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標簽 > 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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本文的研究背景是建立在攝像機校準技術(shù)的基礎(chǔ)上,提出了一種新的技術(shù),在不需要高昂成本設(shè)備(如正交平面)的前提下,讓普通計算機使用者也能容易、靈活地校準相機...
2023-05-15 標簽:攝像機相機機器學(xué)習(xí) 1577 0
如何提高深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)性能
機器學(xué)習(xí)是一門專門研究計算機如何模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為、以獲取新的知識或技能、重新組織已有的知識結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身性能的學(xué)科,廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)挖掘、計...
2023-05-15 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機機器學(xué)習(xí) 764 0
Python 是一種高級編程語言,被廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)、Web 開發(fā)等領(lǐng)域。在 Linux 操作系統(tǒng)中,Python 是一個默認安裝的解釋器,...
富士通AI平臺“Fujitsu Kozuchi”加速AI與ML解決方案交付
? 在馬德里舉行的Fujitsu ActivateNow Technology Summit活動期間,富士通發(fā)布了全新平臺 "Fujitsu Kozuc...
2023-05-12 標簽:AIML機器學(xué)習(xí) 431 0
根據(jù),在線性可分情況下,支持向量機尋找最優(yōu)分類超平面的優(yōu)化問題
2023-05-11 標簽:向量機機器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2145 0
機器學(xué)習(xí)挑戰(zhàn):如何避免機器學(xué)習(xí)模型過擬合?
分類是機器學(xué)習(xí)最常見的應(yīng)用之一。 分類技術(shù)可預(yù)測離散的響應(yīng) — 例如,電子郵件是不是垃圾郵件,腫瘤是惡性還是良性的。 分類模型可將輸入數(shù)據(jù)劃分成不同類別...
在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中,向量通常被用作表示數(shù)據(jù)的形式,其中每個向量的維度代表了不同的特征或?qū)傩?。例如,在圖像分類任務(wù)中,一個圖像可以被表示為像素值組成的...
2023-05-11 標簽:API數(shù)據(jù)庫機器學(xué)習(xí) 1.4萬 0
大數(shù)據(jù)分析有助于找到問題的解決方案,如降低成本,節(jié)省時間并降低決策風(fēng)險。通過結(jié)合數(shù)據(jù)分析和機器學(xué)習(xí),企業(yè)可以通過以下方式獲益匪淺:
2023-05-10 標簽:機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 1256 0
機器學(xué)習(xí)應(yīng)該學(xué)習(xí)哪些 人工智能技術(shù)學(xué)習(xí)路線分享
熟悉機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的經(jīng)典算法、模型及實現(xiàn)的任務(wù)等,同時學(xué)習(xí)搭建和配置機器學(xué)習(xí)環(huán)境,并學(xué)會用 線性回歸 解決一個實際問題。
2023-05-10 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學(xué)習(xí) 737 0
Samtec成為PCI-SIG社區(qū)的成員已經(jīng)有很多年了,我們非常自豪。Samtec的高級系統(tǒng)架構(gòu)師Jignesh Shah與PCI-SIG的伙伴們一起,...
2023-05-10 標簽:PCIe眼圖機器學(xué)習(xí) 2452 0
近來NLP領(lǐng)域由于語言模型的發(fā)展取得了顛覆性的進展,擴大語言模型的規(guī)模帶來了一系列的性能提升,然而單單是擴大模型規(guī)模對于一些具有挑戰(zhàn)性的任務(wù)來說是不夠的
2023-05-10 標簽:機器學(xué)習(xí)MDAGPT 2521 0
人工智能 (AI)、機器學(xué)習(xí) (ML) 和算法這幾個詞經(jīng)常出現(xiàn)誤用、混淆和誤解。盡管它們都有各自的固定含義,但是人們常常會將這幾個概念互換使用。遺憾的是...
2023-05-09 標簽:計算機人工智能機器學(xué)習(xí) 3913 0
強化學(xué)習(xí)推進人工智能應(yīng)用發(fā)展
幾年前,那些能夠感知環(huán)境、探測重要細節(jié)(忽視其它部分)且使用這些細節(jié)來完成任務(wù)的技術(shù)應(yīng)用似乎只存在于科幻小說里。然而在2020年,我們看到不少技術(shù)的突飛...
2023-05-09 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)無人駕駛 955 0
早期的AI主要用在運行原始Lisp運算的專用硬件上,由Lisp(LISt處理器)編程語言提供支持。Lisp是最早的語言之一,在處理項目列表方面非常高效。...
2023-05-09 標簽:處理器AI機器學(xué)習(xí) 793 0
工業(yè)化+數(shù)據(jù)化:機器學(xué)習(xí)加持下的工業(yè)4.0
數(shù)據(jù)以及與數(shù)據(jù)緊密結(jié)合的機器學(xué)習(xí)技術(shù)是工業(yè)4.0的核心。數(shù)據(jù)從傳感器中獲得,經(jīng)過互聯(lián)網(wǎng)傳遞到云計算服務(wù)器,再用機器學(xué)習(xí)和人工智能算法進行分析,結(jié)果返回給...
2023-05-09 標簽:機器人人工智能機器學(xué)習(xí) 1041 0
早期的機器學(xué)習(xí)以搜索為基礎(chǔ),主要依靠進行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機器學(xué)習(xí)逐漸成熟,它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計方法和優(yōu)化問題。同時深度學(xué)習(xí)...
2023-05-09 標簽:gpu機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1073 0
基于計算機的人臉識別技術(shù)研究發(fā)軔于20世紀中期,最早是模式識別 (Pattern Recognition) 的一個分支,后來逐漸發(fā)展完善了人臉檢測、人臉...
2023-05-09 標簽:計算機人臉識別機器學(xué)習(xí) 2106 0
實現(xiàn)成功的機器學(xué)習(xí)通常需要具有強大算力的基于云或服務(wù)器的資源。但是,隨著應(yīng)用的發(fā)展和新用例的出現(xiàn),將機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)移到網(wǎng)絡(luò)邊緣變得更加引人注目,尤其是在需要...
2023-05-09 標簽:服務(wù)器機器學(xué)習(xí)自動駕駛 667 0
深度學(xué)習(xí):神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法的昨天、今天和明天
人工智能似乎一直是一個遙遠的科幻的概念,但事實上,當(dāng)今世界很多應(yīng)用已經(jīng)達到了“人工智能”的標準。除了前文提到的圍棋軟件,還有自動駕駛系統(tǒng)、智能管家,甚至...
2023-05-09 標簽:人工智能機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 922 0
支持向量機尋找的最優(yōu)分類直線應(yīng)滿足哪些條件?
該直線處于間隔的中間,其與所有支持向量(任意一條可將訓(xùn)練樣本完全分類的直線分別向兩側(cè)被平行移動時,最先穿過的一個或幾個訓(xùn)練樣本)的距離相等。
2023-05-08 標簽:向量機機器學(xué)習(xí) 1498 0
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