在物聯(lián)網(wǎng)和AI時(shí)代，數(shù)據(jù)成為重要的決策和生產(chǎn)工具，但是如何保護(hù)個(gè)人數(shù)據(jù)不被濫用，是許多機(jī)構(gòu)和公民擔(dān)心的問題。谷歌公司在基于機(jī)器學(xué)習(xí)框架TensorFlow的谷歌最新模塊，讓開發(fā)者只添加幾行額外代碼
2019-03-07 08:52:53
1623 人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來的是對(duì)高 AI 模型準(zhǔn)確性的需求。事實(shí)上，AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時(shí)往往更準(zhǔn)確，但這有時(shí)也會(huì)付出代價(jià)：復(fù)雜的 AI 模型是如何做出決策的;作為工程師，我們?nèi)绾悟?yàn)證結(jié)果是否如預(yù)期那樣有效?
2022-09-01 13:06:053317 機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過程中，針對(duì)不同的問題，需采用不同的模型評(píng)估指標(biāo)。
2023-09-06 12:51:502092 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
2024-01-08 09:25:341671 
人工智能、AI智能大模型已經(jīng)孵化；繁衍過程將突飛猛進(jìn)，ChatGPT已經(jīng)上線。
世界首富馬斯克認(rèn)為AI對(duì)人類是一種威脅；谷歌前CEO施密特認(rèn)為AI和機(jī)器學(xué)習(xí)對(duì)人類有很大益處。
每個(gè)國(guó)家對(duì)核武器的運(yùn)用有兩面性，可造可控；但AI智能他具備學(xué)習(xí)能力，如果他自裝意識(shí)形態(tài)，自己衍生，人類是否可控?
2023-06-27 10:48:14
、數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)決策以及人力成本節(jié)約，旨在深入剖析其核心優(yōu)勢(shì)和對(duì)企業(yè)的重要意義。一、自動(dòng)化處理AI智能呼叫中心通過引入自然語言處理(NLP)、機(jī)器學(xué)習(xí)和自動(dòng)化技術(shù)，使得呼叫中心的處理過程更加高效和準(zhǔn)確，AI
2023-09-20 17:53:17
任務(wù)十四：從您孰悉的出發(fā)任務(wù)十五：認(rèn)識(shí)AI術(shù)語-- 權(quán)重(Weight)任務(wù)十六：簡(jiǎn)單的權(quán)重運(yùn)算-- 兩兩相乘&求和任務(wù)十七：訓(xùn)練(機(jī)器學(xué)習(xí))-- AI開始任務(wù)十八：創(chuàng)作您的AI模型，展開機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)十九：AI的特質(zhì)與魅力從那里來?任務(wù)二十：如何站在巨人的肩膀上(遷移學(xué)習(xí)) ?
2020-12-02 14:12:54
汽車。ML即服務(wù)：知識(shí)產(chǎn)權(quán)保護(hù)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的價(jià)值主要在于相關(guān)的數(shù)據(jù)集。收集或難以獲得培訓(xùn)數(shù)據(jù)可能非常昂貴。當(dāng)機(jī)器學(xué)習(xí)作為服務(wù)提供時(shí)，用戶只能訪問模型的輸入和輸出。例如，在圖像分類器的情況下，用戶提交
2019-05-29 10:47:34
的任務(wù)是讓機(jī)器學(xué)習(xí)能夠在低功耗和低成本的平臺(tái)上運(yùn)行，到目前為止還不支持所有的計(jì)算負(fù)載類型。我們得出了兩個(gè)模型：一是智能手機(jī)端的GPU完全可以支持智能AI app應(yīng)用的運(yùn)行；二是能夠自然的連接到傳感器
2018-05-22 09:54:43
雷鋒網(wǎng) AI 科技評(píng)論按：谷歌 DeepMind 博客昨日更新一篇關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)如何賦能風(fēng)力發(fā)電的文章，詳細(xì)介紹了谷歌全球可再生能源項(xiàng)目中針對(duì)風(fēng)電場(chǎng)的機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)驗(yàn)結(jié)果，雷鋒網(wǎng)(公眾號(hào)：雷鋒網(wǎng)) AI
2021-07-12 06:09:47
機(jī)器學(xué)習(xí)——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
各種機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
豐富的知識(shí)儲(chǔ)備。它們可以涵蓋各種領(lǐng)域的知識(shí)，并能夠回答相關(guān)問題。靈活性與通用性: AI大模型機(jī)器人具有很強(qiáng)的靈活性和通用性，能夠處理各種類型的任務(wù)和問題。持續(xù)學(xué)習(xí)和改進(jìn): 這些模型可以通過持續(xù)的訓(xùn)練
2024-07-05 08:52:55
RISC-V如何支持不同的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)框架和庫(kù)？還請(qǐng)壇友們多多指教一下。
2024-10-10 22:24:54
無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機(jī)器人系統(tǒng)，還是當(dāng)今最先進(jìn)的協(xié)作機(jī)器人（Cobot），它們都要依靠可生成大量高度可變數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)有助于構(gòu)建更佳的機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和人工智能（AI）模型。而機(jī)器人依靠這些模型變得“自主”，可在動(dòng)態(tài)的現(xiàn)實(shí)環(huán)境中做出實(shí)時(shí)決策和導(dǎo)航。
2020-08-05 07:08:21
再次感謝發(fā)燒友提供的閱讀體驗(yàn)活動(dòng)。本期跟隨《
AI Agent 應(yīng)用與項(xiàng)目實(shí)戰(zhàn)》這本書
學(xué)習(xí)如何構(gòu)建開發(fā)一個(gè)視頻應(yīng)用。
AI Agent是一種智能應(yīng)用，能夠根據(jù)用戶需求和環(huán)境變化
做出相應(yīng)響應(yīng)。通?；谏疃?/div>
2025-03-05 19:52:08
給AI---邁入機(jī)器學(xué)習(xí)；傳遞你觀察到的新特征；觀察特征的更多（新的組合）；觀察更多食物和特征；創(chuàng)作你自己的AI模型。2.AI概論：（Part-B）AI頭腦+機(jī)器人行為簡(jiǎn)介：在前面各任務(wù)里，已經(jīng)引導(dǎo)AI自我
2020-11-05 17:55:48
給AI---邁入機(jī)器學(xué)習(xí)；傳遞你觀察到的新特征；觀察特征的更多（新的組合）；觀察更多食物和特征；創(chuàng)作你自己的AI模型。2.AI概論：（Part-B）AI頭腦+機(jī)器人行為簡(jiǎn)介：在前面各任務(wù)里，已經(jīng)引導(dǎo)AI自我
2020-11-26 11:57:36
智能技術(shù)，總體上說，機(jī)器學(xué)習(xí)主要需要三個(gè)階段，訓(xùn)練、推理，其中由于訓(xùn)練的模型需要較高的算力和計(jì)算機(jī)性能要求，一般的步驟是在服務(wù)器上或是高性能計(jì)算機(jī)上進(jìn)行訓(xùn)練后，形成成熟的模型后，再將模型進(jìn)行剪枝、蒸餾
2023-02-27 23:28:20
人機(jī)界面---基于Excel+Python任務(wù)三：觀察事物，提取特征任務(wù)四：如何把特征傳遞給AI---邁入機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)五：傳遞你觀察到的新特征任務(wù)六：觀察特征的更多（新的組合）任務(wù)七：觀察更多食物和特征任務(wù)八：創(chuàng)作你自己的AI模型
2020-10-30 14:04:04
大模型落地的重要方向，也是AI技術(shù)的下一個(gè)風(fēng)口。
因此該書適于對(duì)AI感興趣的讀者，尤其是Agent的學(xué)習(xí)者與開發(fā)者，如想要提升工作效率的職場(chǎng)人、推動(dòng)企業(yè)AI深化應(yīng)用的管理者、希望在AI領(lǐng)域有所
2025-04-22 11:51:51
方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)、貝葉斯分類器、集成學(xué)習(xí)、聚類、降維與度量學(xué)習(xí)）；第3 部分（第11～16 章）為進(jìn)階知識(shí)，內(nèi)容涉及特征選擇與稀疏學(xué)習(xí)、計(jì)算學(xué)習(xí)理論、半監(jiān)督學(xué)習(xí)、概率圖模型、規(guī)則學(xué)習(xí)以及
2017-06-01 15:49:24
電子郵件的概率是多少？√打開電子郵件后，采取特別優(yōu)惠的概率是多少？一旦確定了使用場(chǎng)景并證明了業(yè)務(wù)價(jià)值，那么現(xiàn)在是考慮將AI集成到業(yè)務(wù)中去的不同方法了。特定解決方案一個(gè)選擇是與各種領(lǐng)域的解決特定機(jī)器學(xué)習(xí)
2017-09-25 10:03:05
、人工智能和深度學(xué)習(xí)、物聯(lián)網(wǎng)（IOT）以及大數(shù)據(jù)將從他們那些不太知情的同行那里帶走超過1兆2000億美元。數(shù)據(jù)是機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵。算法從一定數(shù)量的數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，然后應(yīng)用這種學(xué)習(xí)來做出明智的決策
2018-08-27 10:16:55
目錄人工智能基本概念機(jī)器學(xué)習(xí)算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學(xué)習(xí)算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓(xùn)練集
2021-09-06 08:21:17
預(yù)測(cè)。在傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)中，模型被部署到云服務(wù)中，以便運(yùn)行中的應(yīng)用程序可以調(diào)用它，該應(yīng)用程序提供所需的輸入并接收來自模型的輸出。應(yīng)用程序可能會(huì)提供一張圖片，詢問是否有人在場(chǎng)，或者詢問一組加速計(jì)讀數(shù)，并詢問
2022-06-21 11:06:37
`隨著科學(xué)技術(shù)的發(fā)展，AI愛好者越來越多，除了一些精通AI的大神，還有很多的技術(shù)小白也對(duì)這方面感興趣，他們想學(xué)習(xí)一些機(jī)器學(xué)習(xí)的入門知識(shí)。今天，訊飛開放平臺(tái)就帶來機(jī)器學(xué)習(xí)中的一個(gè)重要算法——決策樹。在
2018-05-23 09:38:48
的aa08范例來說明3.1 展開訓(xùn)練有一天Medloy做出了aa08里的<玩具兔/玩具熊>AI模型。這是一個(gè)AI模型，讓AI機(jī)器來分辨玩具熊與玩具兔的例子。其相關(guān)的訓(xùn)練資料
2020-11-25 11:37:42
訓(xùn)練 有一天Medloy做出了aa08里的<玩具兔/玩具熊>AI模型。這是一個(gè)AI模型，讓AI機(jī)器來分辨玩具熊與玩具兔的例子。其相關(guān)的訓(xùn)練資料是： Melody就在Excel上進(jìn)
2020-12-14 11:03:48
缺一不可。逐步學(xué)習(xí)并熟練應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法涉及到具體的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如我們前文提到的決策樹、回歸、樸素貝葉斯等，這類算法不僅僅需要掌握它們的理論知識(shí)，更需要在實(shí)際應(yīng)用中了解它們的模型構(gòu)建和模型優(yōu)化。機(jī)器
2018-07-27 12:54:20
我正在嘗試通過 cube-ai 擴(kuò)展將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當(dāng)我嘗試分析模型時(shí)，結(jié)果如下：該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用，模型超過了它，但在數(shù)據(jù)表上我發(fā)現(xiàn)有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
，小網(wǎng)絡(luò)是一個(gè)學(xué)生讓小網(wǎng)絡(luò)逐漸學(xué)習(xí)到大網(wǎng)絡(luò)的能力三、邊緣側(cè)的訓(xùn)練方法傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法是把數(shù)據(jù)在服務(wù)器上訓(xùn)練好，然后使用聯(lián)邦學(xué)習(xí)是用戶不把數(shù)據(jù)上傳，而是把模型下發(fā)到對(duì)應(yīng)的用戶那里用戶訓(xùn)練以后用戶會(huì)把訓(xùn)練好的模型上傳到服務(wù)器，服務(wù)器再把訓(xùn)練的模型進(jìn)行合成，
2021-12-14 06:57:15
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進(jìn)入到越來越小的物聯(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)以及精度等問題，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無法滿足要求，那么微型機(jī)器學(xué)習(xí)又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
證明(POC)階段，即小范圍分散使用機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)算法階段。如今的許多POC項(xiàng)目，基本還是使用簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)方法給他們的問題添加一些簡(jiǎn)單的預(yù)測(cè)或分類，就堂而皇之地冠以AI的名字。實(shí)際上，這仍然可以定義為
2019-05-06 16:46:05
如果你對(duì)人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個(gè)問題：你應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)？可供選擇的語言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
？”——“就是你剛剛在那辛辛苦苦畫的“印象派”，都成了谷歌AI的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集，機(jī)器會(huì)學(xué)習(xí)你畫畫的線條構(gòu)成、走筆方向，然后經(jīng)過RNN訓(xùn)練的模型會(huì)生成出一張AI“認(rèn)識(shí)”的新畫作，AI由此猜出人類畫的是什么。”谷歌發(fā)布
2018-07-23 09:11:45
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 由于最近大量的研究，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能在過去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進(jìn)的模型開辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產(chǎn)應(yīng)用中時(shí)才開始提供真正
2022-11-02 15:09:52
的新鮮事物。上個(gè)世紀(jì)90年代出現(xiàn)的洗衣機(jī)模糊邏輯控制系統(tǒng)其實(shí)就是某種形式的AI。語音識(shí)別和語義識(shí)別本身也是AI的一部分。在數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域，我們利用很多傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，比如決策樹、邏輯引擎等，進(jìn)行預(yù)測(cè)
2018-04-10 10:48:40
基于授權(quán)謂詞決策的使用控制模型表達(dá)能力較弱。該文給出一種委托憑證模型細(xì)粒度表達(dá)決策結(jié)果，用委托憑證處理過程的狀態(tài)組合替換原來的簡(jiǎn)單訪問狀態(tài)。決策組件根據(jù)請(qǐng)求時(shí)
2009-03-31 10:10:54
10 基于決策樹學(xué)習(xí)的智能機(jī)器人控制方法！資料來源網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，敬請(qǐng)見諒
2015-11-30 11:33:4415 谷歌官方剛剛發(fā)布了 機(jī)器學(xué)習(xí) 速成課程!內(nèi)容涵蓋了機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)概念以及機(jī)器學(xué)習(xí)工程知識(shí)，3月第一天!一起走進(jìn)機(jī)器學(xué)習(xí)的世界!下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。 重磅！ Google 發(fā)布
2018-03-24 20:00:001404 隨著人工智能的發(fā)展，人類將會(huì)把越來越多的決策權(quán)交給機(jī)器。但是，從目前的一些事例看，基于機(jī)器學(xué)習(xí)的決策并非那么公正完美，相反，那些決策也滲透著偏見。近期的一份研究報(bào)告中，Google的一名研究科學(xué)家
2018-05-11 10:33:001655 谷歌母公司Alphabet董事長(zhǎng)Eric Schmidt今日宣布，谷歌將面向開發(fā)者開放云端機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)。該平臺(tái)此前被應(yīng)用于Google Photos、谷歌翻譯及Inbox等服務(wù)。
2018-05-18 21:59:001949 人工智能的概念起源于1956年，所謂的人工智能就是給機(jī)器賦予人的智能，讓機(jī)器能夠像人一樣地思考問題，做出決策。而一種較為有效的、可行的實(shí)現(xiàn)人工智能的方法就是機(jī)器學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學(xué)習(xí)，然后對(duì)真實(shí)世界中的事件做出決策和預(yù)測(cè)。
2018-07-06 14:37:323745 機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練完成后，需要經(jīng)過反覆的探索調(diào)校，What-If Tool不需撰寫任何程式碼，就能探索機(jī)器學(xué)習(xí)模型，讓非開發(fā)人員眼能參與模型調(diào)校工作。
2018-09-14 14:47:282851 IBM派出AI“杠精”Project Debater 對(duì)戰(zhàn)人類辯手，展開了“酣暢淋漓”的辯論，最終AI竟然逆轉(zhuǎn)比賽。這位AI“辯手”究竟是如何做到的？
2018-10-03 12:33:005678 對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的定義和應(yīng)用實(shí)例進(jìn)行了介紹，涵蓋了監(jiān)督學(xué)習(xí)。貝葉斯決策理論。參數(shù)方法、多元方法、維度歸約、聚類、非參數(shù)方法、決策樹。線性判別式、多層感知器，局部模型、隱馬爾可夫模型。分類算法評(píng)估和比較，組合多學(xué)習(xí)器以及增強(qiáng)學(xué)習(xí)等。
2018-12-14 15:03:5518 可解釋的人工智能可以讓人們理解人工智能系統(tǒng)是如何做出決定的，而這將成為醫(yī)療、制造、保險(xiǎn)、汽車領(lǐng)域的關(guān)鍵。那么這對(duì)于組織意味著什么？
2019-06-10 10:14:002225 在谷歌最新的論文中，研究人員提出了“非政策強(qiáng)化學(xué)習(xí)”算法OPC，它是強(qiáng)化學(xué)習(xí)的一種變體，它能夠評(píng)估哪種機(jī)器學(xué)習(xí)模型將產(chǎn)生最好的結(jié)果。
2019-06-22 11:16:292925 人工智能是對(duì)感知周圍世界、形成計(jì)劃并為實(shí)現(xiàn)目標(biāo)而做出決策的智能體的研究。它的基礎(chǔ)包括數(shù)學(xué)、邏輯、哲學(xué)、概率論、語言學(xué)、神經(jīng)科學(xué)和決策理論。許多領(lǐng)域都屬于人工智能的范疇，如計(jì)算機(jī)視覺、機(jī)器人學(xué)、機(jī)器
2019-07-18 15:22:401081 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)子集，它為機(jī)器提供了自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)的能力，無需任何明確的編程。而深度學(xué)習(xí)，機(jī)器學(xué)習(xí)的子集，能夠做出直覺決策的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)。
2019-08-07 15:52:371175 機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可以幫助我們做出更好的決策，通過將人類的偏見最小化，使用更完整的數(shù)據(jù)集，或者彌補(bǔ)我們決策軟件中已知的缺陷。
2019-08-14 16:47:573298 Cloud AI Platform是谷歌公司的一種機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)即服務(wù)(ML PaaS)，專為人工智能開發(fā)人員、工程師和數(shù)據(jù)科學(xué)家而設(shè)計(jì)。該平臺(tái)是端到端的平臺(tái)，并為從準(zhǔn)備數(shù)據(jù)、培訓(xùn)到構(gòu)建和部署機(jī)器學(xué)習(xí)模型的整個(gè)開發(fā)周期提供支持。
2019-11-24 07:31:002802 據(jù)外媒報(bào)道，幾周前，谷歌人工智能(AI)使用了一個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型來改進(jìn)對(duì)乳腺癌的篩查工作。
2020-01-15 15:40:263122 谷歌在其官方AI博客宣布推出TensorFlow Quantum（TFQ），這是一個(gè)開源的量子機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)，可將量子計(jì)算與機(jī)器學(xué)習(xí)結(jié)合在一起，訓(xùn)練量子模型。谷歌表示，這種量子機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠處理量子數(shù)據(jù)，并能夠在量子計(jì)算機(jī)上執(zhí)行。
2020-03-11 14:25:592945 谷歌剛剛宣布，其使用AI工具的“谷歌云服務(wù)”將不再根據(jù)性別來標(biāo)記人們。AI工具通過將人的圖像標(biāo)記為“男人”或“女人”來識(shí)別個(gè)人的性別。盡管這是一種針對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練方法，但Google仍在使用它以避免性別偏見。
2020-03-20 11:15:302784 Google Cloud AI戰(zhàn)略總監(jiān)Tracy Frey在 今天的博客中解釋說，Explainable AI旨在提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性。她說，這項(xiàng)新服務(wù)的工作原理是量化每個(gè)數(shù)據(jù)因素對(duì)模型產(chǎn)生的結(jié)果的貢獻(xiàn)，幫助用戶了解其做出決定的原因。
2020-03-24 15:14:213487 外媒報(bào)道稱，為保障 Duo 通話服務(wù)在不穩(wěn)定連接狀態(tài)下的音頻質(zhì)量，谷歌推出了一項(xiàng)名叫 WaveNetEQ 的音質(zhì)改善方案。據(jù)悉，其基于谷歌 DeepMind 部門的相關(guān)技術(shù)，旨在利用人工加入的噪音來抑制音頻的抖動(dòng)。這種噪音聽起來就像人類在說話，但其實(shí)是通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)產(chǎn)生的。
2020-04-03 10:29:54674 人工智能或機(jī)器學(xué)習(xí)模型僅取決于其所基于的數(shù)據(jù)，這就是谷歌公司提供的人工智能平臺(tái)數(shù)據(jù)標(biāo)簽服務(wù)如此有用，有助于正確準(zhǔn)備和識(shí)別用于機(jī)器學(xué)習(xí)的正確數(shù)據(jù)的原因。
2020-04-15 09:24:00614 谷歌今天發(fā)布了TensorFlow Lite Model Maker，該工具使用一種稱為轉(zhuǎn)移學(xué)習(xí)的技術(shù)，將最先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型應(yīng)用于自定義數(shù)據(jù)集。
2020-04-15 21:21:363712 人工智能的學(xué)習(xí)總是需要大量數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”?？墒沁@數(shù)據(jù)要喂多少才是個(gè)頭呢？有沒有什么辦法能在少喂數(shù)據(jù)的同時(shí)，不影響AI的學(xué)習(xí)能力呢？或者直接把一些學(xué)習(xí)法則交給AI，讓它們舉一反三？谷歌和亞馬遜的研究人員近來就在琢磨這件事。
2020-04-16 14:31:342834 決策樹模型是白盒模型的一種，其預(yù)測(cè)結(jié)果可以由人來解釋。我們把機(jī)器學(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:064273 
機(jī)器學(xué)習(xí)是
AI工具不斷擴(kuò)展的集合之一，它將幫助人們
做出更明智、更健康的
決策。 “如果你想帶孩子下午去公園踢足球，空氣質(zhì)量會(huì)如何？”、 “如果你的孩子患有哮喘，則需要確保你擁有所需的藥物?！?/div>
2020-07-30 09:41:49512 Stream平臺(tái)旨在使用dotData的AI和機(jī)器學(xué)習(xí)模型提供實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)。這些模型是通過類似于啟動(dòng)Docker應(yīng)用程序容器的一鍵式過程從公司的旗艦平臺(tái)下載的。
2020-09-11 09:46:511915 在一般可用性下，AI預(yù)測(cè)服務(wù)支持高內(nèi)存和高cpu機(jī)器類型上的XGBoost和Scikit學(xué)習(xí)模型。在后臺(tái)，服務(wù)根據(jù)流量和請(qǐng)求自動(dòng)擴(kuò)展和收縮基礎(chǔ)設(shè)施。
2020-09-29 14:50:422594 研究表明，雖然Google Cloud AI（谷歌云人工智能）和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)缺少一些功能，并且仍處于測(cè)試階段，但其范圍和質(zhì)量在行業(yè)中仍是首屈一指的。 谷歌公司擁有行業(yè)規(guī)模最大的機(jī)器學(xué)習(xí)堆棧之一，目前
2020-11-16 14:40:172248 隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及其使用量的不斷增加，對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的需求也在成倍增加。由于ML系統(tǒng)包含了算法和豐富的ML庫(kù)，它有助于分析數(shù)據(jù)和做出決策。
2021-02-18 09:57:4514376 決策樹是一種解決分類問題的算法，本文將介紹什么是決策樹模型，常見的用途，以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2013934 
如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋送給學(xué)習(xí)算法以學(xué)習(xí)一個(gè)模型。第二，預(yù)測(cè)測(cè)試集的標(biāo)簽。第三，計(jì)算模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:191657 AI 服務(wù)代表了一種我們稱為構(gòu)建在基礎(chǔ)模型之上的 AI 鏈（AI Chain）應(yīng)用。AI 鏈應(yīng)用是一種新型的軟件產(chǎn)品，他們按照特定的工作流程組裝多次基礎(chǔ)模型調(diào)用（也可能同時(shí)調(diào)用傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，外部數(shù)據(jù)或 APIs），從而提供某種特定的 AI 服務(wù)。
2023-05-22 14:45:091395 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用機(jī)器學(xué)習(xí)模型(AI)進(jìn)行預(yù)測(cè)是否安全.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-14 11:04:240 據(jù)悉，谷歌希望通過發(fā)布人工智能學(xué)習(xí)模型機(jī)器人轉(zhuǎn)換器（Robotic Transformer，RT-2）使其機(jī)器人更智能。 RT-2是該公司所稱的視覺語言動(dòng)作（VLA）模型的新版本。該模型教導(dǎo)機(jī)器
2023-08-01 17:19:581526 隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小越來越成為一個(gè)重要的問題。在機(jī)器學(xué)習(xí)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大模型和小模型是什么，并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:3311392 機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類 機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過分析和識(shí)別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:481943 Next 的爐邊談話中，谷歌云首席執(zhí)行官 Thomas Kurian 與 NVIDIA 創(chuàng)始人兼首席執(zhí)行官黃仁勛討論了雙方合作如何為全球一些最大的 AI 客戶提供端到端的機(jī)器學(xué)習(xí)
2023-08-31 13:05:031307 
和信任AI的決策呢？? ?AI的決策過程通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型訓(xùn)練和預(yù)測(cè)輸出四個(gè)步驟。在這個(gè)過程中，AI通過學(xué)習(xí)和分析大量的數(shù)據(jù)，找出其中的規(guī)律和模式，然后根據(jù)這些規(guī)律和模式進(jìn)行預(yù)測(cè)和決策。因此，AI的決策過程實(shí)際上
2023-11-22 09:39:081864 使用機(jī)器視覺進(jìn)行對(duì)象檢測(cè)需要 AI 模型/算法在 AI 芯片、FPGA 或模塊上運(yùn)行。它們通常被稱為“人工智能引擎”。在首次訓(xùn)練后，可以部署 AI 模型以在適當(dāng)?shù)挠布线\(yùn)行，以做出預(yù)測(cè)和/或決策，通常稱為“推理”。確保硬件開發(fā)能夠跟上新 AI 模型的創(chuàng)新非常重要。
2023-11-23 10:31:461037 
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種人工智能（AI）的子領(lǐng)域，旨在使計(jì)算機(jī)系統(tǒng)通過經(jīng)驗(yàn)自動(dòng)學(xué)習(xí)和改進(jìn)，而無需明確地進(jìn)行編程。它側(cè)重于開發(fā)算法和模型，使計(jì)算機(jī)能夠從數(shù)據(jù)中提取模式、進(jìn)行預(yù)測(cè)和做出決策，而無需顯式地指示特定
2024-01-05 08:27:372805 
近日，谷歌研究院重磅推出全新AI擴(kuò)散模型Lumiere，這款模型基于谷歌自主研發(fā)的“Space-Time U-Net”基礎(chǔ)架構(gòu)，旨在實(shí)現(xiàn)視頻生成的一次性完成，同時(shí)保證視頻的真實(shí)性和動(dòng)作連貫性。
2024-02-04 13:49:391681 近日，谷歌發(fā)布了全新AI大模型Gemma，這款模型為各種規(guī)模的組織提供了前所未有的機(jī)會(huì)，以負(fù)責(zé)任的方式在商業(yè)應(yīng)用中進(jìn)行分發(fā)。
2024-02-28 17:38:401369 谷歌公司近日宣布，其全新的AI大模型Gemma現(xiàn)已在全球范圍內(nèi)開放使用。這一重要舉措不僅彰顯了谷歌在AI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，還為其在全球范圍內(nèi)的競(jìng)爭(zhēng)力增添了新
2024-02-28 18:12:351716 谷歌模型框架（Google Model Framework）并不是一個(gè)特定的框架，而是指谷歌開發(fā)的一系列軟件框架，用于支持機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的應(yīng)用。以下是一些與谷歌模型框架相關(guān)的關(guān)鍵組件和技術(shù)：
2024-02-29 18:11:502608 ）、.onnx（Open Neural Network Exchange）等。這些文件通常是為機(jī)器學(xué)習(xí)或深度學(xué)習(xí)模型設(shè)計(jì)的。
2024-02-29 18:17:522187 谷歌模型本身并不是用Adobe Photoshop（簡(jiǎn)稱PS）打開的文件和圖片格式。谷歌模型通常是用于機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的模型文件，如TensorFlow模型（.pb, .h5, .tflite等
2024-02-29 18:25:502253 要使用手機(jī)打開谷歌模型，首先需要明確一點(diǎn)：谷歌模型本身是在計(jì)算機(jī)上運(yùn)行的程序或算法，而不是可以直接在手機(jī)上打開的應(yīng)用程序。然而，你可以通過手機(jī)訪問谷歌提供的服務(wù)或應(yīng)用，這些服務(wù)或應(yīng)用可能使用了谷歌的模型或技術(shù)。
2024-03-01 16:23:051268 谷歌模型框架通常指的是谷歌開發(fā)的用于機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能的軟件框架，其中最著名的是TensorFlow。TensorFlow是一個(gè)開源的機(jī)器學(xué)習(xí)框架，由谷歌的機(jī)器學(xué)習(xí)團(tuán)隊(duì)開發(fā)，用于構(gòu)建和訓(xùn)練各種機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
2024-03-01 16:25:271751 谷歌模型合成工具通常不是作為一個(gè)獨(dú)立的軟件產(chǎn)品提供下載和安裝的。相反，它們可能是作為谷歌云平臺(tái)的一部分，通過云服務(wù)的方式提供。以下是一些可能適用于模型合成和機(jī)器學(xué)習(xí)的谷歌工具和服務(wù)，以及您如何訪問和使用它們的概述。
2024-03-01 18:16:132282 AI大模型與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在多個(gè)方面存在顯著的區(qū)別。以下是對(duì)這些區(qū)別的介紹： 一、模型規(guī)模與復(fù)雜度 AI大模型 ：通常包含數(shù)十億甚至數(shù)萬億的參數(shù)，模型大小可以達(dá)到數(shù)百GB甚至更大。這些模型結(jié)構(gòu)復(fù)雜，由
2024-10-23 15:01:023822 AI大模型與深度學(xué)習(xí)之間存在著密不可分的關(guān)系，它們互為促進(jìn)，相輔相成。以下是對(duì)兩者關(guān)系的介紹： 一、深度學(xué)習(xí)是AI大模型的基礎(chǔ) 技術(shù)支撐 ：深度學(xué)習(xí)是一種機(jī)器學(xué)習(xí)的方法，通過多層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來模擬
2024-10-23 15:25:503785 當(dāng)今，隨著算法的不斷優(yōu)化、數(shù)據(jù)量的爆炸式增長(zhǎng)以及計(jì)算能力的飛速提升，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的市場(chǎng)前景愈發(fā)廣闊。下面，AI部落小編將探討機(jī)器學(xué)習(xí)模型市場(chǎng)的未來發(fā)展。
2025-02-13 09:39:08669 復(fù)雜場(chǎng)景下的感知、決策和控制任務(wù)，這對(duì)其實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)處理的能力提出了嚴(yán)苛要求。通過在端側(cè)集成AI大模型，服務(wù)機(jī)器人能夠在本地進(jìn)行數(shù)據(jù)處理，顯著降低了數(shù)據(jù)延遲，提高了響應(yīng)速度，可為用戶提供更加流暢、智能、高效的服務(wù)體驗(yàn)
2025-03-04 11:18:17303 
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