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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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在機器學習領域,每個給定的建模問題都存在幾十種解法,本文作者認為,模型算法的假設并不一定適用于手頭的數(shù)據(jù);在追求模型最佳性能時,重要的是選擇適合數(shù)據(jù)集(...
2018-06-30 標簽:機器學習 1609 0
本文針對NVIDIA的GStreamer技術(shù)進行簡介,主要是因為NVIDIA的Jetson Inference相關應用,都是透過GStreamer進行影...
2022-11-16 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡NVIDIAgpu 1608 0
“第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”開幕:講述第四范式先知3.0的定位
“第四屆世界互聯(lián)網(wǎng)大會”在浙江烏鎮(zhèn)開幕。領先的人工智能技術(shù)與服務提供商第四范式受邀參加大會,并發(fā)布了全新升級的“第四范式先知”3.0產(chǎn)品。 “第四范式先...
使用NVIDIA ISAAC Sim和NVIDIA ISAAC Replicator縮小Sim2Real差距
合成數(shù)據(jù)是計算機視覺應用中訓練機器學習模型的重要工具。 NVIDIA 的研究人員介紹了一種 結(jié)構(gòu)化域隨機化 Omniverse Replicator 中...
Kubernetes 最初旨在大規(guī)模編排容器的生命周期,用于輕量級、無狀態(tài)應用程序,如 Ngnix、Java 和 Node.js。對于這個用例,Linu...
2023-10-18 標簽:Linux操作系統(tǒng)數(shù)據(jù)庫 1591 0
Facebook 官方博客更新,F(xiàn)AIR 主管、深度學習代表人物 Yann LeCun 與同事撰文,深入淺出解釋什么是人工智能、人工智能如何影響我們的生...
Facebook今天第一次正式介紹了FBLearner Flow,一個可以為全公司員工管理機器學習模型的機器學習軟件。換句話說,這是一個可以自己制造人工...
如何利用InSAR(干涉合成孔徑雷達)數(shù)據(jù)對植被進行相干性映射?
今日內(nèi)容主要探討了一種利用合成孔徑雷達(SAR)和光學遙感技術(shù)對作物進行分類的方法。這種方法結(jié)合了多個數(shù)據(jù)源和分析手段,以提高作物分類的準確性。
機器學習的應用 ST機器學習解決方案助力車企探索汽車AI可能性
意法半導體的首款車規(guī)機器學習解決方案 SL-AIAID012401V1 由 AEKD-AICAR1 評估套件、 AI 人工智能插件和 AutoDevKi...
2023-09-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡ST意法半導體 1577 0
PIL:Python Imaging Library,是Python環(huán)境下最受歡迎的圖像處理庫,木有之一。然而,在Python2.7之后不再支持。 ...
近年來,機器學習在學術(shù)研究領域和實際應用領域得到越來越多的關注。但構(gòu)建機器學習模型不是一件簡單的事情,它需要大量的知識和技能以及豐富的經(jīng)驗,才能使模型在...
人工神經(jīng)元模型是人工智能和機器學習領域中非常重要的概念之一。它模仿了生物神經(jīng)元的工作方式,通過數(shù)學和算法來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的處理和學習。 一、人工神經(jīng)元模型的...
數(shù)學建模神經(jīng)網(wǎng)絡模型的優(yōu)缺點有哪些
數(shù)學建模神經(jīng)網(wǎng)絡模型是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡的數(shù)學建模方法,它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接和信息傳遞機制,對復雜系統(tǒng)進行建模和分析。神經(jīng)網(wǎng)絡模型在許多領域得到...
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