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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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使用 Featuretools庫來了解自動化特征工程如何改變并優化機器學習的工作方式
Home Credit Loan 問題是于今日在 Kaggle 上結束的一項機器學習競賽項目,其目標是預測客戶是否能夠償還貸款。對于數據科學家而言,這個...
為了更清楚地理解機器學習的過程,我們將以開發能夠識別手寫數字的機器為具體例子來考慮模式識別的問題。這樣的機器應該能夠準確識別一個字符所代表的數字,而無論...
在本篇文章中,我將對機器學習做個概要的介紹。本文的目的是能讓即便完全不了解機器學習的人也能了解機器學習,并且上手相關的實踐。這篇文檔也算是EasyPR開...
計算機科學,特別是人工智能的研究者一般公認Simon對學習的論述:“如果一個系統能夠通過執行某個過程改進它的性能,這就是學習。”這是一個相當廣泛的說明,...
有人認為,用低精度訓練機器學習模型會限制訓練的精度,事實真的如此嗎?本文中,斯坦福大學的DAWN人工智能研究
2018-03-29 標簽:機器學習 8030 0
AI在音頻處理上的應用仍處于早期。深度學習方法讓我們可以從一個全新的角度應對信號處理問題,但整個音頻行業對此的認知遠遠不夠。目前而言,音頻行業專注于公式...
對抗樣本是如何在不同的媒介上發揮作用的,為什么保護系統很難對抗它們?
我們發現,對抗性訓練和防御性精煉都意外地執行了一種梯度掩碼。這兩種算法都沒有明確地被設計來執行梯度掩碼,但是當算法被訓練來保護自己并且沒有給出具體的指令...
人工智能芯片是專門為人工智能應用而設計的硬件芯片,與傳統通用處理器芯片不同,在設計上針對使用在人工智能算法中的貝葉斯網絡、卷積網絡、循環網絡、深度神...
計算就是計算,數學上都是一樣的,1+1用什么算都是2,CPU算神經網絡也是可以的,算出來的神經網絡放到實際應用中效果也很好,只不過速度會很慢罷了。
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