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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(fù)雜度理論等多門學科。
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本文是決策樹的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。 XGBoost
人工智能、機器學習、深度學習、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)之間有何區(qū)別
人工智能是機器做出決策的能力，就像人類做決定一樣。機器可以對反復(fù)出現(xiàn)的情況進行處理，并選擇以不同的方式進行處理，即使從表面上看，每次的情況似乎都是相同的。
2023-08-01 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學習 1270 0
之前為大家?guī)砹藘善P(guān)于SVM的介紹與基于python的使用方法。相信大家都已經(jīng)上手體驗，嘗鮮了鳶尾花數(shù)據(jù)集了吧。
深入分析深度學習三維重建的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和訓練技巧
本文章專注于從RGB圖像估計三維物體形狀的深度學習方法。除此之外我們還回顧了關(guān)于特定物體（如人臉）的近期研究。
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) 1258 0
深度學習是機器學習領(lǐng)域中的一個重要分支，其核心在于通過構(gòu)建具有多層次的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，使計算機能夠從大量數(shù)據(jù)中自動學習并提取特征，進而實現(xiàn)對復(fù)雜任務(wù)的處理...
2024-07-08 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習深度學習 1254 0
受益于HPC更高的速度處理大量數(shù)據(jù)的能力，全球正在進入HPC大周期，高性能計算的發(fā)展水平已經(jīng)成為衡量一個國家綜合實力和高科技發(fā)展水平的重要標志，美國、歐...
特征工程是機器學習過程中的關(guān)鍵步驟，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器學習算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術(shù)，包括特征選擇和提取...
聯(lián)邦學習和 GNN 都是當前 AI 領(lǐng)域的研究熱點。聯(lián)邦學習的多個參與方可以在不泄露原始數(shù)據(jù)的情況下，安全合規(guī)地聯(lián)合訓練業(yè)務(wù)模型，目前已在諸多領(lǐng)域取得了...
目前，隨著人工智能的大熱，吸引了諸多行業(yè)對于人工智能的關(guān)注，同時也迎來了一波又一波的人工智能學習的熱潮，雖然人工智能背后的原理并不能通過短短一文給予詳細...
支持向量機（Support Vector Machine）是一種較知名的機器學習算法，該算法由俄羅斯數(shù)學家Vladimir Vapnik創(chuàng)立。
用于關(guān)鍵任務(wù)規(guī)劃和模擬演練的下一代建模和仿真解決方案
消化和迭代接近實時的地理空間數(shù)據(jù)的能力，將是未來多域場景中基于建模和仿真 (M&S) 的任務(wù)規(guī)劃和演練解決方案的核心。在建模和仿真應(yīng)用程序中快速...
如今，工程師們越來越意識到，預(yù)測性維護現(xiàn)在幾乎是人工智能 (AI) 技術(shù)的專有領(lǐng)域，他們首先需要學習機器學習 (ML) 和神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技能來實現(xiàn)此類應(yīng)用程序...
OpenCL 最初是為在高端 PC 和超級計算機硬件上執(zhí)行而設(shè)計的，但在與 OpenVX 類似的演變過程中，需要 OpenCL 的處理器越來越小，精...
最早的ML應(yīng)用實現(xiàn)是軟件導(dǎo)向的，并對CPU和GPU產(chǎn)生了巨大影響。但CPU和GPU面臨的挑戰(zhàn)在于其巨大的功耗——即使對于數(shù)據(jù)中心來說也是這樣?！叭藗冊囍?..
2022-07-22 標簽：fpga數(shù)據(jù)中心機器學習 1245 0
目前嵌入式視覺領(lǐng)域最熱門的話題之一就是機器學習。機器學習涵蓋多個行業(yè)大趨勢，不僅在嵌入式視覺 (EV) ，而且在工業(yè)物聯(lián)網(wǎng) (IIoT) 和云計算中均發(fā)...
2018-01-06 標簽：機器學習 1244 0
三個主要降維技術(shù)對比介紹：PCA, LCA,SVD
隨著數(shù)據(jù)集的規(guī)模和復(fù)雜性的增長，特征或維度的數(shù)量往往變得難以處理，導(dǎo)致計算需求增加，潛在的過擬合和模型可解釋性降低。
后端在floorplan階段，如何擺放macro是一個很重要的問題。如果采用層次化設(shè)計，對于每一個block來說都需要在block內(nèi)部把所分配的macro擺好。
無論機器學習算法揭示了什么見解，只有人類才能確定基本問題的答案，例如組織必須解決哪些關(guān)鍵業(yè)務(wù)問題。通過這種方式，機器學習的整體性，以及更普遍地連接產(chǎn)...
2022-07-05 標簽：物聯(lián)網(wǎng)機器學習 1239 0
特征復(fù)用技術(shù)是指：通過簡單地連接來自不同層的已有的一些特征圖，來額外獲得一些其他的特征
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