ML_DM
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有没有在 idl 或者 idst(达摩) 的前辈啊，这两个部门哪个更好一些？ * 本人计算机视觉，研二硕士，面临暑期实习选择。 * 偏向于有机会发顶会的岗，或者打比赛的组。 * 如果没有，半业务半研究也行，只要组里有发论文的氛围就行。 * 大牛众多就更好了。 如果有前辈在这两个部门的视觉算法岗待过，求介绍下组里的情况吧…
我也是北邮人，已经毕业了，组建几个群一起交流学习，运营半年，效果还可以。 补一句：有很多大牛，也有一些小白，交流学习，来去自由，不瞎扯淡。 目前 第一个：综合群（人工智能&互联网），有两个：分别有430人和210人。。。 第二类：机器学习群：有90几人 第三类：大数据群：有50几人。。。 每天会分享很多与群方向相关的干…
在实际中常常碰到的问题是训练好了一个dl模型并在产品中使用，但是使用过程中会来一些新的数据或者产生一些之前没有的badcase，这样能不能对训练好的模型进行二次或者多次的重复训练？ 搜索了一下一些深度学习的框架是可以load模型之后继续训练的，但是存在几个问题：1. 学习率要初始化为很小；2. 很可能在新的数据上过拟合…
入门机器学习，想做个kaggle比赛，深入了解一下。苦于自己是kaggle小白，周围又没有做这个方向的，不知道怎么下手。很想很想找一个带我一下下的，给端茶倒水跑腿取快递，但求传授点经验。拜托拜托。
深度学习方向的AI公司，有一起去的吗？ 原贴地址：https://bbs.byr.cn/#!article/ParttimeJob/624469
哪位大佬有课后题答案或者可以参考的地方吗，感觉看书有些吃力，想通过课后题巩固一下，感激不尽~
打不开
有一个任务，数据集有300W，一台计算机跑起来太慢了。需要分布式。 如果用多台电脑实现分布式，采用异步训练，数据应该怎么处理呢？ 是手动把数据集切成独立的几份放在每台电脑上，还是只要在主计算服务器上放好数据集就可以呢？是否对数据格式有要求，必须用tfrecord吗？
比赛报名链接 algo.qq.com/person/mobile/landingPage?from=dscc 推荐人 文超 电话 18515292931 做过很多比赛，jdata， mobike（biendata），jdd， 天池，df（国内），kaggle 传统数据挖掘的话，核心的步骤是（1）问题建模（2）特征挖掘，…
参加数据比赛，找志同道合的朋友。没想到还挺多。我就建了一个群供大家交流。进群先看群公告。里面都是北邮的朋友，都是自家人可以更放心的聊天。而且原则上仅供北邮人交流之用，大家谨慎推广
最近面临找实习，然而简历上相关项目空空如也 全程和面试官只能尬聊，然后就是出些算法题 也粗略的看过Michael Collins lectures和css224n，吴恩达的序列模型，但是总感觉知识浮于表面，不用也不能深入理解 现在想花一两个星期做一个NLP相关的项目，正好也熟悉一下tensorflow 想做一个情感分析…
想找这方面相关的老师学习一下，取取经 顺便给迷茫的自己一点指导
目前我用传感器对某物体的某个属性值（设为X）进行测试，物体静止时，X的值是不变的，物体运动时X的值会变化，两种状态下X的准确值是可知道的，但是实际用传感器测试的结果每次和准确值都有差距，测试数据可随时获取，数量巨大，请问有什么算法对X每次的测量值（静止和运动两种状态下）进行实时校正或补偿，使结果和准确值很接近？谢谢。
如题，楼主是信通的大三本科出国党，现在TG都考完了，后面时间十分充裕，对这个领域很感兴趣，很想从暑假开始做DM/ML一类领域的实习。自己才疏学浅，来请教下论坛的前辈～ 从项目上，是否有哪些项目经历要积累？以前参与了一次天池。不知道还有没有别的积累经验的机会？还是再多参与一些这种比赛就很够用了？ 面试，笔试等，需要买本面…
先考虑清楚，是否一定要做深度学习算法 年轻人， 码农也分很多类， 找准一类来做