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阿里云RPA(机器人流程自动化)干货系列之二:认识RPA(下)
导读:本文是阿里云RPA(机器人流程自动化)干货系列之二,主要介绍了RPA的发展齐纳经和主要使用场景有哪些,目前国内外主流的RPA厂商以及RPA的未来在哪。 一、RPA的发展前景 根据Gartner的最新研究,2018年全球机器人流程自动化(RPA)软件的开支预计将达到6.8亿美元,同比增长57%,到2022年支出达到24亿美元。
【理论+案例实战】Python数据分析之逻辑回归(logistic regression)
逻辑回归是分类当中极为常用的手段,它属于概率型非线性回归,分为二分类和多分类的回归模型。对于二分类的logistic回归,因变量y只有“是”和“否”两个取值,记为1和0。假设在自变量x1,x2,……,xp,作用下,y取“是”的概率是p,则取“否”的概率是1-p。
人机交互新进展:LFR-DFSMN语音识别声学模型介绍
语音识别技术是人机交互技术的重要组成部分,而语音识别中的声学模型是语音识别技术中的核心所在,堪称重中之重。阿里巴巴iDST智能语音交互团队最新的LFR-DFSMN模型相对于之前的LFR-LCBLSTM模型可以达到训练加速3倍、识别加速2倍、识别错误率降低20%和最终模型大小压缩50%的效果,实现了语音识别的迭代速度、识别成本、服务质量的全面提升。
阿里云安全研究成果入选人工智能顶级会议 IJCAI 2019, 业界首次用AI解决又一难题!
阿里云被主论坛收录的论文《Locate Then Detect:Web Attack Detection via Attention-based Deep Neural Networks》,首次解决了深度学习在Web攻击检测领域的结果可解释性问题,具有前所未有的创新意义,证明阿里云在安全AI技术的学术研究和应用方面业界领先。
Arena - 打开KubeFlow的正确姿势
Arena的目标就是让数据科学家简单的释放KubeFlow的洪荒之力,像桌面机上训练一样简单,同时又拥有了集群级别调度和管理的掌控性。为了能够更好的在社区内共享和合作,我们已经在github上开源了自己的代码:https://github.com/AliyunContainerService/arena,欢迎大家了解和使用,如果您觉得不错,请给我们点赞。
深度学习项目实战——“年龄预测”
学了那么多深度学习的基本知识,还在发愁没有地方展示自己学过的知识?来试试这个简单的实际问题吧!
自然语言处理技术及行业应用案例
本文简单介绍了阿里云NLP技术平台中几个关键的点,如阿里目前正在做国际化,目前包含的语种从东南亚语种,西班牙语种,正扩展到欧洲语种。除此之外阿里NLP还在做行业级应用,包括在城市管理,医疗领域中已经推出了很多应用产品。
生成对抗网络入门指南(内含资源和代码)
生成对抗网络是由两个相互竞争的网络组成的深度神经网络架构。本文对其进行详细讲解,并附上大量相关英文文章链接供参考。
阿里云爬虫风险管理产品商业化,为云端流量保驾护航
爬虫风险管理产品是阿里云云盾推出的新安全产品,1月底正式宣布商业化上线,提供可以覆盖Web/H5/API/APP多种业务形态的爬虫风险解决方案,对爬虫风险进行有序管理。 恶意爬虫引发高风险随着传统行业互联网化及大类业务的数据化,使爬虫风险逐渐成为一个风险爆发点。
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