毫升 机器学习的常见算法

解压缩音频文件以快速进行ML探索 目录 概述 音频数据在现代世界中无处不在，并且对各种各样的行业和应用具有很高的价值。 许多公司依靠将机器学习算法应用于各种音频数据集而获得的见解。 尽管许多此类应用程序基于已定义的摘要统计信息，但较新的深度学习方法依赖于处理尽可能多的数据特征。 Spectralize是一个平台，旨在将常见音频文件处理和解压缩为完全索引的频谱特征，从而可以快速用于分析和ML探索。 工程设计 处理管道 Spectralize基于Python，实现Spark数据帧，并将数据从AWS

杀人机器学习平台 作者：Webster Bei ，Joey Liang电子邮件： ， 机器学习（ML），尤其是深度学习（DL），已成为科技公司的新宠。 实际上，机器学习已取代传统算法执行许多任务，其中最常见的包括内容推荐，面部识别，欺诈检测等。机器学习/ DL的普及伴随着近年来开发的芯片计算能力的提高。以及“学习”所必需的大规模数据集的可用性。 借助行业领导者和学术界研究人员开发的各种工具包，机器学习算法已在业界广泛部署。 类似于历史上采用的任何重要技术，ML都将变得对初学者更友好。

用于分类的机器学习库的可伸缩性，速度和准确性的简单/有限/不完整基准 所有基准都是错误的，但有些是有用的 该项目旨在为一些机器学习算法的常用实现的可伸缩性，速度和准确性提供一个最低基准。 这项研究的目标是使用数字和分类输入（具有有限的基数，即不是很稀疏）并且没有丢失的数据进行二进制分类，这可能是业务应用程序中最常见的问题（例如，信用评分，欺诈检测或客户流失预测）。 如果输入矩阵的大小为n x p ，则n的变化范围为10K，100K，1M，10M，而p为〜1K（在将分类扩展为伪变量/一次编码后）。

快速链接：| | | Turi创建 查看我们在和演讲！ Turi Create简化了自定义机器学习模型的开发。 您无需成为机器学习专家即可向您的应用添加建议，对象检测，图像分类，图像相似度或活动分类。 易于使用：专注于任务而不是算法 可视化：内置的流式可视化以浏览数据 灵活：支持文本，图像，音频，视频和传感器数据 快速且可扩展：在一台机器上处理大型数据集 准备部署：将模型导出到Core ML，以便在iOS，macOS，watchOS和tvOS应用中使用 使用Turi Create，您可以完