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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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人工智能的歷史可以追溯到20世紀50年代,當時人們開始研究如何讓計算機模擬人類思維。最早的人工智能應用是用于解決一些特定領域的問題,比如在國際象棋、西洋...
機器學習是人工智能技術的核心。這種算法涉及了數(shù)據(jù)的收集、處理和分析。通過利用機器學習算法,計算機能夠檢測出埋藏在數(shù)據(jù)中的模式,并從這些數(shù)據(jù)中學習,以便用...
人工智能,就是指計算機程序可以在不需要人類干預的情況下進行復雜的決策、模式識別和問題解決,從而模擬或復制人類的智慧和行為。這種技術利用了大數(shù)據(jù)、機器學習...
2023-08-14 標簽:人工智能機器學習大數(shù)據(jù) 2322 0
人工智能人才是指有足夠的知識和技能,在實際應用中能夠設計、實現(xiàn)和維護各種類型人工智能系統(tǒng)的專業(yè)人員。人工智能人才通常包括數(shù)據(jù)庫管理器、軟件工程師、數(shù)據(jù)科...
近年來,人工智能人才的需求量呈現(xiàn)出指數(shù)級的增長。根據(jù)國內(nèi)的預期數(shù)據(jù)顯示,到2020年,中國對人工智能領域的人才需求量將高達150萬人。然而,人工智能人才...
2023-08-14 標簽:人工智能機器學習數(shù)據(jù)分析 1566 0
人工智能在金融行業(yè)中的使用,可以協(xié)助銀行自動化交易、防止欺詐、識別風險、資產(chǎn)組合管理、客戶服務,以及許多其他功能。通過自動化和機器學習,銀行更能夠理解自...
無監(jiān)督學習算法主要用于聚類和關聯(lián)規(guī)則挖掘。聚類問題是指將數(shù)據(jù)集合劃分成相似的組,而關聯(lián)規(guī)則挖掘問題是指發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)集合中經(jīng)常一起出現(xiàn)的數(shù)據(jù)項。常見的無監(jiān)督學...
在過去的幾十年里,軟件開發(fā)一直是一項需要大量人力和時間的任務。程序員們不僅需要編寫代碼,還需要調試、優(yōu)化和維護軟件。然而,隨著技術的不斷進步和人工智能的...
人工智能技術的核心就在于“智能”,因此它的定義也因時代和不同的應用場景而不同。在一些傳統(tǒng)的計算機任務中,人工智能被稱為人工神經(jīng)網(wǎng)絡或機器學習。隨著時間的...
雖然人工智能在許多方面都能夠為人類帶來便利,但是它也帶來了一些潛在的威脅。其中最大的威脅就是超級人工智能將超越人類,成為人類的主宰。這將導致人類失去對自...
人工智能的崛起并不是突然發(fā)生的,而是一步步發(fā)展起來的。早在 1956 年,人們就開始探討人工智能的可能性。在接下來的幾十年里,人工智能技術得到了極大的發(fā)...
人工智能技術一直被廣泛研究和討論,并在許多領域得到應用,如醫(yī)療、金融、交通、教育和娛樂等。在這些領域,AI人工智能技術可以有效地處理復雜的信息、提高工作...
機器學習是一種使計算機能夠從歷史數(shù)據(jù)中學習并自我優(yōu)化的技術。它可以將大量的數(shù)據(jù)和相關算法結合起來來對復雜系統(tǒng)進行建模和處理。機器學習已經(jīng)被廣泛應用于圖像...
數(shù)據(jù)是人工智能的基礎,任何人工智能技術的發(fā)展都需要依賴大量的數(shù)據(jù)。通過對數(shù)據(jù)的分析和處理,人工智能技術可以不斷學習、自我完善及不斷提高,從而更好地完成實際應用。
人工智能的根源可以追溯到20世紀50年代。當時,科學家們開始思考如何讓機器模仿人的思維行為。隨著時間的推移,人工智能的應用范圍變得越來越廣泛,影響到物聯(lián)...
2023-08-13 標簽:物聯(lián)網(wǎng)人工智能機器學習 7041 0
首先,我們需要明確的一點是,人工智能專業(yè)并不是一門簡單的學科。它涉及到很多高級數(shù)學知識、計算機科學和工程等領域,需要掌握一些高端技能才能夠成為一名成功的...
2023-08-13 標簽:人工智能機器學習數(shù)據(jù)分析 2344 0
人工智能技術最基本的兩種能力就是歸納和演繹能力。歸納是指機器通過大量的數(shù)據(jù)并不斷地進行抽象概括總結出一些規(guī)律和模式。例如機器學習的模型就是一種典型的歸納方法。
人工智能訓練師指的是具有相關專業(yè)能力的人士,在人工智能領域里,他們負責訓練機器學習模型。與傳統(tǒng)的計算機科學相比,機器學習是一個相對新的領域,人工智能訓練...
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