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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)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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淺談機(jī)器學(xué)習(xí)中的異常檢測應(yīng)用
一、簡介 異常檢測一直是機(jī)器學(xué)習(xí)中一個非常重要的子分支，在各種人工智能落地應(yīng)用例如計算機(jī)視覺、數(shù)據(jù)挖掘、NLP中，異常檢測算法都是很熱門的研究方向，特別...
2020-10-29 標(biāo)簽：異常檢測人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4212 0
什么是Deep TabNine？機(jī)器學(xué)習(xí)極大提高智能編碼能力
Deep TabNine 使用 GitHub 的近 200 萬個文件進(jìn)行了訓(xùn)練，它具有預(yù)先存在的知識，而不是僅僅從用戶當(dāng)前的項目中學(xué)習(xí)。此外，這個模型還...
2019-07-27 標(biāo)簽：編碼編輯器機(jī)器學(xué)習(xí) 4211 0
遷移學(xué)習(xí)、多任務(wù)學(xué)習(xí)領(lǐng)域的進(jìn)展
如果我們想使用多任務(wù)學(xué)習(xí)，但只有一個任務(wù)，該怎么辦呢？一篇名為 “Pseudo-task Augmentation: From Deep Multita...
2018-09-04 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 4206 0
通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的手段，成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義
最近研究人員們通過機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的手段，成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義，包括高興和愉悅的情緒。這一項目使得我們可以更深入地了解藥...
2019-01-12 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 4199 0
基于采樣的方法是被研究得最多的方法，大多也是具有理論基礎(chǔ)的方法，往往比基礎(chǔ)搜索方法表現(xiàn)更優(yōu)。這類方法一般會生成一個或者多個對樣本空間的采樣點，之后再對這...
2019-04-02 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)核心技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí) 4190 0
異常檢測任務(wù)，指的是檢測偏離期望行為的事件或模式，可以是簡單地檢測數(shù)值型數(shù)據(jù)中，是否存在遠(yuǎn)超出正常取值范圍的離群值，也可以是借助相對復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法識...
2022-11-17 標(biāo)簽：matlab異常檢測機(jī)器學(xué)習(xí) 4186 0
如何同時使用Nucleus與TensorFlow解決基因組學(xué)領(lǐng)域的機(jī)器學(xué)習(xí)問題
本文中闡述的兩種方法均使用深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，學(xué)習(xí)將輸入映射至輸出的函數(shù)。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)由若干層線性與非線性運(yùn)算構(gòu)成，而這些運(yùn)算會依次應(yīng)用至輸入。神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已成功應(yīng)用...
2019-02-20 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)tensorflow 4186 0
而基于學(xué)習(xí)的方法采用了數(shù)據(jù)驅(qū)動的方法來學(xué)習(xí)出圖像特征和透射率之間的關(guān)系，克服了手工選取先驗特征的不足。隨著深度學(xué)習(xí)的方法，這種方法朝著更強(qiáng)大的模型、更有...
2019-08-02 標(biāo)簽：算法圖像機(jī)器學(xué)習(xí) 4175 0
RadialGAN讓我們可以利用多個不同來源的數(shù)據(jù)集
Lars等發(fā)表的這篇論文通過在GAN的訓(xùn)練過程中施加特定類別的梯度懲罰，在較老的架構(gòu)上取得了當(dāng)前最先進(jìn)的表現(xiàn)（在該項基準(zhǔn)測試上超過了之前最佳的學(xué)術(shù)成果）...
2018-09-07 標(biāo)簽：GAN機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4173 0
一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型
為了解決情感計算中面臨的問題，來自麻省理工媒體實驗室情感計算研究組提出了一種可以超越傳統(tǒng)方法捕捉微小的面部表情，并更好的測量人類情緒的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。除此...
2018-08-01 標(biāo)簽：人機(jī)交互機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4166 0
解析深度網(wǎng)絡(luò)背后的數(shù)學(xué)以及解析這背后的原理
每個神經(jīng)元以一組 x 變量（取值從1到 n ）的值作為輸入，計算預(yù)測的 y-hat 值。假設(shè)訓(xùn)練集中含有 m 個樣本，則向量 x 表示其中一個樣本的各個...
2018-08-24 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 4155 0
北大語言計算與機(jī)器學(xué)習(xí)研究組推出一套全新中文分詞工具包pkuseg
多領(lǐng)域分詞。不同于以往的通用中文分詞工具，此工具包同時致力于為不同領(lǐng)域的數(shù)據(jù)提供個性化的預(yù)訓(xùn)練模型。根據(jù)待分詞文本的領(lǐng)域特點，用戶可以自由地選擇不同的模...
2019-01-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4153 0
機(jī)器學(xué)習(xí)中的代價函數(shù)與交叉熵
如果有人告訴我們一個相當(dāng)不可能的事件發(fā)生了，我們收到的信息要多于我們被告知某個很可能發(fā)?的事件發(fā)?時收到的信息。如果我們知道某件事情?定會發(fā)?，那么我們...
2018-05-09 標(biāo)簽：函數(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)交叉熵 4147 0
深度學(xué)習(xí)與深層神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，多層智能學(xué)習(xí)推動人工智能！
機(jī)器學(xué)習(xí)使計算機(jī)能夠處理迄今為止僅由人執(zhí)行的任務(wù)。從駕駛汽車到翻譯語言，機(jī)器學(xué)習(xí)正在推動人工智能爆炸式的增長，幫助軟件理解混亂而不可預(yù)知的真實世界。 但...
2018-08-03 標(biāo)簽：AI人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4146 0
谷歌表示，搶占式GPU（Preemptible GPUs）非常適合短期、容錯和批處理工作負(fù)載，比如機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和高性能計算（HPC）的客戶。使用搶占...
2018-06-20 標(biāo)簽：谷歌GPU機(jī)器學(xué)習(xí) 4142 0
數(shù)據(jù)編排支持人工智能（AI）的下一步發(fā)展
深度學(xué)習(xí)的快速發(fā)展給大規(guī)模實現(xiàn)該技術(shù)所需的硬件架構(gòu)帶來了巨大壓力。盡管由于意識到性能是一個絕對要求，因此業(yè)界高度關(guān)注峰值TOPS分?jǐn)?shù)，但智能數(shù)據(jù)編排和管...
2021-09-24 標(biāo)簽：fpga嵌入式系統(tǒng)人工智能 4139 0
伯克利發(fā)布最大規(guī)模也是最多樣化的駕駛視頻數(shù)據(jù)集
BAIR為經(jīng)常出現(xiàn)在道路上的所有10萬個關(guān)鍵幀上的對象標(biāo)上對象邊界框，以了解對象的分布及其位置。下面的條形圖顯示了對象計數(shù)。還有其他方法可以在我們的標(biāo)注...
2018-06-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集自動駕駛 4139 0
沒有哪一種算法能夠適用所有情況，只有針對某一種問題更有用的算法。 機(jī)器學(xué)習(xí)算法不會要求一個問題被 100%求解，取而代之的是把問題轉(zhuǎn)化為最優(yōu)化的問題，用...
2023-01-17 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4137 0
探索“What-If”場景通常意味著編寫一次性的自定義代碼來分析特定模型
What-If 工具擁有各種功能，包括使用 Facets 自動可視化數(shù)據(jù)集、手動編輯數(shù)據(jù)集示例并查看相關(guān)更改的影響，以及自動生成局部依賴圖（顯示模型的預(yù)...
2018-10-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 4134 0
2019將這10項人工智能技術(shù)值得關(guān)注
自然語言生成是一個AI子學(xué)科，它將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為文本，使計算機(jī)能夠以完美的準(zhǔn)確度交流思想。
2018-12-09 標(biāo)簽：語音識別人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4130 0
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