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2018年十大开源机器学习项目

    首先,让我们看看今年的一些顶级开源项目。1。BERTBERT是变压器双向编码器表示的缩写。它是解决自然语言处理问题的一种新方法,可以获得最先进的处理结果。它是基于TensorFlow的,开发人员可以使用预先训练的模型来解决问题。BERT模型比其他模型具有更大的优势,因为它们可以识别句子的上下文。该项目目前在Github上有8841颗星和1560个分叉。BERT项目地址:https://github.com/google-./bert.:https://arxiv.org/abs/1810.048052。深层CreamPy是一个深层学习工具,可以像图像编辑工具一样重建图像缺失区域。用户使用图像编辑工具将图像缺失的区域绘制成绿色,而神经网络负责将这些区域填充内容。该项目目前在GitHub上有6365个启动和613个分支。项目地址:https://github.com/deeppomf/DeepCreamPy3.TRFL的发音与块菌(truffle)相同。它可以开发基于TensorFlow的增强学习代理。项目地址:https://github.com/deepmind4.Horizo n Horizo n是一个应用强化学习的平台。Horizo n使用PyTorch进行构建,使用Caffe2提供模型服务。Horizo n的主要优点之一是在设计中考虑了生产环境的使用场景。项目地址:HTTPS://GITHUBCOM/FooBoooCurdie/Value5.Doodidiy,顾名思义,是一个用于恢复旧照片和着色的深学习库。该库的作者结合了几种方法来实现这个目标,例如自注意生成对抗网络(https://arxiv.org/abs/1805.08318)、GAN的渐进增长(https://arxiv.org/abs/1710.10196)和两个时间尺度更新规则(https://arxiv.org/abs/1706.08500)。项目地址:https://github.com/jantic/DeOldify 6.AdaNet AdaNet是一个基于TensorFlow的库,它自动学习模型而无需大量的专家干预。该项目基于AdaNet算法(http://..mlr.press/v70/cortes17a.html)。项目地址:https://github.com/.orflow/adanet7.Graph Nets Graph Nets是由DeepMind发起的一个库,用于在Snnet和TensorFlow中构建图形网络。图形网络将图形作为输入并返回图形作为输出。项目地址:https://github.com/deep./._nets8。该库具有速度快、内存利用率低、多GPU训练和推理、CPU支持推理等优点。项目地址:https://github.com/facebook./maskrcnn-benchmark 9.PocketFlow是一个用于加速和压缩深度学习模型的框架。它解决了大多数深度学习模型计算量大的问题。它最初是由腾讯人工智能实验室的研究人员开发的。项目地址:https://github.com/Ten./PocketFlow 10.MAMEToolkit MAMEToolKit是一个用于训练街机游戏强化学习算法的库。该工具包可以在跟踪游戏状态的同时接收游戏帧数据。项目地址:https://github.com/M-J-Murray/MAMEToolkitML框架的主要进展10月份的PyTorch 1.0发布期间,Facebook发布了PyTorch 1.0的预览。新版本将解决以下挑战:耗时的培训、大量的网络、缓慢的扩展以及Python编程语言带来的一些灵活性。新版本引入了一组编译器工具(Torch.这将弥合生产和研究阶段之间的鸿沟。火炬。JIT包含一种名为Torch Script的语言,它是Python的子集。模型可由热切模式转换为图形模式。这对于开发高性能和低延迟应用程序非常有用。Auto-Keras您可能听说过自动机器学习的概念。本质上,它是自动搜索机器学习模型的最佳参数。其他自动化ML框架包括Google的AutoML。Auto-Keras是使用Keras和ENAS(神经架构搜索的最新版本)开发的。TensorFlowServiceTensorFlowService是一个使TensorFlow模型更容易部署到生产环境的系统。TensorFlowSer.,在2017年发布,帮助开发人员简化了将模型部署到生产环境的大量工作。机器学习Javascript有几个Javascript框架,允许开发人员在浏览器上运行机器学习模型。这些框架包括TensorFlow.js和Keras.js。这些模型的实现与使用传统框架(如Keras或TensorFlow)非常相似。展望2019年,随着Auto-Keras等自动化工具的进步,我们可以期望开发人员更容易地工作。随着研究的进展和开源社区的贡献,我们也可以期望改进各种机器学习框架的性能。英文原件:https://heart..fritz.ai/2018-in-.-machine-.-open-source-project-frameworks-430df2fe18cd

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    年底反馈项目投资并享受多项我和春天有个约会作文_内衣资讯网促销效益

    电话销售是当今商业领域中增长最快、使用最广泛的营销形式之一。其优点是客户获取成本相对较低,需求筛选更加准确。然而,在过去,电话营销模式存在一些无法解决的缺点,即模式相对落后,难以降低成本。

    1。后向模型

    传统上,人们之间的策略是通过不间断的招聘和电话覆盖来筛选愿意接受的客户。

    输出=呼叫数量*行业需求率

    电话=人数

    这个行业的需求率是相对固定的。电话号码量已经成为唯一可以改进的因素。企业只有通过增加销售人员才能提高绩效。这种模式落后的原因在于需要人力做大量的重复性筛选工作,成本花费在人身上,人们被允许做低技术、高重复的事情,这相当于在低端工作上花费金钱。

    2。人事费

    传统的电力营销模式决定了必须通过增加销售人员来实现绩效最大化。让我们计算一下人员成本:

    企业人事成本=基本工资补贴5保险1基金人事管理技能培训材料耗尽

    传统电力销售的特点决定了人员流动性高,人员成本不能降低,企业成本仍然很高。这种传统的粗放型经营模式严重制约了利润的增长。

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    海棠花溪_海淀北部资讯网;1。成本。除了员工的工资、五险一金,人工售电的最大成本是培训成本和员工流动成本。AI呼叫机器人只需要机器人的购买费用和电话费用。并且支持人工语音录制,可以在系统中用针标出话题的语音,保证每次通话的质量。

   &nbs关于近视的调查报告_散热器资讯网p;2。效率。在传统的电力销售中,人工拨号是每天大约200到300个电话,而机器可以不间断地拨号,每天拨号可以达到800到1000个电话(根据一分钟的电话呼叫反倾销法_420001基金净值网源头活水来_珠海 限购网,正常工作时间为10小时,600个电话,加上空号,直接关机或挂机,每天800到1000个电话就更多了。有效数字)电话的量决定电话的量。

    三。传统电话营销工作稳定、技术性和重复性低,容易受到客户的粗暴拒绝和滥用,人员任务完成不稳定。人工智能以冠冕销售为基础,严格按照指示工作,无怨无悔,无所事事,保证了每次通话的质量。

    艾电销售机器人的核心价值:

    机器人解决低技房地产开发与经营_水上运动会网术重复客户需求筛选工作

    手动模式机器人筛选清单,跟踪高需求用户,解决技术工作。

    让人力资源从低效益工作中解放出来,利用技术升级模式,全面解决企业的营销和服务问题。

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