工智能和机器学习都是高收入行业。然而,这三个领域并不是相互排斥的。这些领域所需的专业技能通常会相互重叠。

    数据科学岗位需求(如数据分析师、数据科学工程师和数据科学家)在相当长的一段时间内呈上升趋势。这些工作不仅提供了高薪,而且有很大的上升空间。

    数据科学的技能要求

    • 编程知识
    • 数据可视化和报告
    • 统计分析和数学
    • 风险分析
    • 机器学习技术
    • 数据仓储和结构

    无论是报表制作还是将这些报告拆分给其他人,这一领域的工作并不仅限于编程或数据挖掘。数据科学专家是连接技术部门和运营部门之间的桥梁,除了技术要求之外,优秀的人际交往能力也是至关重要的。

    同样,人工智能和机器学习正在从市场上吸收大量人才。机器学习工程师、人工智能架构师、人工智能研究专家等都属于此领域。

    AI-ML 所需的技术和技能

    • 精通编程语言,如PythonC++Java
    • 数据建模和评估
    • 概率和统计
    • 分布式计算
    • 机器学习算法

    如您所见,两个领域的技能集要求重叠。在大多数情况下,数据科学和AI-ML 除了各自的专业外,还要有其他领域的基本知识。

    尽管数据科学、人工智能和机器学习相互重叠,但它们的具体功能也不同,并且有各自的应用领域。数据科学市场不断地壮大,为这一领域的专家创造了机会。

    掌握这些领域的任何技能都会使你的事业领先一步。探索人工智能的事业 .

    deephub翻译组:zhangzc

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  • python机器学习-糖尿病预测模型

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  • 机器学习(ML)在材料领域应用专题

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    机器学习作为一种兼顾开发效率以及开发成本的方法,已经逐渐应用于材料发现、结构分析、性质预测、...机器学习因其强大的数据处理能力和相对较低的研究门槛,能够有效地降低工业开发中的人力物力成 本,缩短研发周期。
  • RAPIDS,为数据科学和机器学习而生

    千次阅读 2018-10-30 11:07:43
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  • 机器学习-深度学习简介

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    深度学习(DL, Deep Learning)是机器学习领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标——人工智能(AI, Artificial Intelligence)。 深度学习是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习...

空空如也

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