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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡的表現(xiàn)性能
機器學習是一門專門研究計算機如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學習行為、以獲取新的知識或技能、重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的學科,廣泛應用于數(shù)據(jù)挖掘、計...
2023-05-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡計算機機器學習 764 0
Python 是一種高級編程語言,被廣泛應用于數(shù)據(jù)科學、機器學習、Web 開發(fā)等領(lǐng)域。在 Linux 操作系統(tǒng)中,Python 是一個默認安裝的解釋器,...
富士通AI平臺“Fujitsu Kozuchi”加速AI與ML解決方案交付
? 在馬德里舉行的Fujitsu ActivateNow Technology Summit活動期間,富士通發(fā)布了全新平臺 "Fujitsu Kozuc...
在機器學習和深度學習中,向量通常被用作表示數(shù)據(jù)的形式,其中每個向量的維度代表了不同的特征或?qū)傩?。例如,在圖像分類任務中,一個圖像可以被表示為像素值組成的...
2023-05-11 標簽:API數(shù)據(jù)庫機器學習 1.4萬 0
大數(shù)據(jù)分析有助于找到問題的解決方案,如降低成本,節(jié)省時間并降低決策風險。通過結(jié)合數(shù)據(jù)分析和機器學習,企業(yè)可以通過以下方式獲益匪淺:
2023-05-10 標簽:機器學習數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 1256 0
熟悉機器學習領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實現(xiàn)的任務等,同時學習搭建和配置機器學習環(huán)境,并學會用 線性回歸 解決一個實際問題。
2023-05-10 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡人工智能機器學習 737 0
Samtec成為PCI-SIG社區(qū)的成員已經(jīng)有很多年了,我們非常自豪。Samtec的高級系統(tǒng)架構(gòu)師Jignesh Shah與PCI-SIG的伙伴們一起,...
近來NLP領(lǐng)域由于語言模型的發(fā)展取得了顛覆性的進展,擴大語言模型的規(guī)模帶來了一系列的性能提升,然而單單是擴大模型規(guī)模對于一些具有挑戰(zhàn)性的任務來說是不夠的
幾年前,那些能夠感知環(huán)境、探測重要細節(jié)(忽視其它部分)且使用這些細節(jié)來完成任務的技術(shù)應用似乎只存在于科幻小說里。然而在2020年,我們看到不少技術(shù)的突飛...
早期的AI主要用在運行原始Lisp運算的專用硬件上,由Lisp(LISt處理器)編程語言提供支持。Lisp是最早的語言之一,在處理項目列表方面非常高效。...
工業(yè)化+數(shù)據(jù)化:機器學習加持下的工業(yè)4.0
數(shù)據(jù)以及與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合的機器學習技術(shù)是工業(yè)4.0的核心。數(shù)據(jù)從傳感器中獲得,經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)傳遞到云計算服務器,再用機器學習和人工智能算法進行分析,結(jié)果返回給...
早期的機器學習以搜索為基礎(chǔ),主要依靠進行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機器學習逐漸成熟,它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計方法和優(yōu)化問題。同時深度學習...
基于計算機的人臉識別技術(shù)研究發(fā)軔于20世紀中期,最早是模式識別 (Pattern Recognition) 的一個分支,后來逐漸發(fā)展完善了人臉檢測、人臉...
實現(xiàn)成功的機器學習通常需要具有強大算力的基于云或服務器的資源。但是,隨著應用的發(fā)展和新用例的出現(xiàn),將機器學習轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡邊緣變得更加引人注目,尤其是在需要...
深度學習:神經(jīng)網(wǎng)絡算法的昨天、今天和明天
人工智能似乎一直是一個遙遠的科幻的概念,但事實上,當今世界很多應用已經(jīng)達到了“人工智能”的標準。除了前文提到的圍棋軟件,還有自動駕駛系統(tǒng)、智能管家,甚至...
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