機器學(xué)習(xí)的5種采樣方法介紹

一種廣泛采用的處理高度不平衡數(shù)據(jù)集的技術(shù)稱為重采樣。它包括從多數(shù)類（欠采樣）中刪除樣本或向少數(shù)類（過采樣）中添加更多示例。

2020-05-17 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué) 5845 0

機器學(xué)習(xí)能否提供針對EDA設(shè)計挑戰(zhàn)的解決方案

人工智能正在改變我們周圍的世界，為全球經(jīng)濟各個領(lǐng)域的創(chuàng)新創(chuàng)造了一條途徑。如今，人工智能可以通過自然語言與人類互動。識別銀行欺詐并保護計算機網(wǎng)絡(luò)；在城市街...

2020-05-13 標(biāo)簽：eda人工智能機器學(xué)習(xí) 848 0

工業(yè)自動化應(yīng)用中的機器學(xué)習(xí)

對于工業(yè)服務(wù)器而言，全新的網(wǎng)格互聯(lián)架構(gòu)、高速緩存內(nèi)存設(shè)計、軟件工具以及現(xiàn)成的主板解決方案（加快創(chuàng)建基于 AI 的應(yīng)用）可以支持下一代的性能。

2020-05-09 標(biāo)簽：處理器英特爾機器學(xué)習(xí) 1001 0

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)在網(wǎng)絡(luò)視頻處理的應(yīng)用探討

由于目前谷歌等大型網(wǎng)絡(luò)公司對神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的深入研究。現(xiàn)在卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)已經(jīng)能對文字和圖片的進行識別高效而準(zhǔn)確的識別。但是對于視頻內(nèi)容的識別還處于開始階段。于是...

2020-04-17 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)函數(shù)機器學(xué)習(xí) 6063 0

機器學(xué)習(xí)的第二階段：推理

我們之前討論過，訓(xùn)練過程是機器學(xué)習(xí)的第一階段，而推理則緊隨其后，為機器學(xué)習(xí)的第二階段。在訓(xùn)練階段，算法會生成新模型或把預(yù)訓(xùn)練模型重新調(diào)整用于特定應(yīng)用，并...

2020-06-28 標(biāo)簽：fpgagpuAI 6275 0

機器學(xué)習(xí)的知識產(chǎn)權(quán)問題

要構(gòu)建用于維護的機器學(xué)習(xí)（ML）模型，必須收集并標(biāo)記正確的訓(xùn)練集，選擇正確的架構(gòu)和訓(xùn)練參數(shù)以實現(xiàn)算法精度和速度的優(yōu)化平衡，并投入計算時間來訓(xùn)練模型。

2020-04-08 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)恩智浦機器學(xué)習(xí) 1655 0

機器學(xué)習(xí)適合云計算運維嗎

為云計算服務(wù)團隊提供機器學(xué)習(xí)功能的系統(tǒng)不僅是一個錯誤，而且也是危險的。

2020-04-06 標(biāo)簽：云計算機器學(xué)習(xí) 581 0

機器學(xué)習(xí)與預(yù)測分析存在什么差異

AI是刺激商業(yè)發(fā)展的一顆新星，取代了以往的資本和勞動力的投入。

2020-04-06 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 681 0

機器學(xué)習(xí)翻譯存在什么局限

機器學(xué)習(xí)為企業(yè)提供了翻譯文檔的新機會，他們可以使用機器學(xué)習(xí)來翻譯營銷材料和其他文獻。

2020-04-05 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 1509 0

數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換率較低對于機器學(xué)習(xí)有什么影響

營銷人員可以采用多種策略來使用機器學(xué)習(xí)算法來優(yōu)化廣告并進行推廣。但是，其中一些策略的局限性要比營銷人員想的還要嚴(yán)重。

2020-04-05 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí) 927 0

怎樣去優(yōu)化人工智能存儲

人工智能技術(shù)廣泛應(yīng)用在機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)中，已經(jīng)引發(fā)了研究和產(chǎn)品開發(fā)的爆炸性增長，因為企業(yè)發(fā)現(xiàn)了創(chuàng)造性的方法，將這些新算法用于過程自動化和預(yù)測性見解的創(chuàng)新方法。

2020-04-01 標(biāo)簽：存儲人工智能機器學(xué)習(xí) 973 0

神經(jīng)擬態(tài)芯片將成為未來高級AI部署的主要計算架構(gòu)

翻譯自——nextplatform 英特爾最新的神經(jīng)形態(tài)系統(tǒng)——Pohoiki Springs，該系統(tǒng)于2020年3月發(fā)布，它集成了768個Loihi神...

2020-06-04 標(biāo)簽：AI機器學(xué)習(xí)神經(jīng)擬態(tài) 2076 0

你需要了解機器學(xué)習(xí)的技巧

監(jiān)督學(xué)習(xí)需要使用已標(biāo)記的數(shù)據(jù)，如果其他人沒有從事類似項目，則要查找或生成這些數(shù)據(jù)可能會很困難。在半監(jiān)督方法中，我們將某些標(biāo)記數(shù)據(jù)與未標(biāo)記數(shù)據(jù)一起使用。

2020-03-29 標(biāo)簽：機器學(xué)習(xí)半監(jiān)督學(xué)習(xí) 770 0

分析API和機器學(xué)習(xí)未來的發(fā)展方式

應(yīng)用程序編程接口(API)是連接數(shù)據(jù)，服務(wù)和應(yīng)用程序以創(chuàng)建現(xiàn)代數(shù)字體驗的機制。如果消費者在零售商的應(yīng)用程序上瀏覽某些產(chǎn)品，則API調(diào)用將無縫地整合細(xì)節(jié)。

2020-03-27 標(biāo)簽：API機器學(xué)習(xí) 2336 0

機器學(xué)習(xí)或?qū)⒛軌蚪鉀Q時空問題

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)能夠以一種流行的方法進行重要的計算，以統(tǒng)一廣義相對論的量子力學(xué)。

2020-03-27 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 960 0

多級存儲器與模擬內(nèi)存內(nèi)計算完美融合，人工智能邊緣處理難題迎刃而解

在數(shù)字神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，權(quán)重和輸入數(shù)據(jù)存儲在DRAM/SRAM中。權(quán)重和輸入數(shù)據(jù)需要移至某個MAC引擎旁以進行推斷。

2020-03-26 標(biāo)簽：存儲器人工智能機器學(xué)習(xí) 1703 0

基于多層深度學(xué)習(xí)框架和運動分析的駕駛員疲勞監(jiān)測系統(tǒng)

本節(jié)將更詳細(xì)地介紹實驗中使用的CNN模型架構(gòu)。本文提出的CNN架構(gòu)為驗證LSTM預(yù)測結(jié)果提供有力的證據(jù)。

2020-03-25 標(biāo)簽：監(jiān)測系統(tǒng)PPG機器學(xué)習(xí) 1654 0

數(shù)據(jù)分析應(yīng)用程序算法的可擴展性及可執(zhí)行應(yīng)用

有些人可能認(rèn)為大數(shù)據(jù)分析是機器學(xué)習(xí)或人工智能的同義詞，但其實這并不正確。雖然這些技術(shù)的某些方面可能被用于大數(shù)據(jù)的分析應(yīng)用中，但只關(guān)注它們肯定會造成混淆和...

2020-02-12 標(biāo)簽：人工智能機器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 1493 0