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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、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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這是一款自動化機器學習工具,具有兩個額外的機器學習算法系列、簡化的數據記錄和改進的用戶界面。 因此,新軟件通過覆蓋更多用例并變得更加直接地對嵌入式開發人...
我們已經習慣了我們的設備變得更加智能,通過先進的音頻和視頻處理技術以及復雜的傳感器來識別和解釋語音和動作。說“Hey Google”或揮手,我們的設備不...
AI芯片是專門為人工智能應用設計的處理器,它們能夠高效地執行AI算法,特別是機器學習和深度學習任務。
自然語言處理(NLP)是計算機科學領域與人工智能領域中的一個重要方向。它研究能實現人與計算機之間用自然語言進行有效通信的各種理論和方法。隨著深度學習在圖...
TensorFlow 2.0中關于Keras的一些新功能和重大變化
Keras有以下幾大關鍵優點:用戶友好、模塊化、可組合、容易擴展,既適合新手,也適合專家。這些優點加起來??梢宰寣W習、研究、開發、部署的工作流更加容易,...
2018-12-12 標簽:機器學習TensorFlowKeras 8781 0
作者用Jieba + Word2vec + NetworkX 結合在一起,做了一次自然語言分析,語料是 金庸的武俠小說《倚天屠龍記》
數據處理是對紛繁復雜的海量數據價值的提煉,而其中最有價值的地方在于預測性分析,即可以通過數據可視化、統計模式識別、數據描述等數據挖掘形式幫助數據科學家更...
深入淺出的介紹了深度學習的理論——用理論的力量橫掃深度學習!
很多機器學習問題是深度為2的子案例,例如,輸入層和輸出層之間的一個隱含層。通常假設網絡的結構、數據分布,等等。比起GD/SGD,可以使用不同算法,例如張...
雙擊能夠回退到更高的縮放級別??梢?,我們的模型訓練隨著時間推移正以逐漸降低的失真井然有序進行。并且我們能清晰看到模型訓練尚未完成,原因是當前的失真下降率...
2018-06-01 標簽:機器學習TensorFlow 8586 0
第一臺iPhone發布于2007年,而機器學習這一概念更是在第一臺iPhone發布的十年前就已經出現。但這兩者碰撞出火花,則是在最近幾年才出現的事情。
機器學習(Machine Learning)本質上就是讓計算機自己在數據中學習規律,并根據所得到的規律對未來數據進行預測。
自然語言處理(NLP)在語音和文本方面的改進將助力主流技術的發展。例如以人類自然發音朗讀電子郵件時,如果用戶對電子表格中的數據提出質疑,Excel會自動...
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