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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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人工智能（AI）技術的快速發(fā)展與廣泛應用，正在深刻改變著工業(yè)領域的面貌。從生產(chǎn)計劃到產(chǎn)品檢測，從能源消耗到客戶分析，AI的觸角已經(jīng)延伸到了工業(yè)生產(chǎn)的各個...
2024-10-17 標簽：數(shù)據(jù)人工智能機器學習 3303 0
為了存儲一整秒的頻率頻譜（每時步5毫秒），我們需要一個包含200個元素的緩沖區(qū)，其中每個元素包含頻率幅度的數(shù)組。如果我們需要類人的頻譜解析度，這些數(shù)組將...
導致非平衡數(shù)據(jù)分類性能下降的原因及解決方案的分析
本文對非平衡類數(shù)據(jù)分類問題進行了概述。首先在簡單介紹非平衡類數(shù)據(jù)基本概念的基礎上，分析了非平衡類數(shù)據(jù)引起的問題及其導致分類性能下降的原因；然后介紹了目前...
2019-07-26 標簽：數(shù)據(jù)機器學習 3290 0
在機器學習領域中，評估借貸等場景的影響的標準方法就是將一部分數(shù)據(jù)作為“測試集”，并使用這個測試集來計算相關的性能指標。
從 Out[101] 可以看到一個陷阱，a[:, 0] 過濾完應該是一個 3 x 1 的列向量，可是它變成了行向量。其實也不是真正意義上的行向量，因為行...
2018-12-03 標簽：數(shù)據(jù)矩陣機器學習 3288 0
人工智能（AI）作為討論的關鍵話題的出現(xiàn)可能是由于OpenAI等大規(guī)模AI引擎及其生成式預訓練轉換器（GPT）語言模型架構的能力不斷增強。
這一趨勢帶來了去中心化機器學習的迅速發(fā)展，這種新的機制可以將訓練數(shù)據(jù)存儲在很多的節(jié)點中，并協(xié)同工作來為問題找到合適的解決方案。設備端的機器學習與此類似，...
大多機器學習任務是關于預測的。這意味著給定一定數(shù)量的訓練樣本，系統(tǒng)需要能推廣到之前沒見到過的樣本。對訓練數(shù)據(jù)集有很好的性能還不夠，真正的目標是對新實例預...
2018-05-25 標簽：機器學習 3284 0
LTR同樣是一個回歸問題。你手頭上有一系列評價數(shù)據(jù)，來衡量一個文檔與某個查詢的相關度等級。我們的相關度等級取值從A到F，更常見的情況是取值從0（完全不相...
一個從數(shù)據(jù)中估計參數(shù)的基礎機器學習問題
如何將這種直覺數(shù)學化地表述出來呢？我們可以定義一個觀測數(shù)據(jù)和參數(shù)的聯(lián)合概率：p(D, h) = p(D|h)p(h)。我們定義一個先驗分布 p（h) 來...
淺談ChatGPT工作原理及機器學習和神經(jīng)網(wǎng)絡的訓練
這里有隨機性的事實意味著，假如我們多次使用同一個提示，我們也很可能每次都得到不同的文章。而且，為了與巫術的想法保持一致，有一個特定的所謂 “溫度” 參數(shù)...
2023-03-14 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡監(jiān)視器神經(jīng)網(wǎng) 3273 0
這項工作是Harwath等人早期一項研究的擴展，他們當時研究將語音與相關主題的圖片相連接。在早期研究中，他們從Mechanical Turk平臺的分類數(shù)...
2018-10-04 標簽：語音識別機器學習數(shù)據(jù)集 3271 0
還有一個好消息，是關于世界各地園藝專業(yè)人士的：Shaza Mehdi 和 Nile Ravenell 這兩位高中生，發(fā)明了一個可以幫助他們了解植物是否患...
2018-05-17 標簽：機器學習TensorFlow 3269 0
AI可以被用來進行自動化網(wǎng)絡攻擊，這種攻擊更加隱蔽、快速和難以防御。例如，AI可以快速識別和利用軟件漏洞，或者通過機器學習來提升釣魚攻擊的成功率。
2024-01-23 標簽：網(wǎng)絡安全AI機器學習 3266 0
線性回歸是利用數(shù)理統(tǒng)計中回歸分析，來確定兩種或兩種以上變量間相互依賴的定量關系的一種統(tǒng)計分析方法，運用十分廣泛。其表達形式為y = w’x+e，e為誤差...
從狹義AI邁向廣義AI之路還要挑戰(zhàn)的5個方面詳細資料概述
在現(xiàn)階段的AI發(fā)展早期——“狹義AI”(Narrow AI)和未來的“廣義AI”(Broad AI)之間仍存在著巨大差距。為了實現(xiàn)Broad AI，必須...
2018-07-05 標簽：神經(jīng)網(wǎng)絡AI機器學習 3261 0
分享自己用于搞定數(shù)據(jù)處理和機器學習的開發(fā)環(huán)境
如果你想要針對每個環(huán)境獨立控制對各類 pip 包的管理，那么這就是一款絕佳的工具比如，你可以為 Web 開發(fā)創(chuàng)建獨立的環(huán)境，定義所需的依賴庫，然后為數(shù)據(jù)...
2018-06-15 標簽：數(shù)據(jù)處理機器學習Python 3256 0
美國DARPA：借助AI的力量，發(fā)掘世界中的因果聯(lián)系
接下來系統(tǒng)將被用于分析復雜的現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)，并嘗試根據(jù)創(chuàng)建的模式提取事件和敘述。此時需要面對的是多媒體、多語言的信息，并從紛繁復雜的世界中抽取出復雜事件的...
2019-01-23 標簽：數(shù)據(jù)人工智能機器學習 3255 0
令我印象深刻的是，語音團隊擁有非常豐富的經(jīng)驗，他們花費了大量時間進行實驗，即使面對嚴苛的設備限制，神經(jīng)網(wǎng)絡產(chǎn)出的結果也比他們嘗試過的任何傳統(tǒng)方法都好。這...
2019-03-26 標簽：發(fā)光二極管機器學習tensorflow 3251 0
今天要介紹這個神器，可以說是 pywebio 的 Plus + Pro + Max 版，原諒我的詞窮，但它真的非常的強。 正常在學習一個新框架之前， 肯...
2023-10-17 標簽：工具機器學習數(shù)據(jù)可視化 3245 0
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