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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系分析
1、人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)三者關(guān)系 對于很多初入學(xué)習(xí)人工智能的學(xué)習(xí)者來說,對人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的概念和區(qū)別還不是很了解,有可能你每天都能...
2018-01-04 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4880 0
近日,美國政府表示計劃在年內(nèi)把國內(nèi)的交通事故死亡人數(shù)降為零。這個計劃的背景,則是美國國家高速公路交通安全管理局宣布,美國2016年上半年的交通事故死亡人...
2016-10-12 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)自動駕駛v2x 4869 0
人工智能機器學(xué)習(xí)之受限玻爾茲曼機(RBM)算法
受限玻爾茲曼機RBM在深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域一直有重要應(yīng)用,它是一種可用隨機神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)來解釋的概率圖模型,由Smolensky在1986年在玻爾茲曼機BM的基礎(chǔ)上提...
2018-05-29 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 4863 0
什么是高斯過程 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)高斯過程解析
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是怎么和高斯過程聯(lián)系在一起的呢?Lee et al. [1] and Neal [2] 指出,隨機初始化無限寬網(wǎng)絡(luò)的參數(shù)會產(chǎn)生一個高斯過程,稱作...
2022-08-10 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 4859 0
關(guān)于機器學(xué)習(xí)這九大誤區(qū)是那幾個你知道嗎?
機器學(xué)習(xí)和人工智能常常被作為同義詞使用,然而盡管機器學(xué)習(xí)已經(jīng)成功由實驗室走入現(xiàn)實世界,但人工智能的覆蓋領(lǐng)域更為廣闊,如計算機視覺、機器人技術(shù)、自然語言處...
2018-04-08 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 4843 0
深度學(xué)習(xí)的發(fā)展與應(yīng)用,TensorFlow從研究到實踐
TensorFlow 的目標(biāo)是成為人人可用的機器學(xué)習(xí)平臺,能夠幫助機器學(xué)習(xí)的研究者、開發(fā)者,去表達自己的想法,去進行探索性研究,去建立自己的系統(tǒng),去實現(xiàn)...
2018-06-05 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)TensorFlow 4811 0
目前訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)最快的方式一種新型AdamW算法
訓(xùn)練速度提高 200%!「總體來看,我們發(fā)現(xiàn) Adam 非常魯棒,而且廣泛適用于機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的各種非凸優(yōu)化問題」論文結(jié)尾這樣寫道。那是三年前,深度學(xué)習(xí)的...
2018-07-05 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法機器學(xué)習(xí) 4809 0
關(guān)于深度學(xué)習(xí) vs 機器學(xué)習(xí) vs 模式識別三種技術(shù)的性能分析對比
如果你要學(xué)習(xí)Deep Learning,那就得先復(fù)習(xí)下一些線性代數(shù)的基本知識,當(dāng)然了,也得有編程基礎(chǔ)。我強烈推薦Andrej Karpathy的博文:“...
2019-08-21 標(biāo)簽:模式識別人工智能機器學(xué)習(xí) 4806 0
使用開源Glow編譯器優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)加速邊緣計算的機器學(xué)習(xí)能力
機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)技術(shù)如何快速發(fā)展,這為需要尋求方法來優(yōu)化運行在具有功耗,處理和內(nèi)存限制的微型邊緣設(shè)備上,進行ML應(yīng)用程序的開發(fā)人員帶來了新的挑戰(zhàn)。 易...
2021-03-01 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)物聯(lián)網(wǎng)機器學(xué)習(xí) 4800 0
CART(Classification andRegression Tree) 分類回歸樹是一種決策樹構(gòu)建算法。CART是在給定輸入隨機變量X條件下輸出...
2018-09-05 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 4795 0
強化學(xué)習(xí)是機器學(xué)習(xí)的方式之一,它與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列,是三種機器學(xué)習(xí)訓(xùn)練方法之一。 在圍棋上擊敗世界第一李世石的 AlphaGo、在《星際爭霸2》...
2023-10-30 標(biāo)簽:模型代碼機器學(xué)習(xí) 4780 0
隨著 5G,IOT 和云計算等新興技術(shù)的出現(xiàn),數(shù)據(jù)總量急劇上升。未來 12 個月數(shù)據(jù)中心會有什么變化呢?
2019-12-11 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)中心機器學(xué)習(xí) 4777 0
TensorFlow Extended如何幫助開發(fā)者快速落地項目
TensorFlow Extended 可以分為四個部分。我們知道在機器學(xué)習(xí)中,有人工智能、機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等多個概念,機器學(xué)習(xí)可以認(rèn)為是數(shù)據(jù)驅(qū)動的智...
2018-12-07 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4763 0
Ground-truth數(shù)據(jù)面臨哪些挑戰(zhàn)?
Ground-truth在自動駕駛汽車產(chǎn)業(yè)具有很高的的附加值,它涉及以下數(shù)據(jù)處理流程:數(shù)據(jù)采集、數(shù)據(jù)標(biāo)注、模型訓(xùn)練、應(yīng)用、驗證。擁有最高質(zhì)量Ground...
2019-03-12 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)庫機器學(xué)習(xí)自動駕駛 4757 0
Facebook發(fā)布的Pytorch 1.0和新開源的圍棋AI項目
PyTorch tracer是一個函數(shù)torch.jit.trace,它記錄了當(dāng)前代碼區(qū)執(zhí)行的所有本地PyTorch操作和它們之間的數(shù)據(jù)依賴關(guān)系。其實早...
2018-07-02 標(biāo)簽:編譯器機器學(xué)習(xí)Python 4753 0
大數(shù)據(jù)分析中Spark,Hadoop,Hive框架該用哪種開源分布式系統(tǒng)
眾所周知,大數(shù)據(jù)開發(fā)和分析、機器學(xué)習(xí)、數(shù)據(jù)挖掘中,都離不開各種開源分布式系統(tǒng)。最常見的就是 Hadoop、Hive、Spark這三個框架了。最近不少朋友...
2020-09-17 標(biāo)簽:SQL機器學(xué)習(xí)Hadoop 4753 0
中臺、大數(shù)據(jù)、AI等軟件研發(fā)趨勢為業(yè)務(wù)賦能的經(jīng)驗與思路
隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展,越來越多的智能化數(shù)據(jù)需求被提出,這些智能化需求涉及到模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征工程、模型部署、性能監(jiān)控等,需要使用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法...
2019-07-27 標(biāo)簽:AI機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 4751 0
錯誤率為分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例,相應(yīng)的精度=1-錯誤率,模型的實際預(yù)測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為“誤差”,模型在訓(xùn)練集上的誤差稱為“訓(xùn)...
2020-01-29 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 4740 0
機器學(xué)習(xí)的特征工程是將原始的輸入數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成特征
對于類別數(shù)量很多的分類變量可以采用特征哈希(Hashing Trick),特征哈希的目標(biāo)就是將一個數(shù)據(jù)點轉(zhuǎn)換成一個向量。利用的是哈希函數(shù)將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成...
2019-04-19 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)預(yù)處理 4738 0
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