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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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用于計(jì)算機(jī)視覺的經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用分析
深度學(xué)習(xí)是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據(jù)上運(yùn)行的非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。深度學(xué)習(xí)通過將特征提取操作拉入模型本身,對(duì)計(jì)算機(jī)視覺產(chǎn)生了巨大影響,從而使算法根據(jù)...
2023-11-07 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 684 0
NVIDIA TensorRT與Apache Beam SDK的集成
使用 NVIDIA TensorRT 在 Apache Beam 中簡化和加速機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測
2023-07-05 標(biāo)簽:NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 682 0
100天搞定機(jī)器學(xué)習(xí):Day57 Adaboost知識(shí)手冊(cè)(理論篇)
Boosting是一種用來提高弱分類器準(zhǔn)確度的算法,是將“弱學(xué)習(xí)算法“提升為“強(qiáng)學(xué)習(xí)算法”的過程,主要思想是“三個(gè)臭皮匠頂個(gè)諸葛亮”。一般來...
2020-12-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Adaboost算法 682 0
深度學(xué)習(xí)與度量學(xué)習(xí)融合的綜述
如今,機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用廣泛,包括人臉識(shí)別、醫(yī)療診斷等,為復(fù)雜問題和大量數(shù)據(jù)提供解決方案。機(jī)器學(xué)習(xí)算法能基于數(shù)據(jù)產(chǎn)生成功的分類模型,但每個(gè)數(shù)據(jù)都有其問題,需...
2024-04-24 標(biāo)簽:人臉識(shí)別機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療診斷 682 0
紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院運(yùn)用語音分析技術(shù) 開發(fā)創(chuàng)傷后壓力癥候群診斷工具
分析語音的頻率、韻律、聲調(diào)、發(fā)音特征,可協(xié)助診斷創(chuàng)傷后壓力癥候群
2020-07-18 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)智能醫(yī)療 680 0
機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測分析存在什么差異
AI是刺激商業(yè)發(fā)展的一顆新星,取代了以往的資本和勞動(dòng)力的投入。
2020-04-06 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 678 0
如何有效地監(jiān)控生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
監(jiān)控生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型指南
2023-07-05 標(biāo)簽:NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 676 0
量子計(jì)算機(jī)能夠利用疊加、糾纏和干涉等量子特性,從數(shù)據(jù)中歸納出知識(shí)點(diǎn)并獲得洞察。這些量子機(jī)器學(xué)習(xí)(QML)技術(shù)最終將在量子加速的超級(jí)計(jì)算機(jī)上運(yùn)行,這種超級(jí)...
2024-11-20 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算機(jī) 674 0
淺談解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)3個(gè)組成部分
。不涉及高級(jí)原理,只用簡單的語言來談現(xiàn)實(shí)世界的問題和實(shí)際的解決方案。不管你是一名程序員還是管理者,都能看懂。那我們開始吧!
2022-11-29 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 672 0
IT團(tuán)隊(duì)提升機(jī)器學(xué)習(xí)的五個(gè)技能分享
機(jī)器學(xué)習(xí)和AI繼續(xù)深入IT服務(wù)中,并補(bǔ)充軟件工程師開發(fā)的應(yīng)用程序。如果IT團(tuán)隊(duì)想跟上這種步伐,必須提高他們的機(jī)器學(xué)習(xí)技能。
2020-11-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 671 0
機(jī)器學(xué)習(xí)統(tǒng)計(jì)概率分布全面總結(jié)
隨機(jī)實(shí)驗(yàn)的所有可能結(jié)果都是隨機(jī)變量。一個(gè)隨機(jī)變量集合用 表示。 如果實(shí)驗(yàn)可能的結(jié)果是可數(shù)的,那么它被稱為離散隨機(jī)變量。例如,如果你拋硬幣 10 次,你...
2024-01-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)隨機(jī)變量python 671 0
實(shí)現(xiàn)成功的機(jī)器學(xué)習(xí)通常需要具有強(qiáng)大算力的基于云或服務(wù)器的資源。但是,隨著應(yīng)用的發(fā)展和新用例的出現(xiàn),將機(jī)器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣變得更加引人注目,尤其是在需要...
2023-05-09 標(biāo)簽:服務(wù)器機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 667 0
在機(jī)器學(xué)習(xí)中,機(jī)器學(xué)習(xí)的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預(yù)測的結(jié)果質(zhì)量。目前在算力方面,量子計(jì)算能超越傳統(tǒng)二進(jìn)...
2023-10-30 標(biāo)簽:人工智能SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 666 0
如何判斷機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)性能
混淆矩陣如表一所示,混淆矩陣中包含兩種識(shí)別正確的情況和兩種識(shí)別錯(cuò)誤的情況。 (1)兩種識(shí)別正確的情況為: 1)True Positive(TP),即...
2023-06-25 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)面部識(shí)別 665 0
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分,機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測結(jié)果,就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來表示,否則從一開始它...
2022-11-30 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 665 0
Python自動(dòng)訓(xùn)練人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)
人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(ANN)是機(jī)器學(xué)習(xí)中一種重要的模型,它模仿了人腦神經(jīng)元的工作方式,通過多層節(jié)點(diǎn)(神經(jīng)元)之間的連接和權(quán)重調(diào)整來學(xué)習(xí)和解決問題。Python...
2024-07-19 標(biāo)簽:人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)python 663 0
2024-12-10 人工智能(AI)和傳感器的結(jié)合在多個(gè)領(lǐng)域有廣泛應(yīng)用和迅速的發(fā)展,特別是在自動(dòng)化、物聯(lián)網(wǎng)(IoT)、醫(yī)療、智能城市以及工業(yè)4.0等領(lǐng)...
今天我想要與大家分享的是深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的工作方式,以及深度神經(jīng)與“傳統(tǒng)”機(jī)器學(xué)習(xí)模型的不同之處。
2023-05-25 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 658 0
機(jī)器學(xué)習(xí)硬件性能的最新趨勢(shì)
許多DGX H100服務(wù)器又可以組成所謂的SuperPOD,其中各個(gè)獨(dú)立服務(wù)器中的加速器仍可使用NVLink傳輸數(shù)據(jù),但耦合程度較低。每個(gè)SuperPO...
標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)安全下如何處理AI漏洞?
人工智能(AI)技術(shù),特別是機(jī)器學(xué)習(xí),正在廣泛的商業(yè)和政府背景下迅速部署。這些技術(shù)容易受到一系列廣泛的操縱,這些操縱可能會(huì)觸發(fā)錯(cuò)誤、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集推斷私人...
2023-04-23 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)安全機(jī)器學(xué)習(xí) 655 0
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