報(bào)告摘要：人工智能需要大量的人工，包括標(biāo)注大量訓(xùn)練數(shù)據(jù)，設(shè)計(jì)數(shù)據(jù)表征、模型等。深度學(xué)習(xí)將數(shù)據(jù)表征融進(jìn)了模型的端到端學(xué)習(xí)，在大量任務(wù)中學(xué)得了遠(yuǎn)優(yōu)于專家設(shè)計(jì)的數(shù)據(jù)表征，釋放了這部分的人工投入。然而標(biāo)注
2017-03-22 17:16:00
的轉(zhuǎn)換功能。機(jī)器學(xué)習(xí)與預(yù)測(cè)1.Amazon Machine Learning：從數(shù)據(jù)中查找模式。該API的典型用法包括詐騙檢測(cè)、需求預(yù)測(cè)、目標(biāo)營(yíng)銷和點(diǎn)擊預(yù)測(cè)等。2.BigML：提供云托管的機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析
2018-05-03 16:41:16
數(shù)據(jù)分析為什么能夠打敗傳統(tǒng)的商業(yè)分析（二）
2020-04-13 11:48:51
又多變的智能財(cái)務(wù)運(yùn)算都能用行計(jì)算自定義功能來快速完成，種種功能設(shè)計(jì)讓OurwayBI數(shù)據(jù)分析軟件的綜合運(yùn)算分析能力進(jìn)一步提升。數(shù)據(jù)量大、分析急或者你有更深度的數(shù)據(jù)分析需求，想要更靈活自主地分析數(shù)據(jù)
2020-12-29 11:33:27
數(shù)據(jù)分析軟件
2012-05-28 22:31:52
挖掘，也可以通過一鍵修改運(yùn)算模型來進(jìn)行針對(duì)性、自助式分析。與一般報(bào)表不同，SpeedBI數(shù)據(jù)分析云制作的是智能可視化分析報(bào)表，就像是一種分析框架，瀏覽者可以在這個(gè)框架內(nèi)任何組合分析數(shù)據(jù)，任意篩選特定數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，即使數(shù)據(jù)量大也能秒響應(yīng)分析，因此足以隨時(shí)響應(yīng)業(yè)務(wù)變化。
2020-06-09 17:21:45
數(shù)據(jù)庫(kù)分析人員要具備對(duì)數(shù)據(jù)庫(kù)的操作能力，來實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的讀取、修改、刪除和更新等功能，常用的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)數(shù)據(jù)庫(kù)為Mysql，當(dāng)然，作為數(shù)據(jù)分析師也可以多學(xué)習(xí)幾種數(shù)據(jù)庫(kù)知識(shí)！3. 具備數(shù)據(jù)整理和可視化報(bào)表制作的能力
2018-04-10 15:59:14
這篇主要講一下模型預(yù)測(cè)控制，如果對(duì)PID控制了解的同學(xué)，那效果更好。如果不了解PID控制，還是熟悉下比較好。模型預(yù)測(cè)控制，顧名思義，基于模型，預(yù)測(cè)未來，進(jìn)行控制。這個(gè)控制是基于模型的，也就
2021-08-18 06:21:11
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
方法方面的最新進(jìn)展，目的是發(fā)現(xiàn)研究差距并提出進(jìn)一步的改進(jìn)建議。在簡(jiǎn)要介紹了幾種深度學(xué)習(xí)模型之后，我們回顧并分析了使用深度學(xué)習(xí)進(jìn)行故障檢測(cè)，診斷和預(yù)后的應(yīng)用。該調(diào)查驗(yàn)證了深度學(xué)習(xí)對(duì)PHM中各種類型的輸入
2021-07-12 06:46:47
深度學(xué)習(xí)常用模型有哪些？深度學(xué)習(xí)常用軟件工具及平臺(tái)有哪些？深度學(xué)習(xí)存在哪些問題？
2021-10-14 08:20:47
BI數(shù)據(jù)分析軟件做數(shù)據(jù)深度分析又快又直觀，還能靈活滿足不同人的數(shù)據(jù)分析需求，因此選擇BI數(shù)據(jù)分析軟件的企業(yè)與個(gè)人也越來越多，但卻仍有很大一部人對(duì)BI數(shù)據(jù)分析軟件的使用不太了解，本文將以?shī)W威軟件旗下
2021-01-04 11:00:47
圖表時(shí)，工作人員將結(jié)合不同主題的數(shù)據(jù)分析制作并分享效果報(bào)表模板，對(duì)新功能、分析圖表的應(yīng)用場(chǎng)景、方式不夠熟悉的用戶能通過免費(fèi)下載應(yīng)用來快速學(xué)習(xí)、應(yīng)用這些新功能、新圖表。SpeedBI數(shù)據(jù)分析云持續(xù)更新升級(jí)
2020-05-12 14:23:05
，然后將得到的特征向量輸入到SVM中進(jìn)行分類。
LabVIEW是一種視覺編程語(yǔ)言，與傳統(tǒng)的文本編程語(yǔ)言不同，更適合于進(jìn)行復(fù)雜數(shù)據(jù)分析和預(yù)測(cè)模型的開發(fā)。
LabVIEW使用數(shù)據(jù)流模型，可以并行處理多個(gè)過程
2023-12-13 19:04:23
％。 在未來幾年，Google將節(jié)省數(shù)億美元。機(jī)器學(xué)習(xí)顯著降低了Google數(shù)據(jù)中心的功耗 此外，機(jī)器學(xué)習(xí)在準(zhǔn)確預(yù)測(cè)未來事件方面也很有價(jià)值。因?yàn)槭褂?b class="flag-6" style="color: red">傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析構(gòu)建的數(shù)據(jù)模型是靜態(tài)的，隨著更多數(shù)據(jù)被捕
2017-04-19 11:01:42
安裝labview2019 vision，自帶深度學(xué)習(xí)推理工具，支持tensorflow模型。配置好python下tensorflow環(huán)境配置好object_detection API下載SSD模型
2020-08-16 17:21:38
本帖最后由 wcl86 于 2021-9-9 10:39 編輯
`labview調(diào)用深度學(xué)習(xí)tensorflow模型非常簡(jiǎn)單，效果如下，附上源碼和訓(xùn)練過的模型：[hide][/hide
2021-06-03 16:38:25
Python之所以這么流行，這么好用，就是因?yàn)镻ython提供了大量的第三方的庫(kù)，開箱即用，非常方便，而且還免費(fèi)哦，學(xué)Python的同學(xué)里估計(jì)有30%以上是為了做數(shù)據(jù)分析師或者數(shù)據(jù)挖掘，所以數(shù)據(jù)分析
2018-05-10 15:18:11
、排列等基礎(chǔ)性操作。這些繁瑣的重復(fù)度極高的操作消耗大量時(shí)間，讓分析人員疲于應(yīng)對(duì)，反而沒法將時(shí)間精力集中到真正重要的數(shù)據(jù)分析上，是說本末倒置也不過分。BI軟件將這些常用的分析功能整合成一鍵生效的分析模型
2020-11-25 17:14:50
，低成本、低風(fēng)險(xiǎn)、高效率。綜合這兩大因素，企業(yè)所需投入的成本被大幅度縮減，但財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析效果極好。
哪款國(guó)產(chǎn)BI軟件最適合做財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析？
當(dāng)然是奧威BI軟件。
1、使用成本、維護(hù)成本低
它支持按功能
2023-05-16 11:06:11
準(zhǔn)確的模型。有了上述機(jī)制，現(xiàn)在可以通過讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型學(xué)習(xí)各種問題來自動(dòng)解決問題，創(chuàng)建高精度模型，并對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行推理。然而，由于單個(gè)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)只能解決簡(jiǎn)單的問題，人們嘗試通過構(gòu)建深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) (DNN
2023-02-17 16:56:59
低成本部署；從分析結(jié)果可視化到分析可視化，真正做到了基于數(shù)據(jù)了解業(yè)務(wù)結(jié)果的深層次原因，對(duì)業(yè)務(wù)進(jìn)行洞察與預(yù)測(cè)；在傳統(tǒng)BI中，一旦數(shù)據(jù)量超過千萬(wàn)級(jí)，響應(yīng)速度慢、數(shù)據(jù)處理慢，甚至崩潰，用戶體驗(yàn)感差。但在奧威BI
2022-09-22 10:04:26
量巨大的數(shù)據(jù)分析，它不僅需要一個(gè)成熟的數(shù)據(jù)分析模型作支撐，更需要一個(gè)強(qiáng)大的數(shù)據(jù)中臺(tái)來處理數(shù)據(jù)分析口徑不一、數(shù)據(jù)字段缺失/前后不一等各種問題。也只有這樣才能實(shí)現(xiàn)各系統(tǒng)數(shù)據(jù)深度共享，在數(shù)據(jù)分析時(shí)才能從不同系
2020-05-12 14:14:21
的簡(jiǎn)單化圖像信息；隨后利用數(shù)學(xué)形態(tài)學(xué)、傅里葉變換、Gabor 變換等算法以及機(jī)器學(xué)習(xí)模型完成缺陷的標(biāo)記與檢測(cè)。上述傳統(tǒng)算法在某些特定的應(yīng)用中已經(jīng)取得了較好的效果，但仍然存在許多不足。例如：圖像預(yù)處理步驟
2020-08-10 10:38:12
分析項(xiàng)目中摸索出一套系統(tǒng)化的財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模板，可令人在短時(shí)間內(nèi)深度分析財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)，掌握企業(yè)經(jīng)營(yíng)管理健康情況，為決策提供助力。
奧威BI財(cái)務(wù)數(shù)據(jù)分析模型介紹
這是一套基于奧威BI數(shù)據(jù)可視化工具的系統(tǒng)化
2023-08-15 10:47:16
系統(tǒng)也能快速響應(yīng)，及時(shí)完成數(shù)據(jù)深度分析。用SpeedBI數(shù)據(jù)分析云，打開瀏覽器就能做分析SpeedBI數(shù)據(jù)分析云是BI老廠商奧威軟件專門打造的線上智能數(shù)據(jù)可視化分析平臺(tái)，用戶從瀏覽器就能直接打開登錄
2020-06-22 17:02:41
以色列實(shí)時(shí)分析和異常檢測(cè)的大數(shù)據(jù)創(chuàng)業(yè)公司Anodot目前正在使用先進(jìn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來克服人類在數(shù)據(jù)分析方面的限制。人工智能可以通過分析所有數(shù)據(jù)提出更多的答案，而Anodot認(rèn)為沒有將機(jī)器學(xué)習(xí)整合到數(shù)據(jù)分析中的電子商務(wù)公司將會(huì)出現(xiàn)虧損。
2019-07-29 08:06:36
集進(jìn)行模型的構(gòu)建與預(yù)測(cè)分析的，但是在實(shí)際的工程使用中會(huì)有一種特殊的情況就是：我們通過實(shí)驗(yàn)所采集到的數(shù)據(jù)集往往不是絕對(duì)連續(xù)的而是多“片段”的。何為 “片段”？以我之前的時(shí)序建模相關(guān)的文章來講，諸如：氣象數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)、風(fēng)力發(fā)電數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)等等，都是具有一定數(shù)據(jù)規(guī)模的數(shù)據(jù)進(jìn)行時(shí)序預(yù)測(cè)模型的構(gòu)建，...
2021-06-30 07:52:16
的地方。 工業(yè)大數(shù)據(jù)作為工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)的核心組成部分，是當(dāng)今工業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)的必然選擇。大數(shù)據(jù)以及現(xiàn)在大火的人工智能技術(shù)對(duì)于傳統(tǒng)行業(yè)轉(zhuǎn)型升級(jí)可謂影響深遠(yuǎn)，工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)功不可沒！ 那么工業(yè)大數(shù)據(jù)分析平臺(tái)在
2018-11-12 15:56:57
個(gè)人做數(shù)據(jù)可視化就算了，但凡上升到部門級(jí)的、企業(yè)級(jí)的，都少不了搭建數(shù)據(jù)分析模型，但數(shù)據(jù)分析模型不是那么好搭建的，經(jīng)驗(yàn)不足、考慮不周都將影響到后續(xù)的數(shù)據(jù)可視化分析。有些企業(yè)用戶就是在搭建分析模型時(shí)沒做
2022-05-17 10:03:14
Python在人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域受到火熱追捧，很大程度上在于它擁有非常龐大的第三方庫(kù)，以及強(qiáng)大的通用編程性能。因此，快速掌握Python進(jìn)行數(shù)據(jù)分析，就是學(xué)習(xí)Python各種第三方庫(kù)、工具包
2018-06-28 15:18:14
師的三大任務(wù)分析歷史預(yù)測(cè)未來優(yōu)化選擇第三、數(shù)據(jù)分析師要求的8項(xiàng)技能統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、P值、分布、估計(jì)基本工具PythonSQL多變量微積分和線性代數(shù)數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)可視化軟件工程機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維
2021-06-23 12:16:28
師的三大任務(wù)分析歷史預(yù)測(cè)未來優(yōu)化選擇第三、數(shù)據(jù)分析師要求的8項(xiàng)技能統(tǒng)計(jì)學(xué)統(tǒng)計(jì)檢驗(yàn)、P值、分布、估計(jì)基本工具PythonSQL多變量微積分和線性代數(shù)數(shù)據(jù)整理數(shù)據(jù)可視化軟件工程機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)家的思維
2021-06-30 11:42:09
好端端一個(gè)數(shù)據(jù)分析師，天天被業(yè)務(wù)部門指揮著去拉數(shù)據(jù)，累死累活不說，還擠兌得沒時(shí)間做深度分析。久而久之數(shù)據(jù)分析師都被逼成取數(shù)機(jī)了。數(shù)據(jù)分析師大材小用的背后，說來說去還不是缺少一個(gè)能夠讓業(yè)務(wù)上手的智能
2020-12-24 14:05:03
小白 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)必讀書籍+機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù)分析書籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
摘要： 機(jī)器學(xué)習(xí)正逐漸改變著各行各業(yè)，醫(yī)療行業(yè)也處于變革之中。想不到機(jī)器學(xué)習(xí)不光能診斷患者病情，還能預(yù)測(cè)患者出院后的情況呢，這個(gè)研究方向有點(diǎn)意思，感興趣的讀者快來瞅瞅吧！ 隨著數(shù)據(jù)量以及計(jì)算機(jī)性能
2018-05-07 15:29:44
可以輕松快速地進(jìn)行原型設(shè)計(jì)。它支持各種 DNN，如RNN、CNN，甚至是兩者的組合。任何深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)都由四個(gè)重要部分組成：數(shù)據(jù)集、定義模型（網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)）、訓(xùn)練/學(xué)習(xí)和預(yù)測(cè)/評(píng)估。可以在
2020-07-28 14:34:04
對(duì)億級(jí)數(shù)據(jù)做深入挖掘？ OurwayBI數(shù)據(jù)可視化工具，專為億級(jí)數(shù)據(jù)分析準(zhǔn)備OurwayBI數(shù)據(jù)可視化工具是一款專為億級(jí)數(shù)據(jù)深度分析準(zhǔn)備的BI智能可視化工具，通過數(shù)據(jù)中臺(tái)統(tǒng)一多個(gè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的分析口徑，同時(shí)
2020-07-21 15:06:30
在當(dāng)今的數(shù)字經(jīng)濟(jì)時(shí)代，運(yùn)用大數(shù)據(jù)分析來促進(jìn)業(yè)務(wù)增長(zhǎng)已然成為一種普遍行為，擁有一套系統(tǒng)化的數(shù)據(jù)分析方案尤為重要。奧威BI電商數(shù)據(jù)分析方案是一種基于數(shù)據(jù)挖掘和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的解決方案，以豐富BI經(jīng)驗(yàn)結(jié)合電
2023-06-27 09:22:14
該資料是由幾篇論文和一個(gè)講義組成，具體講解了回歸分析預(yù)測(cè)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)、宏觀計(jì)量經(jīng)濟(jì)模型
2011-08-15 10:47:24
1、如何在深度學(xué)習(xí)結(jié)構(gòu)中使用紋理特征 如果圖像數(shù)據(jù)集具有豐富的基于紋理的特征，如果將額外的紋理特征提取技術(shù)作為端到端體系結(jié)構(gòu)的一部分，則深度學(xué)習(xí)技術(shù)會(huì)更有效?！ ☆A(yù)訓(xùn)練模型的問題是，由于模型
2022-10-26 16:57:26
指標(biāo)，將會(huì)員進(jìn)行了8種分類，并分析了不同分類的消費(fèi)結(jié)構(gòu)與消費(fèi)習(xí)慣，通過大數(shù)據(jù)發(fā)現(xiàn)，原來，大爺大媽根本占不到超市的便宜！今天這一講呢，開始講很多朋友都非常期待的零售數(shù)據(jù)分析中的銷售預(yù)測(cè)。因?yàn)殇N售預(yù)測(cè)
2022-09-08 14:23:32
針對(duì)管道裂紋檢測(cè)的技術(shù)特點(diǎn)和難點(diǎn)，提出了一種于SVR 的管道裂紋漏磁場(chǎng)的預(yù)測(cè)分析模型。先分析了裂紋外形尺寸與漏磁場(chǎng)之間的關(guān)系；再通過實(shí)驗(yàn)的數(shù)據(jù)分析，找出管道裂紋深度
2009-07-15 11:10:39
14 。重點(diǎn)講解了如何實(shí)現(xiàn)基于多模型融合的CTR預(yù)估，以及模型效果如何評(píng)估。 搜索引擎廣告是用戶獲取網(wǎng)絡(luò)信息的渠道之一，同時(shí)也是互聯(lián)網(wǎng)收入的來源之一，通過傳統(tǒng)的淺層模型對(duì)搜索廣告進(jìn)行預(yù)估排序已不能滿足市場(chǎng)需求。近年來，深度學(xué)習(xí)在很多領(lǐng)域得到廣泛應(yīng)用并
2017-10-09 17:59:110 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型均未考慮句子的結(jié)構(gòu)信息，并且在訓(xùn)練時(shí)很容易發(fā)生過擬合。針對(duì)這兩方面的不足，使用基于深度學(xué)習(xí)的卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型分析文本的情感傾向，采用分段池化的策略將句子結(jié)構(gòu)考慮進(jìn)來，分段提取句子不同結(jié)構(gòu)的主要
2017-11-23 15:10:2711 我們知道機(jī)器學(xué)習(xí)模型有：生成模型（GenerativeModel）和判別模型（Discriminative Model）。判別模型需要輸入變量x，通過某種模型來預(yù)測(cè)p（y｜x）。生成模型是給定某種隱含信息，來隨機(jī)產(chǎn)生觀測(cè)數(shù)據(jù)。
2018-06-29 18:37:00
6536 為提高光伏出力的預(yù)測(cè)精度，提出了一種改進(jìn)深度學(xué)習(xí)算法的光伏出力預(yù)測(cè)方法。首先，針對(duì)傳統(tǒng)的深度學(xué)習(xí)算法采用批量梯度下降（batch gradient descent，BGD）法訓(xùn)練模型參數(shù)速度慢
2017-12-17 10:42:458 本文針對(duì)牛奶中所含蛋白質(zhì)的縱向數(shù)據(jù)，利用R軟件，運(yùn)用機(jī)器學(xué)習(xí)方法中的決策樹、boost、bagging、隨機(jī)森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)和傳統(tǒng)處理縱向數(shù)據(jù)的線性隨機(jī)效應(yīng)混合模型做預(yù)測(cè)對(duì)比。變化訓(xùn)練集
2018-01-02 18:51:420 大數(shù)據(jù)分析性能的好壞，也就是說機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率，與使用的學(xué)習(xí)算法、問題的性質(zhì)、數(shù)據(jù)集的特性包括數(shù)據(jù)規(guī)模、數(shù)據(jù)特征等都有關(guān)系。一般地，Ensemble方法包括Random Forest和AdaBoost、SVM、Logistic Regression 分類準(zhǔn)確率最高。
2018-01-05 14:37:2312158 
Score)評(píng)估死亡率的精準(zhǔn)度，結(jié)果證實(shí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型利用電子病歷(EHR)超音波心電圖資料，確實(shí)可準(zhǔn)確預(yù)測(cè)病患的死亡率。
2018-06-29 09:03:002144 這篇論文對(duì)于使用深度學(xué)習(xí)來改進(jìn)IoT領(lǐng)域的數(shù)據(jù)分析和學(xué)習(xí)方法進(jìn)行了詳細(xì)的綜述。
2018-03-01 11:05:128194 
使用電子健康記錄（EHR）數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)建模預(yù)計(jì)將推動(dòng)個(gè)人化醫(yī)療并提高醫(yī)療質(zhì)量。谷歌發(fā)布消息稱已經(jīng)開源該協(xié)議緩沖區(qū)工具。谷歌FHIR標(biāo)準(zhǔn)協(xié)議利用深度學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)醫(yī)療事件發(fā)生
2018-03-07 17:14:008474 
Pandas是一個(gè)Python庫(kù)，提供了大量數(shù)據(jù)分析的方法。數(shù)據(jù)科學(xué)家經(jīng)常和表格形式的數(shù)據(jù)（比如.csv、.tsv、.xlsx）打交道。Pandas可以使用類似SQL的方式非常方便地加載、處理、分析這些表格形式的數(shù)據(jù)。搭配Matplotlib和Seaborn效果更好。
2018-03-14 18:07:155191 基于脫敏的電子病歷數(shù)據(jù)，我們用深度學(xué)習(xí)模型對(duì)住院患者進(jìn)行了廣泛預(yù)測(cè)。值得一提的是，該模型可以直接使用原始數(shù)據(jù)，無(wú)需人工對(duì)相關(guān)變量進(jìn)行提取、清洗、整理、轉(zhuǎn)換等一系列費(fèi)時(shí)費(fèi)力的操作。
2018-05-15 14:41:196465 
2017年，Esteva等人發(fā)表論文，宣布他們創(chuàng)建了一種基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深度學(xué)習(xí)模型，可以對(duì)圖片進(jìn)行分類，其中CNN無(wú)需被人類的標(biāo)準(zhǔn)所限制，它可以將數(shù)字圖片分解成像素級(jí)水平，并最終進(jìn)行診斷。這篇論文也被看作是革命性的作品。
2018-06-30 08:40:353002 
在研究基于大數(shù)據(jù)框架將深度學(xué)習(xí)的分布式實(shí)現(xiàn)后，王萬(wàn)良指出，人工智能是大數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的研究主流，基于深度學(xué)習(xí)的大數(shù)據(jù)分析方法發(fā)展最為迅速，GPU成為深度學(xué)習(xí)的更高效的硬件平臺(tái)，研究分布式計(jì)算智能優(yōu)化算法將解決大數(shù)據(jù)優(yōu)化問題，能夠提升算法的效果并降低計(jì)算復(fù)雜度。
2018-09-26 16:56:139587 新的英特爾?數(shù)據(jù)分析加速庫(kù)（英特爾?DAAL）可加速數(shù)據(jù)處理，用于數(shù)據(jù)挖掘，統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)。
2018-11-07 06:31:003062 內(nèi)部和外部掃描：機(jī)器學(xué)習(xí)，大數(shù)據(jù)分析，AI，認(rèn)知計(jì)算
2020-05-31 10:10:002395 具體來看，對(duì)于傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，模型的表現(xiàn)先是遵循冪定律（power law），之后趨于平緩；而對(duì)于深度學(xué)習(xí)，該問題還在持續(xù)不斷地研究中，不過圖一為目前較為一致的結(jié)論，即隨著數(shù)據(jù)規(guī)模的增長(zhǎng)，深度
2019-05-05 11:03:317090 實(shí)際上，易觀方舟V4.0版本就已經(jīng)提供了豐富的分析模型和分析場(chǎng)景。為了降低數(shù)據(jù)分析門檻，讓業(yè)務(wù)人員，即使沒有任何運(yùn)營(yíng)經(jīng)驗(yàn)的“小白”也能夠使用分析工具，易觀方舟V4.3新版本在分析模塊內(nèi)置了十多種不同類型的專業(yè)分析模型，讓業(yè)務(wù)人員能夠自由抽取自己所需的數(shù)據(jù)，進(jìn)行數(shù)據(jù)洞察。
2019-07-21 09:17:164928 我們常說，辦事情要“名正言順”，而數(shù)據(jù)領(lǐng)域的名字則是格外的多，商業(yè)分析、數(shù)據(jù)分析、數(shù)據(jù)挖掘、算法模型……經(jīng)常把大家繞暈，今天系統(tǒng)科普一下。
2019-07-28 11:49:405748 方面主要分析 C++ 內(nèi)核中的通信原理、消息管理機(jī)制等，最后從生態(tài)發(fā)展的角度講解以 TensorFlow 為中心的一套開源大數(shù)據(jù)分析解決方案。本書適合所有對(duì)深度學(xué)習(xí)和 TensorFlow 感興趣的開發(fā)人員和數(shù)據(jù)分析師閱讀。
2019-12-12 08:00:0010 ，以手寫數(shù)字數(shù)據(jù)庫(kù)為例，構(gòu)建了一個(gè)深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，并對(duì)比各種訓(xùn)練算法．實(shí)驗(yàn)表明，NBP學(xué)習(xí)算法對(duì)于深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)具有良好的學(xué)習(xí)效果，明顯優(yōu)于傳統(tǒng)的反向傳播算法，并且在精度上與深度學(xué)習(xí)算法相當(dāng)，但是速度快．
2020-01-07 15:10:009 無(wú)論是Apple的Siri還是Amazon的Echo，人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)都正在慢慢取代我們作為現(xiàn)代助手的生活。如果從更大的角度看，人工智能也將成為每個(gè)增長(zhǎng)業(yè)務(wù)的一部分，越來越多的人熟悉大數(shù)據(jù)，大數(shù)據(jù)分析
2020-03-28 16:51:045567 大數(shù)據(jù)是未來發(fā)展必然趨勢(shì)，不懂數(shù)據(jù)分析很可能在將來會(huì)被時(shí)代所淘汰，所以現(xiàn)在很多人都爭(zhēng)搶學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析，而且很多人都是零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)。零基礎(chǔ)學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析是有一定難度的，需要大家提前做一些準(zhǔn)備。下面，小編就來跟大家盤點(diǎn)一下學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析之前那些必須要做的事。
2020-06-29 09:57:262129 導(dǎo)讀 近年來，深度學(xué)習(xí)方法在特征抽取深度和模型精度上表現(xiàn)優(yōu)異，已經(jīng)超過了傳統(tǒng)方法，但無(wú)論是傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)還是深度學(xué)習(xí)方法都依賴大量標(biāo)注數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，而現(xiàn)有的研究對(duì)少量標(biāo)注數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)問題探討較少。本文將
2021-01-03 09:35:0011281 
圖數(shù)據(jù)的天然優(yōu)勢(shì)是為學(xué)習(xí)算法提供了豐富的結(jié)構(gòu)化信息，節(jié)點(diǎn)之間鄰接關(guān)系的設(shè)計(jì)成為了重要的先驗(yàn)信息和交互約束。然而，有一部分邊上的消息是可以忽略的，論文首先提出方法在不影響模型預(yù)測(cè)效果的情況下，將圖結(jié)構(gòu)
2021-04-04 17:11:002805 
深度學(xué)習(xí)技術(shù)在解決¨大面積缺失圖像修復(fù)”問題時(shí)具有重要作用并帶來了深遠(yuǎn)影響，文中在簡(jiǎn)要介紹傳統(tǒng)圖像修復(fù)方法的基礎(chǔ)上，重點(diǎn)介紹了基于深度學(xué)習(xí)的修復(fù)模型，主要包括模型分類、優(yōu)缺點(diǎn)對(duì)比、適用范圍和在常用數(shù)據(jù)集上的
2021-04-08 09:38:0020 做企業(yè)級(jí)數(shù)據(jù)分析的，沒個(gè)分析模型可不行，因此很多企業(yè)在做數(shù)據(jù)分析時(shí)都要投入大量的成本去搭建數(shù)據(jù)分析模型，但由于沒有經(jīng)驗(yàn)累積往往要走很多的彎路，付出大量試錯(cuò)成本。難道就沒有別的辦法降低風(fēng)險(xiǎn)和成本？有，那就是選擇有現(xiàn)成數(shù)據(jù)分析模型的數(shù)據(jù)可視化軟件。
2021-09-30 16:57:22682 ）作用：它主要實(shí)現(xiàn)三大作用：現(xiàn)狀分析、原因分析、預(yù)測(cè)分析（定量）。數(shù)據(jù)分析的目標(biāo)明確，先做假設(shè)，然后通過數(shù)據(jù)分析來驗(yàn)證假設(shè)是否正確，從而得到相應(yīng)的結(jié)論。 3）方法：主要采用對(duì)比分析、分組分析、交叉分析、回歸分析等
2021-09-01 16:36:106538 
永洪深度分析模塊集成了復(fù)雜的統(tǒng)計(jì)算法和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，能夠從海量數(shù)據(jù)中，挖掘具有潛在價(jià)值的關(guān)系、模式和趨勢(shì)，構(gòu)建數(shù)據(jù)模型，做出預(yù)測(cè)分析，但其仍然需要數(shù)理統(tǒng)計(jì)和數(shù)據(jù)挖掘的基礎(chǔ)知識(shí)，使用門檻相對(duì)
2021-10-15 16:34:251890 對(duì)電表數(shù)據(jù)的采集、清洗，完成數(shù)據(jù)格式化。運(yùn)用皮爾森相關(guān)系數(shù)分析以及K折交叉驗(yàn)證等方法，進(jìn)行數(shù)據(jù)分析。通過采用深度學(xué)習(xí)時(shí)序模型進(jìn)行預(yù)測(cè)研究，最終達(dá)到檢測(cè)電表運(yùn)行狀態(tài)的目的。通過利用智能電表大數(shù)據(jù)對(duì)電表運(yùn)行狀態(tài)的分析，可以
2022-03-09 16:49:211674 深度學(xué)習(xí)方法的思路是掌握數(shù)據(jù)中的跨時(shí)非線性依賴。從結(jié)果來看，這些深度學(xué)習(xí)方法不僅優(yōu)于 ARIMA 等傳統(tǒng)方法和梯度提升回歸樹（Gradient Boosting Regression Tree
2022-03-24 13:59:242374 TensorFlow命名源于其運(yùn)行原理，即“讓張量（Tensor）流動(dòng)起來（Flow）”，這是深度學(xué)習(xí)處理數(shù)據(jù)的核心特征。TensorFlow顯示了張量從數(shù)據(jù)流圖的一端流動(dòng)到另一端的整個(gè)計(jì)算過程，生動(dòng)形象地描述了復(fù)雜數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的流動(dòng)、傳輸、分析和處理模式。
2022-11-21 10:21:302408 深度學(xué)習(xí)推動(dòng)了數(shù)字圖像處理領(lǐng)域的極限。但是，這并不是說傳統(tǒng)計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)已經(jīng)過時(shí)了。本文將分析每種方法的優(yōu)缺點(diǎn)。本文的目的是促進(jìn)有關(guān)是否應(yīng)保留經(jīng)典計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)知識(shí)的討論。本文還將探討如何將
2022-11-29 17:09:171809 與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過使用大量的模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:372833 你想知道的,都在這里!本文是神策數(shù)據(jù)「十問十答」科普系列文章的第一期,圍繞數(shù)據(jù)分析模型展開。 1 Q:常用的數(shù)據(jù)分析模型有哪些? A:神策數(shù)據(jù)總結(jié)了企業(yè)常用的數(shù)據(jù)分析模型,包括:事件分析、漏斗分析
2023-03-17 11:35:21956 
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中的模型都是遵循數(shù)學(xué)函數(shù)的方式創(chuàng)建的。從數(shù)據(jù)分析到預(yù)測(cè)建模，一般情況下都會(huì)有數(shù)學(xué)原理的支撐，比如：歐幾里得距離用于檢測(cè)聚類中的聚類。 傅里葉變換是一種眾所周知的將函數(shù)從一個(gè)域轉(zhuǎn)換
2023-06-14 10:01:162159 
電子發(fā)燒友網(wǎng)站提供《使用Azure和機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行傳感器數(shù)據(jù)分析.zip》資料免費(fèi)下載
2023-06-16 10:57:251 作者：TraptiKalra來源：AI公園，編譯：ronghuaiyang導(dǎo)讀本文分析了常見的紋理數(shù)據(jù)集以及傳統(tǒng)CNN在紋理數(shù)據(jù)集分類上效果不佳的原因。在機(jī)器視覺任務(wù)中，將紋理分析與深度學(xué)習(xí)結(jié)合
2022-09-23 14:26:461315 
深度學(xué)習(xí)框架tensorflow介紹 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow簡(jiǎn)介 深度學(xué)習(xí)框架TensorFlow由Google開發(fā)，是一個(gè)開放源代碼的深度學(xué)習(xí)框架，可用于構(gòu)建人工智能應(yīng)用程序
2023-08-17 16:11:023410 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 深度學(xué)習(xí)算法可以分為兩大類：監(jiān)督學(xué)習(xí)和無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)。監(jiān)督學(xué)習(xí)的基本任務(wù)是訓(xùn)練模型去學(xué)習(xí)輸入數(shù)據(jù)的特征和其對(duì)應(yīng)的標(biāo)簽，然后用于新數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)。而無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)通常用于聚類、降維和生成模型等任務(wù)中
2023-08-17 16:11:261829 深度學(xué)習(xí)（Deep Learning）是一種基于人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法，其主要特點(diǎn)是模型由多個(gè)隱層組成，可以自動(dòng)地學(xué)習(xí)特征，并進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類。該算法在計(jì)算機(jī)視覺、語(yǔ)音識(shí)別、自然語(yǔ)言處理、推薦系統(tǒng)和數(shù)據(jù)挖掘等領(lǐng)域被廣泛應(yīng)用，成為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一種重要分支。
2023-08-21 18:22:536209 近年來，深度學(xué)習(xí)模型（DLM）在軟件漏洞檢測(cè)領(lǐng)域的應(yīng)用探索引起了行業(yè)廣泛關(guān)注，在某些情況下，利用DLM模型能夠獲得超越傳統(tǒng)靜態(tài)分析工具的檢測(cè)效果。然而，雖然研究人員對(duì)DLM模型的價(jià)值預(yù)測(cè)讓人驚嘆，但很多人對(duì)這些模型本身的特性并不十分清楚。
2023-08-24 10:25:101378 
算法工程、數(shù)據(jù)派THU深度學(xué)習(xí)在近年來得到了廣泛的應(yīng)用，從圖像識(shí)別、語(yǔ)音識(shí)別到自然語(yǔ)言處理等領(lǐng)域都有了卓越的表現(xiàn)。但是，要訓(xùn)練出一個(gè)高效準(zhǔn)確的深度學(xué)習(xí)模型并不容易。不僅需要有高質(zhì)量的數(shù)據(jù)、合適的模型
2023-12-07 12:38:241884 Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)圓檢測(cè)與圓心位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)自定義的圓檢測(cè)與圓心定位預(yù)測(cè)模型
2023-12-21 10:50:053802 
Hello大家好，今天給大家分享一下如何基于深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練實(shí)現(xiàn)工件切割點(diǎn)位置預(yù)測(cè)，主要是通過對(duì)YOLOv8姿態(tài)評(píng)估模型在自定義的數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，生成一個(gè)工件切割分離點(diǎn)預(yù)測(cè)模型
2023-12-22 11:07:461525 
，這些原則和進(jìn)步協(xié)同作用使這些模型異常強(qiáng)大。本文探討了深度學(xué)習(xí)成功背后的核心原因，包括其學(xué)習(xí)層次表示的能力、大型數(shù)據(jù)集的影響、計(jì)算能力的進(jìn)步、算法創(chuàng)新、遷移學(xué)習(xí)的
2024-03-09 08:26:271302 在人工智能的浪潮中，機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)無(wú)疑是兩大核心驅(qū)動(dòng)力。它們各自以其獨(dú)特的方式推動(dòng)著技術(shù)的進(jìn)步，為眾多領(lǐng)域帶來了革命性的變化。然而，盡管它們都屬于機(jī)器學(xué)習(xí)的范疇，但深度學(xué)習(xí)和傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)在方法、應(yīng)用、優(yōu)勢(shì)等方面卻存在顯著的差異。本文將對(duì)這兩者進(jìn)行深入的對(duì)比和分析。
2024-07-01 11:40:523820 深度學(xué)習(xí)模型在訓(xùn)練過程中，往往會(huì)遇到各種問題和挑戰(zhàn)，如過擬合、欠擬合、梯度消失或爆炸等。因此，對(duì)深度學(xué)習(xí)模型進(jìn)行優(yōu)化與調(diào)試是確保其性能優(yōu)越的關(guān)鍵步驟。本文將從數(shù)據(jù)預(yù)處理、模型設(shè)計(jì)、超參數(shù)調(diào)整、正則化、模型集成以及調(diào)試與驗(yàn)證等方面，詳細(xì)介紹深度學(xué)習(xí)的模型優(yōu)化與調(diào)試方法。
2024-07-01 11:41:132534 深度學(xué)習(xí)模型訓(xùn)練是一個(gè)復(fù)雜且關(guān)鍵的過程，它涉及大量的數(shù)據(jù)、計(jì)算資源和精心設(shè)計(jì)的算法。訓(xùn)練一個(gè)深度學(xué)習(xí)模型，本質(zhì)上是通過優(yōu)化算法調(diào)整模型參數(shù)，使模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，提高預(yù)測(cè)或分類的準(zhǔn)確性。本文將
2024-07-01 16:13:104025 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來，數(shù)據(jù)量的爆炸性增長(zhǎng)對(duì)數(shù)據(jù)分析提出了更高的要求。機(jī)器學(xué)習(xí)作為一種強(qiáng)大的工具，通過訓(xùn)練模型從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)規(guī)律，為企業(yè)和組織提供了更高效、更準(zhǔn)確的數(shù)據(jù)分析能力。本文將深入探討機(jī)器學(xué)習(xí)在數(shù)據(jù)分析中的應(yīng)用，包括其核心概念、算法原理、具體應(yīng)用以及未來發(fā)展趨勢(shì)。
2024-07-02 11:22:451963 在深度學(xué)習(xí)這一充滿無(wú)限可能性的領(lǐng)域中，模型權(quán)重（Weights）作為其核心組成部分，扮演著至關(guān)重要的角色。它們不僅是模型學(xué)習(xí)的基石，更是模型智能的源泉。本文將從模型權(quán)重的定義、作用、優(yōu)化、管理以及應(yīng)用等多個(gè)方面，深入探討深度學(xué)習(xí)中的模型權(quán)重。
2024-07-04 11:49:425570 數(shù)據(jù)分析是一種重要的技能，它可以幫助我們從大量的數(shù)據(jù)中提取有價(jià)值的信息，從而做出更明智的決策。在這篇文章中，我們將介紹數(shù)據(jù)分析的各種方法，包括描述性分析、診斷性分析、預(yù)測(cè)性分析和規(guī)范性分析等
2024-07-05 14:51:542552 在深度學(xué)習(xí)的廣闊領(lǐng)域中，模型訓(xùn)練的核心目標(biāo)之一是實(shí)現(xiàn)對(duì)未知數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確預(yù)測(cè)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，我們經(jīng)常會(huì)遇到一個(gè)問題——過擬合（Overfitting）。過擬合是指模型在訓(xùn)練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)優(yōu)異，但在
2024-07-09 15:56:302489 梯云物聯(lián)的智能AI終端在故障預(yù)測(cè)算法模型數(shù)據(jù)分析中扮演著核心角色，其工作流程涵蓋了數(shù)據(jù)采集、特征提取、模型構(gòu)建、故障預(yù)測(cè)與預(yù)警等多個(gè)環(huán)節(jié)，形成了一套完整的電梯故障預(yù)測(cè)解決方案。
2024-10-15 14:32:021644 使用AI大模型進(jìn)行數(shù)據(jù)分析的技巧涉及多個(gè)方面，以下是一些關(guān)鍵的步驟和注意事項(xiàng)： 一、明確任務(wù)目標(biāo)和需求 在使用AI大模型之前，首先要明確數(shù)據(jù)分析的任務(wù)目標(biāo)，這將直接影響模型的選擇、數(shù)據(jù)收集和處理方式
2024-10-23 15:14:093929 人類的學(xué)習(xí)過程，實(shí)現(xiàn)對(duì)復(fù)雜數(shù)據(jù)的學(xué)習(xí)和識(shí)別。AI大模型則是指模型的參數(shù)數(shù)量巨大，需要龐大的計(jì)算資源來進(jìn)行訓(xùn)練和推理。深度學(xué)習(xí)算法為AI大模型提供了核心的技術(shù)支撐，使得大模型能夠更好地?cái)M合數(shù)據(jù)，提高模型的準(zhǔn)確性和泛化能力。 模型
2024-10-23 15:25:503785 進(jìn)行初步的探索和理解，發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)中潛在的模式、關(guān)系、異常值等，為后續(xù)的分析和建模提供線索和基礎(chǔ)。 方法論 ：EDA強(qiáng)調(diào)數(shù)據(jù)的真實(shí)分布和可視化，使用多種圖表和可視化工具來展示數(shù)據(jù)的特征和趨勢(shì)。分析方法靈活多樣，不依賴于特定的理論模型或假設(shè)。 傳統(tǒng)數(shù)據(jù)分析 目的 ：傳統(tǒng)數(shù)
2024-11-13 10:52:491283
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