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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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解決一個(gè)復(fù)雜的問題,首先第一步是要把問題分解成幾個(gè)簡單子任務(wù)。然后,針對(duì)每個(gè)子任務(wù),運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)中不同的方法來分別解決每個(gè)問題。最后把這些子任務(wù)貫穿起來...
2019-01-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python深度學(xué)習(xí) 1.3萬 0
對(duì)NAS任務(wù)中強(qiáng)化學(xué)習(xí)的效率進(jìn)行深入思考
在一些情況下,我們會(huì)用策略函數(shù)(policy, 總得分,也就是搭建的網(wǎng)絡(luò)在測試集上的精度(accuracy),通過強(qiáng)化學(xué)習(xí)(Reinforcement ...
2019-01-28 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)強(qiáng)化學(xué)習(xí) 5366 0
詳細(xì)介紹三個(gè)領(lǐng)域中來自微軟亞洲研究院的那些硬核論文
該模型翻譯精度更加接近 AT 模型,在 WMT16 En-Ro 數(shù)據(jù)集上,相比 AT 模型(Transformer)僅有 1 個(gè) BLEU 分的差距。在...
2019-01-28 標(biāo)簽:微軟機(jī)器學(xué)習(xí)論文 5470 0
對(duì)于開發(fā)人員而言,基于云的機(jī)器學(xué)習(xí)工具帶來了使用機(jī)器學(xué)習(xí)創(chuàng)造和提供新的功能的可能性。然而,開發(fā)者想要在它們的應(yīng)用程序中融入機(jī)器學(xué)習(xí),通常會(huì)犯一些錯(cuò)誤,本...
2019-01-24 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí) 2214 0
從概念和特點(diǎn)上闡述機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的關(guān)系
對(duì)于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來說,對(duì)人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解,有可能你每天都能聽到這個(gè)概念,也經(jīng)常提這個(gè)概念,但是你真的...
2019-01-24 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5757 0
監(jiān)督學(xué)習(xí)可以看作是原先的預(yù)測模型,有基礎(chǔ)的訓(xùn)練數(shù)據(jù),再將需要預(yù)測的數(shù)據(jù)進(jìn)行輸入,得到預(yù)測的結(jié)果(不管是連續(xù)的還是離散的)。
2019-01-23 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3483 0
TensorFlow 已經(jīng)發(fā)展為世界上最受歡迎和被廣泛采用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)之一,我們衷心感謝一直以來支持我們的各界的開發(fā)者和他們的貢獻(xiàn):
2019-02-03 標(biāo)簽:API機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 2182 0
美國DARPA:借助AI的力量,發(fā)掘世界中的因果聯(lián)系
接下來系統(tǒng)將被用于分析復(fù)雜的現(xiàn)實(shí)世界數(shù)據(jù),并嘗試根據(jù)創(chuàng)建的模式提取事件和敘述。此時(shí)需要面對(duì)的是多媒體、多語言的信息,并從紛繁復(fù)雜的世界中抽取出復(fù)雜事件的...
2019-01-23 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3236 0
再回到本文中提到的“面相研究院”,根據(jù)企查查上公開的數(shù)據(jù)顯示,由“杭州算術(shù)科技有限公司”出品。該公司于 2015 年 1 月成立,第一股權(quán)人為劉德剛。以...
2019-01-23 標(biāo)簽:AI機(jī)器學(xué)習(xí)小程序 1.8萬 0
機(jī)器學(xué)習(xí)所需的數(shù)學(xué)知識(shí)你能夠有效使用嗎
開始機(jī)器學(xué)習(xí)之旅,需要什么層次的數(shù)學(xué)功底? 尤其是對(duì)于那些沒有學(xué)過數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的同學(xué)們來說,這個(gè)問題當(dāng)前不甚清楚,在這篇文章中,我將要為那些使用機(jī)器學(xué)習(xí)...
2019-02-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 2143 0
如何用Python進(jìn)行無監(jiān)督學(xué)習(xí)
無監(jiān)督學(xué)習(xí)是一種用于在數(shù)據(jù)中查找模式的機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。無監(jiān)督算法給出的數(shù)據(jù)不帶標(biāo)記,只給出輸入變量(X),沒有相應(yīng)的輸出變量。在無監(jiān)督學(xué)習(xí)中,算法自己去發(fā)...
2019-01-21 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Python 4628 0
一套能夠進(jìn)行心理健康以及信用分析的系統(tǒng)
本文通過從醫(yī)院收集真實(shí)患者數(shù)據(jù)以及從微博等社交媒體收集患者數(shù)據(jù),首次創(chuàng)建了公開的自閉癥和抑郁癥人臉數(shù)據(jù)集?;谶@一數(shù)據(jù)集,DeepInsight 模型最...
2019-01-21 標(biāo)簽:AI計(jì)算機(jī)視覺機(jī)器學(xué)習(xí) 3675 0
阿里開源大規(guī)模分布式圖學(xué)習(xí)框架:專為Graph嵌入,無縫對(duì)接TF/PyTorch
為了支持我們的業(yè)務(wù),我們不僅面臨超大規(guī)模圖存儲(chǔ)與計(jì)算的挑戰(zhàn),還需要處理由多種不同類型的點(diǎn),邊及其屬性構(gòu)成異構(gòu)圖的復(fù)雜性。我們的分布式圖引擎針對(duì)海量圖存儲(chǔ)...
2019-01-20 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 3796 0
Waymo用AutoML自動(dòng)生成機(jī)器學(xué)習(xí)模型
Waymo十周年之際,發(fā)布了自動(dòng)駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建思路,原來很多內(nèi)部架構(gòu)是由 AutoML 完成的。
2019-01-19 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Waymo 3596 0
深度學(xué)習(xí)中的熱點(diǎn)問題盤點(diǎn)
深度學(xué)習(xí)這一想法本身并不新穎,早在1959年就被討論過。當(dāng)時(shí)受限于算法、硬件水平及數(shù)據(jù)量的限制,沒有得到很好的發(fā)展。近60年,隨著硬件水平的不斷提升,數(shù)...
2019-07-29 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2220 0
探究機(jī)器學(xué)習(xí)在無人駕駛中的應(yīng)用及挑戰(zhàn)
1月10日,在青島舉行的2019國家智能產(chǎn)業(yè)峰會(huì)智能駕駛平行論壇上,孫振平研究員結(jié)合國內(nèi)外機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)技術(shù)在智能駕駛領(lǐng)域的研究現(xiàn)狀和課題組近年來的一些研...
2019-02-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)無人駕駛 2572 0
機(jī)器學(xué)習(xí)在有大數(shù)據(jù)的情況下學(xué)習(xí)效果最好。這些系統(tǒng)學(xué)習(xí)的速度就越快。在很多情況下,供應(yīng)鏈應(yīng)用程序?qū)⑿枰髷?shù)據(jù)平臺(tái)來收集數(shù)據(jù)、清理數(shù)據(jù)并協(xié)調(diào)數(shù)據(jù)。
2019-01-17 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 1.6萬 0
全年開源項(xiàng)目的盤點(diǎn)和總結(jié)
如果你們這些.NET 開發(fā)者們想要學(xué)一點(diǎn)機(jī)器學(xué)習(xí)知識(shí)來補(bǔ)充現(xiàn)有的技能,你會(huì)怎么做?現(xiàn)在就有一個(gè)完美的開源項(xiàng)目可以助你開始實(shí)施這一想法!這個(gè)完美的開源項(xiàng)目...
2019-01-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)開源項(xiàng)目數(shù)據(jù)科學(xué) 3591 0
最優(yōu)化方法是一種數(shù)學(xué)方法,它是研究在給定約束之下如何尋求某些因素(的量),以使某一(或某些)指標(biāo)達(dá)到最優(yōu)的一些學(xué)科的總稱。
2019-01-17 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 2930 0
如何在Raspberry Pi 3上構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序
希望評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)方法的開發(fā)人員發(fā)現(xiàn)了越來越多的專業(yè)硬件和開發(fā)平臺(tái),這些平臺(tái)通常針對(duì)特定類別的機(jī)器學(xué)習(xí)架構(gòu)和應(yīng)用程序進(jìn)行調(diào)整。雖然這些專業(yè)平臺(tái)對(duì)于許多機(jī)器...
2019-01-17 標(biāo)簽:cpugpu應(yīng)用程序 3411 0
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