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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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本文針對大數據的關鍵技術:大數據采集、大數據預處理、大數據存儲、大數據分析挖掘四大方面的15大關鍵技術進行梳理和匯總。
人工智能(AI)目前正在為社會的方方面面帶來革新。比如,通過結合數據挖掘和深度學習的優勢,如今可以利用人工智能來分析各種來源的大量數據,識別各種模式、提...
其實語音識別已經存在很多年了,那為什么現在才成為主流呢?因為深度識別終于將語音識別在非受控環境下的準確度提高到了一個足以投入實用的高度。吳恩達教授曾經預...
有監督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據,學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射。Y = f (X),訓練數據通常是(n×x,y)的形式,其...
隨著人工智能的不斷發展和應用,機器學習模型的大小越來越成為一個重要的問題。在機器學習中,我們通常將模型分為兩類:大模型和小模型。本文將介紹AI大模型...
減少向外部位置傳輸數據也意味著開放連接的減少和網絡攻擊的機會減少。這使本地設備安全運行,遠離潛在的攔截或數據泄露。
因為我們使用的是底層的構建塊,我們可以輕松改變模型的某個單一部件(例如,將F.relu變為F.sigmoid)。這樣做可以得到一個全新的模型架構,它可能...
邏輯回歸模型是一種強大的統計建模方式,它用一個或多個解釋性變量對二值輸出結果建模。它用邏輯斯蒂函數估計概率值,以此衡量分類依賴變量和一個或多個獨立的變量...
2017-12-06 標簽:機器學習 1.0萬 0
但很多現存的方法卻忽略了一個問題,從2D或者2.5D到3D形狀的映射會涉及復雜但確定的幾何投影過程,如果不為這個映射過程精確建模而簡單地使用神經網絡來近...
科技發展造福社會,隨著大數據時代的到來,人工智能(AI)、機器學習、深度學習等概念相繼出現在我們的生活中,那么它們之間究竟有什么區別和聯系呢?
智能傳感器(intelligent sensor)是具有信息處理功能的傳感器。智能傳感器帶有微處理機,具有采集、處理、交換信息的能力,是傳感器集成化與微...
蒙特卡洛是摩納哥大公國的一座知名賭城,里面遍布輪盤賭、擲骰子和老虎機等游戲,類似的,蒙特卡洛方法的建模機制也基于隨機數和統計概率。
AI芯片到底是什么?AI芯片技術架構有哪些?AI芯片主要有哪幾種類型?
AI芯片(Artificial Intelligence chips)是特別設計用于處理人工智能(AI)應用的芯片。AI芯片的出現改變了計算機的處理方式...
隨著云計算,大數據和人工智能技術應用,單靠CPU已經無法滿足各行各業的算力需求。海量數據分析、機器學習和邊緣計算等場景需要計算架構多樣化,需要不同的處理...
快速三維地圖測繪和建模:要建造一架鐵路橋,PwC 的數據科學家和領域專家將機器學習應用到了無人機收集到的數據上。這種組合實現了工作成功中的精準監控和快速反饋。
從方向導數這個角度來解析梯度的負方向為什么是局部下降最快的方向
剛接觸梯度下降這個概念的時候,是在學習機器學習算法的時候,很多訓練算法用的就是梯度下降,然后資料和老師們也說朝著梯度的反方向變動,函數值下降最快,但是究...
用CNN把圖形轉成ASCII碼字符畫的方法,并更新了著色工具
Osamu Akiyama提出了一種用CNN把圖形轉成ASCII碼字符畫的方法,并在昨天更新了著色工具,這讓不少機器學習開發者都玩high了。
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