TensorRec 框架:簡化基於 TensorFlow 所架設的推薦引擎的後勤工作

在架構推薦系統時,最重要的是開發演算法、讓演算法更理解使用者和項目,而非操作資料和架設 API。

這也就是為什麼我架了 TensorRec 框架,這個框架目的在簡化基於 TensorFlow 架設的推薦引擎的後勤工作,並讓開發者專注於更有趣的內容,像是:嵌入函數、損失函數和更強大的機器學習開發。

TensorRec 是一種推薦演算法,它有簡單的 API 可用於訓練和預測,類似於 Python 中常用的機器學習工具。它還可以讓你靈活地嘗試自己的嵌入/損失函數,使你可以架設一個適合了解特定使用者和項目的推薦系統。 繼續閱讀 “TensorRec 框架:簡化基於 TensorFlow 所架設的推薦引擎的後勤工作”

如何在 TensorFlow 使用深度學習建立臉部辨識 (三)

【應用】臉部辨識 – TensorFlow x deep learning (三)

上一篇文章帶您初步完成了人臉辨識的實作,現在來到了這系列的最終章,將介紹如何訓練分類器,並評估成果。 繼續閱讀 “如何在 TensorFlow 使用深度學習建立臉部辨識 (三)”

如何在 TensorFlow 使用深度學習建立臉部辨識 (一)

【應用】臉部辨識 – TensorFlow x deep learning (一)

這一篇文章 中,您可以了解卷積神經網絡 (convolutional neural networks) 和其背後的理論。而本系列的文章將帶各位了解:如何運用 Tensorflow, Dlib, docker 和透過卷積神經網絡實作人臉辨識。 繼續閱讀 “如何在 TensorFlow 使用深度學習建立臉部辨識 (一)”

【GCP 教學】如何在 GCP 上使用 TensorFlow?

開源機器學習系統 TensorFlow 應用實例

什麼是 TensorFlow?

簡單來說是 Google 開源的機器學習程式庫。除了應用在 AlphaGo 之外,也應用在 Google Photo 等服務上。
2017/12現在版本已經更新至1.4了,在教學文件上可以看到,能夠安裝的作業系統為 Linux 及 Mac OS X,開發語言為 C++ 及 Python 可供選擇。在本篇,作業系統會使用 Ubuntu 14.04 ,開發語言以Python 構築環境。 繼續閱讀 “【GCP 教學】如何在 GCP 上使用 TensorFlow?”