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標簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(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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一旦開發(fā)出令人滿意的模型配置,你就可以在所有可用數(shù)據(jù)(訓(xùn)練數(shù)據(jù)+驗證數(shù)據(jù))上訓(xùn)練最終的生產(chǎn)模型,然后在測試集上最后評估一次。
2023-07-06 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 259 0
在本文中,OpenAI 的工程師團隊分享了他們在 Kubernetes 集群擴展過程中遇到的各種挑戰(zhàn)和解決方案,以及他們?nèi)〉玫男阅芎托Ч?/p>
2023-07-06 標簽:服務(wù)器機器學(xué)習(xí)kubernetes 756 0
NVIDIA TensorRT與Apache Beam SDK的集成
使用 NVIDIA TensorRT 在 Apache Beam 中簡化和加速機器學(xué)習(xí)預(yù)測
2023-07-05 標簽:NVIDIAAI機器學(xué)習(xí) 682 0
如何有效地監(jiān)控生產(chǎn)中的機器學(xué)習(xí)模型
監(jiān)控生產(chǎn)中的機器學(xué)習(xí)模型指南
2023-07-05 標簽:NVIDIAAI機器學(xué)習(xí) 676 0
實踐中的機器學(xué)習(xí):構(gòu)建 ML 模型
2023-07-05 標簽:NVIDIAAI機器學(xué)習(xí) 930 0
使用 RAPIDS RAFT 進行機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的可重用計算模式
使用 RAPIDS RAFT 進行機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析的可重用計算模式
2023-07-05 標簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析 825 0
用RAPIDS生成用于加速短期價格預(yù)測的限價訂單簿數(shù)據(jù)集
用 RAPIDS 生成用于加速短期價格預(yù)測的限價訂單簿數(shù)據(jù)集
2023-07-05 標簽:NVIDIA人工智能機器學(xué)習(xí) 737 0
許多ML算法已經(jīng)在功能驗證的不同領(lǐng)域進行了嘗試,并取得了不錯的效果。ML在功能驗證中的應(yīng)用主要分為:需求工程、靜態(tài)代碼分析、驗證加速、覆蓋率收集和BUG...
2023-07-03 標簽:機器學(xué)習(xí)芯片驗證 836 0
探析ARM第五代GPU架構(gòu)技術(shù)參數(shù)
全新的 Arm Immortalis-G720 是 Arm 目前性能和能效表現(xiàn)最為出色的 GPU,與上一代產(chǎn)品相比,其性能和能效分別提高了 15%,系統(tǒng)...
十多年來,微軟提供了世界上最流行的超大規(guī)模生產(chǎn)力套件之一,Office 365,它現(xiàn)在是Microsoft 365的一部分。
2023-07-03 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)ChatGPT 1905 0
什么是深度強化學(xué)習(xí)?深度強化學(xué)習(xí)算法應(yīng)用分析
什么是深度強化學(xué)習(xí)? 眾所周知,人類擅長解決各種挑戰(zhàn)性的問題,從低級的運動控制(如:步行、跑步、打網(wǎng)球)到高級的認知任務(wù)。
2023-07-01 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)深度強化學(xué)習(xí) 1847 0
人臉識別是一種生物識別技術(shù),通過對人臉圖像或視頻進行分析和比對,識別出人臉的身份。下面是簡要的工作原理。
2023-06-30 標簽:生物識別數(shù)據(jù)庫人臉識別 1852 0
各種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法(XNN)在大數(shù)據(jù)機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域有著十分廣泛的應(yīng)用,這些高級算法在分類、優(yōu)化、自學(xué)習(xí)這些方面的突出能力和其在互聯(lián)網(wǎng)及自動控制領(lǐng)域...
2023-06-30 標簽:人工智能光通信機器學(xué)習(xí) 846 0
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