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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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面向對象系統(tǒng)的采用，以及限制類型轉換的強類型語言和對程序員的一些限制，可以使執(zhí)行流程可預測并避免對單個連續(xù)內存空間的需求。諸如在圖形和機器學習中發(fā)現的任...
數據湖是一個中央存儲庫，可以大量存儲所有數據（結構化和非結構化數據）。數據通常以原始格式存儲，無需首先進行處理或結構化。
RGB 模態(tài)指的是由 RGB 相機捕獲的圖像或序列。而光流則是視頻圖像中同一對象（物體）像素點移動到下一幀的移動量，由于通常是由 RGB 模態(tài)數據所進一...
上圖就是我們定位人臉的68個關鍵點，其中他的順序是要嚴格的進行排序的。從1到68點的順序不能錯誤。
心臟病已經成為威脅人類生命的一項重大疾病，目前中國的心血管疾病預防工作雖然取得了初步成效，但是仍舊面臨嚴峻的挑戰(zhàn)，中國心血管疾病的患病率及死亡率仍處于上...
世界正在朝著交互設備的智能和分布式計算模型發(fā)展。這些設備中的智能將由機器學習算法驅動。然而，將機器學習擴展到邊緣并非沒有挑戰(zhàn)。本文將討論這些挑戰(zhàn)的前景，...
FSD beta所采用的voxel 3D NN的技術細節(jié)并未得到披露，從類似的一般性的公開方法來說，從2D單個圖像中恢復出voxel 3D信息的方法是基...
多模態(tài)技術有著相當廣泛的應用場景，如淘寶搜圖、AI字幕、AI虛擬數字人、仿人交互、智能助手、商品推薦和信息流廣告、視頻幀人臉幀的圖向量檢索、語音交互等等。
計算核心（compute core）是所有計算機架構的“心臟”，而Cerebras針對神經網絡的細粒度動態(tài)稀疏性重新設計了計算核心。
AI 模型卡是一份詳細說明機器學習（ ML ）模型如何工作的文檔。模型卡提供了有關 ML 模型元數據的詳細信息，包括它所基于的數據集、它所接受培訓的性能...
眾所周知， GPU 是大型機器學習（ ML ）應用程序的典型解決方案，但如果 GPU 應用于 AI 管道數據的早期階段，該怎么辦？
在 機器學習 和 MLOps world ， GPU 被廣泛用于加速模型訓練和推理，但工作流的其他階段（如 ETL 管道或超參數優(yōu)化）如何？
使用NVIDIA ISAAC Sim和NVIDIA ISAAC Replicator縮小Sim2Real差距
合成數據是計算機視覺應用中訓練機器學習模型的重要工具。 NVIDIA 的研究人員介紹了一種 結構化域隨機化 Omniverse Replicator 中...
線性回歸是最簡單的機器學習模型之一。它通常不僅是學習數據科學的起點，也是構建快速簡單的最小可行產品（ MVP ）的起點，然后作為更復雜算法的基準。
不同于傳統(tǒng)的CPU和GPU架構，Groq從頭設計了一個張量流處理器 (TSP) 架構， 以加速人工智能、機器學習和高性能計算中的復雜工作負載。
有監(jiān)督學習通常是利用帶有專家標注的標簽的訓練數據，學習一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數映射。Y = f (X)，訓練數據通常是(n×x,y)的形式，其...
Voting是一種集成學習，它將來自多個機器學習模型的預測結合起來產生結果。在整個數據集上訓練多個基礎模型來進行預測。每個模型預測被認為是一個“投票”。...
給定一個錯誤版本和一個（過去的）正確版本， 以及一個測試用例在正確版本上通過但在錯誤版本上不通過，該方法計算這兩個版本之間的哪一個差異是導致錯誤版本出錯的原因。
一種用于檢測結果陰陽性判定的手持式對流PCR系統(tǒng)
本文提出一種手持式對流 PCR 系統(tǒng)，可同時實現 8 樣本病原體檢測。針對熒光曲線多樣性，將機器學習用于檢測結果陰陽性判定，提升了其檢測性能。
時間復雜度不是測量一個算法或一段代碼在某個機器或者條件下運行所花費的時間。時間復雜度一般指時間復雜性，時間復雜度是一個函數，它定性描述該算法的運行時間，...
2022-10-02 標簽：機器學習 944 0
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