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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(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
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通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)基于演員們維持穩(wěn)定工作量的能力來(lái)定義、量化甚至預(yù)測(cè)演員的成功
本次研究認(rèn)為演員的“活躍度”和“作品產(chǎn)量”是定義其成功與否的重要因素，而非我們從前認(rèn)為的“知名度”和“影響力”。為什么呢？縱觀百年影史，能夠獲得奧斯卡、...
2019-08-02 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí) 2369 0
而基于學(xué)習(xí)的方法采用了數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法來(lái)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(yàn)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) 4173 0
基于學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)增強(qiáng)策略擴(kuò)充你的數(shù)據(jù)集！
數(shù)據(jù)增強(qiáng)廣泛是機(jī)器學(xué)習(xí)中常用的數(shù)據(jù)處理手段，不同的數(shù)據(jù)集通常會(huì)利用針對(duì)性的數(shù)據(jù)處理手段來(lái)處理。例如MNIST大多使用尺度、旋轉(zhuǎn)和平移的操作，也有加入顏色...
2019-08-02 標(biāo)簽：算法機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 9545 0
流媒體巨頭Netflix的“獨(dú)門(mén)線上評(píng)估秘笈”——Interleaving
如下圖所示，主頁(yè)上的“Top Picks行”根據(jù)視頻的個(gè)性化排名提供推薦，而“Trending Now行”包含了最近的流行趨勢(shì)。這些個(gè)性化的行共同構(gòu)成了...
2019-08-02 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)推薦系統(tǒng) 5834 0
以人為本的機(jī)器學(xué)習(xí)工具是AI在醫(yī)學(xué)領(lǐng)域打開(kāi)的正確方式。
開(kāi)發(fā)SMILY系統(tǒng)首先需要構(gòu)建深度學(xué)習(xí)模型。研究人員利用50億張自然圖像來(lái)對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，將圖像壓縮成一種具有高度代表性的數(shù)值矢量—嵌入矢量。網(wǎng)絡(luò)在學(xué)習(xí)...
2019-08-02 標(biāo)簽：AI圖像檢索機(jī)器學(xué)習(xí) 3358 0
140種Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)、第三方庫(kù)和外部工具都有了
Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)：Python自帶的標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)。Python標(biāo)準(zhǔn)庫(kù)無(wú)需安裝，只需要先通過(guò)import方法導(dǎo)入便可使用其中的方法。例如導(dǎo)入string模塊，...
2019-08-02 標(biāo)簽：二進(jìn)制機(jī)器學(xué)習(xí)python 3586 0
關(guān)于人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)的相關(guān)介紹分析
許多交通應(yīng)用依賴(lài)于具有多個(gè)相機(jī)的系統(tǒng)。通過(guò) FLIR機(jī)器視覺(jué)相機(jī)，系統(tǒng)設(shè)計(jì)人員可以靈活地通過(guò)GPIO或軟件準(zhǔn)確觸發(fā)多個(gè)相機(jī)。IEEE 1588 精確時(shí)間...
2019-08-15 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2073 0
但是，人們也可以進(jìn)行其他工藝優(yōu)化，特別是在考慮特定領(lǐng)域的應(yīng)用時(shí)。Abadir補(bǔ)充說(shuō)：“大多數(shù)設(shè)計(jì)中都包括大型螺旋電感器。通過(guò)在密集布線區(qū)域和電容器組頂部...
2019-08-30 標(biāo)簽：芯片機(jī)器學(xué)習(xí)抽象 4666 0
簡(jiǎn)述機(jī)器學(xué)習(xí)算法要點(diǎn)
當(dāng)我們要處理很多數(shù)據(jù)來(lái)做一個(gè)有高預(yù)測(cè)能力的預(yù)測(cè)時(shí)，我們會(huì)用到 GBM 和 AdaBoost 這兩種 boosting 算法。boosting 算法是一種...
2019-08-09 標(biāo)簽：算法計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 3216 0
統(tǒng)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)常見(jiàn)算法分類(lèi)的學(xué)習(xí)方式
像聚類(lèi)算法一樣，降低維度算法試圖分析數(shù)據(jù)的內(nèi)在結(jié)構(gòu)，不過(guò)降低維度算法是以非監(jiān)督學(xué)習(xí)的方式試圖利用較少的信息來(lái)歸納或者解釋數(shù)據(jù)。這類(lèi)算法可以用于高維數(shù)據(jù)的...
2019-08-09 標(biāo)簽：算法人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3972 0
在學(xué)習(xí)任何一門(mén)知識(shí)之前，首先第一步就是了解這個(gè)知識(shí)是什么？它能做什么事？它的價(jià)值在什么地方？如果不理解這些的話，那么學(xué)習(xí)本身就是一個(gè)沒(méi)有方向的舟，不知道...
2019-08-09 標(biāo)簽：人工智能程序員機(jī)器學(xué)習(xí) 1503 0
人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)在農(nóng)業(yè)中的應(yīng)用
機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在是我們生活中每一個(gè)人的重要組成部分。使用Netflix時(shí)，會(huì)根據(jù)AI算法顯示推薦的節(jié)目。您在亞馬遜上的訂單歷史記錄通過(guò)一個(gè)程序運(yùn)行，以創(chuàng)建一...
2019-07-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 4422 0
中臺(tái)、大數(shù)據(jù)、AI等軟件研發(fā)趨勢(shì)為業(yè)務(wù)賦能的經(jīng)驗(yàn)與思路
隨著業(yè)務(wù)的發(fā)展，越來(lái)越多的智能化數(shù)據(jù)需求被提出，這些智能化需求涉及到模型訓(xùn)練、數(shù)據(jù)標(biāo)注、特征工程、模型部署、性能監(jiān)控等，需要使用機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)等算法...
2019-07-27 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)大數(shù)據(jù) 4744 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(wàn)個(gè)文件進(jìn)行了訓(xùn)練，它具有預(yù)先存在的知識(shí)，而不是僅僅從用戶當(dāng)前的項(xiàng)目中學(xué)習(xí)。此外，這個(gè)模型還...
2019-07-27 標(biāo)簽：編碼編輯器機(jī)器學(xué)習(xí) 4205 0
如何有效使用智能運(yùn)動(dòng)傳感器進(jìn)行運(yùn)動(dòng)跟蹤？
用戶需要始終開(kāi)啟運(yùn)動(dòng)跟蹤和更長(zhǎng)電池續(xù)航時(shí)間，這為健身設(shè)備和其他小型可穿戴設(shè)備的開(kāi)發(fā)人員帶來(lái)了似乎無(wú)法克服的沖突。盡管很多高級(jí)傳感器都能提供一定水平的獨(dú)立...
2019-07-26 標(biāo)簽：傳感器跟蹤器機(jī)器學(xué)習(xí) 5862 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)在工業(yè)界開(kāi)源應(yīng)用的Github項(xiàng)目
在今天的分享中，營(yíng)長(zhǎng)為大家選取了一個(gè)來(lái)自GitHub的項(xiàng)目，該項(xiàng)目整理了機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)在工業(yè)界的落地應(yīng)用，應(yīng)用領(lǐng)域包括會(huì)計(jì)、銀行和保險(xiǎn)業(yè)務(wù)、法律和法...
2019-07-18 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)GitHub數(shù)據(jù)科學(xué) 3535 0
推薦算法是一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，所以算法模型的質(zhì)量強(qiáng)依賴(lài)于用于算法訓(xùn)練的數(shù)據(jù)集，這里我們簡(jiǎn)單提下推薦系統(tǒng)可以利用的數(shù)據(jù)有哪些(參考下面圖2及上面圖1的數(shù)據(jù)源)。
2019-07-18 標(biāo)簽：模塊機(jī)器學(xué)習(xí)推薦算法 6432 0
在一篇隨附的論文（https://arxiv.org/pdf/1906.01083.pdf）中，F(xiàn)acebook 的研究人員指出，雖然 WaveNet ...
2019-07-18 標(biāo)簽：Facebook機(jī)器學(xué)習(xí)rnn 3507 0
從one-hot、word embedding、rnn、seq2seq、transformer一步步逼近bert
word embedding的一個(gè)基本思路就是，我們把一個(gè)詞映射到語(yǔ)義空間的一個(gè)點(diǎn)，把一個(gè)詞映射到低維的稠密空間，這樣的映射使得語(yǔ)義上比較相似的詞，他在...
2019-07-18 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)自然語(yǔ)言處理 7476 0
關(guān)于機(jī)器學(xué)習(xí)你了解多少
機(jī)器學(xué)習(xí)中的模型也被叫做假設(shè)（hypothesis， h），這個(gè)h就是我們透過(guò)現(xiàn)象想要尋找的“本質(zhì)”。
2019-07-08 標(biāo)簽：模型機(jī)器學(xué)習(xí) 602 0
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