對(duì)于實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)的含義,現(xiàn)在似乎還沒(méi)有明確的共識(shí),而且也還沒(méi)有人深入探討過(guò)產(chǎn)業(yè)界該如何做實(shí)時(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)。
發(fā)表于 01-06 16:21
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本項(xiàng)目探討如何將機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine learning)應(yīng)用到物聯(lián)網(wǎng)(IoT,Internet of Things)中。我們將使用 Android Things 作為我們的物聯(lián)網(wǎng)平臺(tái),并且采用
發(fā)表于 05-23 09:24
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人工智慧隸屬于大範(fàn)疇,包含了機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning) 與深度學(xué)習(xí)(Deep Learning)。如下圖所示,我們最興趣的深度學(xué)習(xí)則是規(guī)範(fàn)于
發(fā)表于 12-18 15:45
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這本書(shū)以其系統(tǒng)性的框架和深入淺出的講解,為讀者繪制了一幅時(shí)間序列分析與機(jī)器學(xué)習(xí)融合應(yīng)用的宏偉藍(lán)圖。作者不僅扎實(shí)地構(gòu)建了時(shí)間序列分析的基礎(chǔ)知識(shí),更巧妙地展示了機(jī)器學(xué)習(xí)如何在這一領(lǐng)域發(fā)揮巨
發(fā)表于 08-12 11:21
,學(xué)習(xí)并探討軟體機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、柔性制造、運(yùn)動(dòng)控制、裝配和調(diào)試等內(nèi)容,使學(xué)員熟練應(yīng)用控制工程理論、自動(dòng)化、材料力學(xué)、機(jī)械原理、機(jī)械設(shè)計(jì)、3D打印等基礎(chǔ)知識(shí),培養(yǎng)和提高學(xué)員對(duì)軟體機(jī)器人目
發(fā)表于 08-12 15:09
本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)與軟件平臺(tái)的融合。
發(fā)表于 01-28 06:36
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣,進(jìn)入到越來(lái)越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往體積很小,面臨著許多挑戰(zhàn),例如功耗、延時(shí)以及精度等問(wèn)題,傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)法滿足要求,那么微型機(jī)
發(fā)表于 09-15 09:23
基于可靠性和安全性的多核片上系統(tǒng)(SoC)架構(gòu)。因此,嵌入式系統(tǒng)行業(yè)似乎將進(jìn)入兩個(gè)關(guān)鍵領(lǐng)域:智能和自治。一些感興趣的領(lǐng)域是機(jī)器學(xué)習(xí)和所謂的“物聯(lián)網(wǎng)機(jī)器人”。在
發(fā)表于 12-20 06:03
另一方面,機(jī)器學(xué)習(xí)是向計(jì)算機(jī)提供一組輸入和輸出,并要求計(jì)算機(jī)識(shí)別“算法”(或用機(jī)器學(xué)習(xí)的說(shuō)法稱(chēng)為模型)的過(guò)程,這種算法每次都將這些輸入轉(zhuǎn)化為
發(fā)表于 06-21 11:06
機(jī)器學(xué)習(xí)的基本過(guò)程,羅列了幾個(gè)主要流程和關(guān)鍵要素;繼而展開(kāi)介紹機(jī)器學(xué)習(xí)主要的算法框架,包括監(jiān)督學(xué)習(xí)
發(fā)表于 11-12 10:28
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隨著人工智能的興起,機(jī)器學(xué)習(xí)熱度不斷攀升,機(jī)器學(xué)習(xí)帶給我們智能化生活的同時(shí),其本身的安全性問(wèn)題也逐漸進(jìn)入人們的視線,該安全問(wèn)題起初由 lan
發(fā)表于 04-01 16:04
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機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning)本質(zhì)上就是讓計(jì)算機(jī)自己在數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律,并根據(jù)所得到的規(guī)律對(duì)未來(lái)數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)。
發(fā)表于 10-27 15:12
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機(jī)器學(xué)習(xí)是什么意思?機(jī)器學(xué)習(xí)屬于什么分支?機(jī)器學(xué)習(xí)是什么有什么用處?
發(fā)表于 08-17 16:30
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機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類(lèi)干預(yù)的情況下讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型。本文將探討
發(fā)表于 08-28 17:31
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機(jī)器學(xué)習(xí)可視化(簡(jiǎn)稱(chēng)ML可視化)一般是指通過(guò)圖形或交互方式表示機(jī)器學(xué)習(xí)模型、數(shù)據(jù)及其關(guān)系的過(guò)程。目標(biāo)是使理解模型的復(fù)雜算法和數(shù)據(jù)模式更容易,
發(fā)表于 04-25 11:17
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評(píng)論