陶恒franz

# Introduction本章介紹的是深度玻爾茲曼機(jī)(Deep Boltzmann Machines姿染，DBM)，應(yīng)該算是玻爾茲曼機(jī)系列的最后一個模型了秒际。我們前面介紹的三種玻...

陶恒franz

在上一小節(jié)中悬赏，我們分析了Mean Field Theory Variational Inference狡汉，通過平均假設(shè)來得到變分推斷的理論，是一種classical VI闽颇，我們...

陶恒franz

我們將$X$：Observed data盾戴；$Z$：Latent Variable + Parameters。那么$(X,Z)$為complete data兵多。根據(jù)我們的貝葉斯分...

陶恒franz

可以根據(jù)數(shù)據(jù)約束和任務(wù)要求設(shè)計機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)的不同方式尖啡。## Intuition在本課程中，將討論處理特征中鼠、從中學(xué)習(xí)可婶、對模型進(jìn)行試驗(yàn)和為它們提供服務(wù)的不同選項沿癞。還將討論基礎(chǔ)架構(gòu)...

陶恒franz

使用工作流建立持續(xù)集成和交付管道援雇，以可靠地迭代應(yīng)用程序。# intuition持續(xù)集成 (CI) 允許團(tuán)隊以結(jié)構(gòu)化的方式開發(fā)椎扬、測試和集成代碼惫搏。這使團(tuán)隊可以更加自信和頻繁地開發(fā)...

陶恒franz

# 監(jiān)督 vs 非監(jiān)督監(jiān)督或非監(jiān)督學(xué)習(xí)，按照任務(wù)分可以將生成模型實(shí)現(xiàn)的功能分成以下幾種蚕涤，包括：{分類筐赔，回歸，標(biāo)記揖铜，降維茴丰，聚類，特征學(xué)習(xí)天吓，密度估計贿肩，生產(chǎn)數(shù)據(jù)。## 監(jiān)督任務(wù)監(jiān)督...

陶恒franz

# 監(jiān)督 vs 非監(jiān)督監(jiān)督或非監(jiān)督學(xué)習(xí)龄寞，按照任務(wù)分可以將生成模型實(shí)現(xiàn)的功能分成以下幾種汰规，包括：{分類，回歸物邑，標(biāo)記溜哮，降維，聚類色解，特征學(xué)習(xí)茂嗓，密度估計，生產(chǎn)數(shù)據(jù)科阎。## 監(jiān)督任務(wù)監(jiān)督...

陶恒franz

跟蹤工作的變化以實(shí)現(xiàn)可重復(fù)性和協(xié)作述吸。## Intuition無論是單獨(dú)工作還是與團(tuán)隊一起工作，重要的是有一個系統(tǒng)來跟蹤項目的變化萧恕，這樣就可以恢復(fù)到以前的版本刚梭，這樣其他人就可以...

陶恒franz

# 生成模型的定義前面所詳細(xì)描述的模型以淺層的機(jī)器學(xué)習(xí)為主肠阱。本章將承上啟下引出后面深度機(jī)器學(xué)習(xí)的部分。本小節(jié)朴读，主要講述的是什么是生成模型屹徘，它是不是只是生成樣本，生成數(shù)據(jù)衅金？它的...

陶恒franz

使用預(yù)提交 git 鉤子來確保在提交之前進(jìn)行檢查噪伊。## Intuition在對本地存儲庫執(zhí)行提交之前，心理待辦事項列表上有很多項目氮唯，從樣式鉴吹、格式化、測試等惩琉。很容易忘記其中的一...

陶恒franz

## Intuition在本課中，將學(xué)習(xí)如何測試代碼瞒渠、數(shù)據(jù)和模型良蒸，以構(gòu)建可以可靠迭代的機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)。測試是確保某些東西按預(yù)期工作的一種方式伍玖。被激勵在開發(fā)周期中盡早實(shí)施測試并發(fā)...

陶恒franz

設(shè)計和部署 API 以服務(wù)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型嫩痰。## Intuition[CLI 應(yīng)用程序](https://franztao.github.io/2022/10/01/comma...

陶恒franz

使用命令行界面 (CLI) 應(yīng)用程序來組織應(yīng)用程序的進(jìn)程。## Intuition當(dāng)模型要提供服務(wù)時窍箍，需要考慮將應(yīng)用程序的功能公開給自己串纺、團(tuán)隊成員以及最終最終使用用戶。實(shí)現(xiàn)這...