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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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雖然機器學習算法是人工智能的一個應用,但并非所有人工智能系統(tǒng)都被視為機器學習的示例。
先前呢,我們在最受歡迎的十大機器學習算法-part1和最受歡迎的十大機器學習算法-part2兩篇文章中簡單介紹了十種機器學習算法,有的讀者反映看完還是云...
過去十年,機器學習需要大型服務器、復雜模型、稀缺人才,需要投入大量的時間和資源。如今,機器學習可以內置于運動傳感器中,并且我們將會在邊緣設備中看到更多的...
隨著云計算,大數據和人工智能技術發(fā)展,邊緣計算發(fā)揮著越來越重要的作用,補充數據中心算力需求。計算架構要求多樣化,需要不同的CPU架構來滿足不斷增長的算力...
近些年來,隨著新細菌種類不斷被發(fā)現(xiàn),雖然基于已知分類訓練的神經網絡分類器通過交叉驗證達到了很高的測量準確性,但部署模型仍具有高的挑戰(zhàn)性,因為現(xiàn)實數據在不...
隨著云計算,大數據和人工智能技術應用,單靠CPU已經無法滿足各行各業(yè)的算力需求。海量數據分析、機器學習和邊緣計算等場景需要計算架構多樣化,需要不同的處理...
FusionNet的核心是全新的、應用于3D物體的三維卷積神經網絡(Convolutional Neural Networks, CNN)。我們必須在多...
2020-01-16 標簽:神經網絡增強現(xiàn)實機器學習 3932 0
我們知道人臉識別在這幾年應用的相當廣泛,目前已有人臉考勤、人臉社交、人臉支付等一系列使用場景。“人臉識別”這項“黑科技”對生活中的各個領域都產生了非常重...
基于無人機的無線通信系統(tǒng)的潛在優(yōu)勢和應用分析
當前無人機的應用飛速發(fā)展。無人機自身固有的機動性、靈活性和高度適當等特性使其在無線系統(tǒng)中有非常大的應用潛力。一方面,無人機可用作空中基站,增強無線網絡覆...
2020年的網絡安全處于一個發(fā)展轉折點。人工智能和機器學習的進步正在為網絡安全的技術進步提供助力,實時數據和分析也使得建立更強大的業(yè)務案例成為可能。網絡...
人工智能能夠執(zhí)行各種需要學習和判斷的活動。從自動駕駛汽車、投資銀行、許多醫(yī)療相關功能到招聘,人工智能已經被用于完成不同領域的各種任務。
錯誤率為分類錯誤的樣本數占樣本總數的比例,相應的精度=1-錯誤率,模型的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為“誤差”,模型在訓練集上的誤差稱為“訓...
隨著 5G,IOT 和云計算等新興技術的出現(xiàn),數據總量急劇上升。未來 12 個月數據中心會有什么變化呢?
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