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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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自動機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)在推薦系統(tǒng)中的應(yīng)用
今天,推薦系統(tǒng)的模型和應(yīng)用已經(jīng)相當(dāng)成熟,然而部署一套全新的推薦系統(tǒng),甚至僅在已有系統(tǒng)上添加數(shù)據(jù)維度和模型優(yōu)化依然是非常耗時耗力的事情。
2018-12-21 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3228 0
人工智能(AI)技術(shù)的快速發(fā)展與廣泛應(yīng)用,正在深刻改變著工業(yè)領(lǐng)域的面貌。從生產(chǎn)計(jì)劃到產(chǎn)品檢測,從能源消耗到客戶分析,AI的觸角已經(jīng)延伸到了工業(yè)生產(chǎn)的各個...
2024-10-17 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3220 0
今天要介紹這個神器,可以說是 pywebio 的 Plus + Pro + Max 版,原諒我的詞窮,但它真的非常的強(qiáng)。 正常在學(xué)習(xí)一個新框架之前, 肯...
2023-10-17 標(biāo)簽:工具機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)可視化 3219 0
在互聯(lián)網(wǎng)領(lǐng)域從事機(jī)器學(xué)習(xí)的人基本上屬于以下兩種背景:其中絕大部分是程序員出身,這類童鞋工程經(jīng)驗(yàn)相對會多一些;另一部分是學(xué)數(shù)學(xué)統(tǒng)計(jì)領(lǐng)域的,這部分童鞋理論基...
2018-06-08 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3218 0
當(dāng)我們要處理很多數(shù)據(jù)來做一個有高預(yù)測能力的預(yù)測時,我們會用到 GBM 和 AdaBoost 這兩種 boosting 算法。boosting 算法是一種...
2019-08-09 標(biāo)簽:算法計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 3215 0
如何使用機(jī)器視覺和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序執(zhí)行多目標(biāo)識別
觀看iVeia的首席技術(shù)官M(fèi)ichael Fawcett,演示了采用Zynq Ultrascale + MPSoC的模塊上的Atlas 2Z8系統(tǒng)如何使...
2018-11-26 標(biāo)簽:賽靈思機(jī)器視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 3214 0
一種通過編程方式生成訓(xùn)練數(shù)據(jù)的“弱監(jiān)督”范式
ML 中的許多傳統(tǒng)研究方法也同樣受到對標(biāo)記訓(xùn)練數(shù)據(jù)的需求的推動。我們首先將這些方法與弱監(jiān)督方法 (weak supervision) 區(qū)分開來:弱監(jiān)督是...
2019-03-16 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 3214 0
如何通過引入深度學(xué)習(xí)提高客服系統(tǒng)效率,以及如何擴(kuò)展Spark工作流封裝TensorFlow模型
深度學(xué)習(xí)給包括機(jī)器翻譯、語音識別、計(jì)算機(jī)視覺、自然語言理解在內(nèi)的眾多的領(lǐng)域帶來了變革,并在特定任務(wù)上取得了和人類相當(dāng)乃至超過人類的表現(xiàn)。因此,深度學(xué)習(xí)看...
2018-09-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 3209 0
如何進(jìn)行英特爾TensorFlow的優(yōu)化
此網(wǎng)絡(luò)研討會為想要構(gòu)建,安裝和探索針對TensorFlow *的英特爾?優(yōu)化的開發(fā)人員提供信息。
2018-11-05 標(biāo)簽:intel機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3207 0
人工智能和大數(shù)據(jù)是密不可分的。大數(shù)據(jù)提供了足夠的數(shù)據(jù)讓機(jī)器學(xué)習(xí),從而使人工智能更加聰明、精確和準(zhǔn)確。同時,人工智能也能夠?yàn)榇髷?shù)據(jù)提供更高效的處理手段,例...
2023-08-03 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3202 0
基于賽靈思FPGA的廣告推薦算法Wide and deep硬件加速案例
作者:雪湖科技 梅碧峰 在這篇文章里你可以了解到廣告推薦算法Wide and deep模型的相關(guān)知識和搭建方法,還能了解到模型優(yōu)化和評估的方式。我還為你...
2020-11-27 標(biāo)簽:fpga賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí) 3202 0
什么是人類智能 楊學(xué)山淺談通用人工智能的發(fā)展途徑
近日,在"第五屆中國行業(yè)互聯(lián)網(wǎng)大會"上,北京大學(xué)兼職教授、工信部原副部長楊學(xué)山發(fā)表了題為《走向通用人工智能》的演講。重點(diǎn)講述了通用人工智能AGI的歷史,...
2019-09-02 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3195 0
機(jī)器學(xué)習(xí)教材中經(jīng)常出現(xiàn)的7大經(jīng)典問題
如果希望了解機(jī)器學(xué)習(xí),或者已經(jīng)決定投身機(jī)器學(xué)習(xí),你會第一時間找到各種教材進(jìn)行充電,同時在心中默認(rèn):書里講的是牛人大神的畢生智慧,是正確無誤的行動指南,認(rèn)...
2018-06-18 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)決策樹 3194 0
將神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)視作模型的后果是什么?
當(dāng)然,我們知道,就這一問題而言,如果我們應(yīng)用完整的前向-后向算法,并且同樣做出最大化邊際概率的預(yù)測,能得到稍好的結(jié)果。改進(jìn)的經(jīng)典過程得到的精確度為63....
2018-08-23 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3191 0
結(jié)合深度學(xué)習(xí)與最新Pytorch1.0來為你細(xì)致講解
Francois Fleuret于2000年獲得巴黎第六大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位,2006年獲得巴黎第十三大學(xué)數(shù)學(xué)博士學(xué)位。他是瑞士Idiap研究所計(jì)算機(jī)視覺和...
2018-12-17 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3184 0
機(jī)器學(xué)習(xí)開發(fā)者如何尋找滿足自己需求的第三方庫?
作為第一個例子,讓我們看一下可以用來訓(xùn)練圖像分類器的技術(shù),僅從少量訓(xùn)練數(shù)據(jù)開始?,F(xiàn)代圖像識別模型具有數(shù)百萬個參數(shù),當(dāng)然,從頭開始訓(xùn)練需要大量標(biāo)記數(shù)據(jù)和計(jì)...
2018-07-31 標(biāo)簽:分類器機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 3182 0
Apache Spark上的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)的介紹
Apache Spark上的分布式機(jī)器學(xué)習(xí)
2018-11-05 標(biāo)簽:intel代碼機(jī)器學(xué)習(xí) 3178 0
這些年來,我們的數(shù)據(jù)科學(xué)究竟發(fā)生了什么變化?
那么logistic回歸受歡迎的原因是什么?一個跡象表明,Kaggle上的分類問題遠(yuǎn)多于回歸問題,其中一個代表是這些年來最受歡迎的泰坦尼克號生存預(yù)測競賽...
2018-08-13 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 3164 0
一個新的理論框架來理解和分析由分層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)形成的表示
這個通用理論已經(jīng)在許多有代表性的流形上得到證明,包括典型的嚴(yán)格凸流形的l2橢圓體流形,代表具有有限樣本的多面體的l1球流形,以及代表由于調(diào)節(jié)連續(xù)自由度而...
2018-07-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3163 0
9月最受歡迎的機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目Top10!
YOLOv3 是當(dāng)前最先進(jìn)的實(shí)時檢測目標(biāo)的系統(tǒng),相比于前兩個版本,第三版針對小目標(biāo)的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...
2018-10-08 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集開源項(xiàng)目 3155 0
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