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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領域交叉學科,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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ID3算法核心是“信息熵”。ID3算法通過計算每個屬性的信息增益,認為信息增益高的是好屬性,每次劃分選取信息增益最高的屬性為劃分標準,重復這個過程,直至...
雖然這么寫出來的程序一定是不知其所以然,但是其實20年前我第一次用C++寫Hello world的時候也是一臉懵逼的,我相信,每個能夠投身機器學習開發(fā)工...
過去十年,機器學習需要大型服務器、復雜模型、稀缺人才,需要投入大量的時間和資源。如今,機器學習可以內(nèi)置于運動傳感器中,并且我們將會在邊緣設備中看到更多的...
機器學習如何幫助人類創(chuàng)造可持續(xù)的未來?
研究人員基于歐洲哥白尼地球觀測計劃的高精度衛(wèi)星圖像來對地表的林木覆蓋進行監(jiān)測。研究人員們使用了云服務和計算中心來處理衛(wèi)星產(chǎn)生幾十TB的海量數(shù)據(jù),從中不斷...
在編程領域中,計算兩點間的距離是非常常見的任務。而在Python語言中,計算兩點間距離的方法有多種。本文將深入介紹多個計算兩點間距離的方法,并提供詳實的...
以CycleGAN和pix2pix為代表的風格遷移網(wǎng)絡是將圖像從一個領域轉(zhuǎn)移到另一個領域的模型(例如將馬變成斑馬,將素描畫編程帶有顏色的圖像)。結(jié)果是,...
近日,谷歌公司推出了一款新型圖像標注方式 “流體標注”,即采用機器學習來注釋分類標簽并勾勒出圖片中的每個對象和背景區(qū)域。谷歌表示其可將標記數(shù)據(jù)集的速度提高3倍。
如此龐大的數(shù)據(jù)量無疑會為圖像識別與通訊網(wǎng)絡的發(fā)展帶來巨大挑戰(zhàn),受限于通訊資源,我們的實際傳輸帶寬資源遠沒有視頻數(shù)據(jù)量所要求的那么充裕;若想借助有限的帶寬...
Black Hat 大會將關注的三大趨勢:加密貨幣、醫(yī)療設備、機器學習
黑帽大會簡報(Briefings)將主要關注區(qū)塊鏈基礎設施和加密貨幣錢包研究。這些領域應該會是這次大會的關注焦點,其部分原因在于黑客攻擊事件頻發(fā),例如,...
2018-08-06 標簽:物聯(lián)網(wǎng)機器學習加密貨幣 3884 0
它是機器學習的重要基礎,從描述算法操作的符號到代碼中算法的實現(xiàn),都屬于該學科的研究范圍。雖然線性代數(shù)是機器學習領域不可或缺的一部分,但二者的緊密關系往往...
首先,我們必須明白,統(tǒng)計和統(tǒng)計建模是不一樣的。統(tǒng)計是對數(shù)據(jù)的數(shù)學研究。除非有數(shù)據(jù),否則無法進行統(tǒng)計。統(tǒng)計模型是數(shù)據(jù)的模型,主要用于推斷數(shù)據(jù)中不同內(nèi)容的關...
人類級別的表現(xiàn)、人類級別的精度……在開發(fā)AI系統(tǒng)的企業(yè)中,我們經(jīng)常會聽到這類表述,其指向范圍則涵蓋人臉識別、物體檢測,乃至問題解答等各個方面。隨著機器學...
2020-08-28 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡AI機器學習 3871 0
隨著眾多工業(yè)企業(yè)開始應用和實施物聯(lián)網(wǎng),物聯(lián)網(wǎng)有7大趨勢正在形成
歷經(jīng)火熱的概念階段,2018年,物聯(lián)網(wǎng)技術將進入更加理性的廣泛應用階段。對于在2017年已經(jīng)應用了物聯(lián)網(wǎng)技術的企業(yè),將搶先一步收割2018年物聯(lián)網(wǎng)市場增...
2018-01-29 標簽:物聯(lián)網(wǎng)機器學習霧計算 3859 0
Juergen Gall團隊展示他們的預測未來系統(tǒng)
在他們的實驗中,Gall和他的團隊使用數(shù)小時的視頻數(shù)據(jù)來演示不同的烹飪動作(例如煎雞蛋、拌沙拉等),并僅向軟件展示其中的一部分動作。軟件根據(jù)“已經(jīng)學到的...
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