使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践| 学习笔记（二）
快速学习使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践
使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践| 学习笔记（一）
快速学习使用 Databricks 和 MLflow 进行机器学习模型训练和部署的应用实践
代码案例详解！如何让机器学习模型自解释！⛵
本文讲解一种比较全能的『机器学习模型可解释性』方法——SHAP。通过调用Python的SHAP工具库，对机器学习模型做可解释性分析，判断不同特征对于当前模型的重要程度。
PGL图学习之图神经网络GNN模型GCN、GAT[系列六]
本次项目讲解了图神经网络的原理并对GCN、GAT实现方式进行讲解，最后基于PGL实现了两个算法在数据集Cora、Pubmed、Citeseer的表现，在引文网络基准测试中达到了与论文同等水平的指标。 目前的数据集样本节点和边都不是很大，下个项目将会讲解面对亿级别图应该如何去做。
使用ModelScope社区搭建OCR应用
简介： 本文介绍通过ModelScope来完成光学字符识别（OCR）这一应用，该应用使用两个模型： ● 文本检测（ocr_detection） ● 文本识别（ocr_recognition）
VAE+SDE 双视角解读扩散模型原理
扩散模型对于其他生成模型来讲，从数学角度来看更为优美。扩散模型也因为其背后的数学原理让很多人望而却步。今天就来梳理一下常见的两个理解扩散模型数学原理的角度。
【翻译】最近兴起的扩散模型
在这篇文章中，我们将总结一下解决文本到图像生成问题的这一段简短的历史，然后带大家了解一下关于扩散模型的最新进展。为啥要讲扩散模型，因为刚才看到的那些图都是使用扩散模型生成的，扩散模型在是现在最新的SOTA中很重要的一个内容。
【Alink-CsvSourceBatchOp】实现网络广告点击预测，实时训练分类模型，实时预测评估
【Alink-CsvSourceBatchOp】实现网络广告点击预测，实时训练分类模型，实时预测评估
用modelscope分析了百万字的《天龙八部》，原来金庸大师最偏爱的是TA
用modelscope分析了下百万字的《天龙八部》，摸清楚了金庸大师的取名智慧
ModelScope模型即服务
ModelScope旨在打造下一代开源的模型即服务共享平台，为泛AI开发者提供灵活、易用、低成本的一站式模型服务产品，让模型应用更简单！欢迎加入技术交流群：微信公众号：魔搭ModelScope社区，钉钉群号：44837352
