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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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自然語(yǔ)言處理的概念和應(yīng)用 自然語(yǔ)言處理屬于人工智能嗎
自然語(yǔ)言處理(Natural Language Processing)是一種人工智能技術(shù),它是研究自然語(yǔ)言與計(jì)算機(jī)之間的交互和通信的一門(mén)學(xué)科。自然語(yǔ)...
2023-08-23 標(biāo)簽:計(jì)算機(jī)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2191 0
TensorFlow 已經(jīng)發(fā)展為世界上最受歡迎和被廣泛采用的機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)之一,我們衷心感謝一直以來(lái)支持我們的各界的開(kāi)發(fā)者和他們的貢獻(xiàn):
2019-02-03 標(biāo)簽:API機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 2190 0
地平線(xiàn)全新一代智能計(jì)算架構(gòu)——BPU納什重磅發(fā)布
智能汽車(chē)作為智能機(jī)器人的第一形態(tài),未來(lái)十年將成為下一個(gè)最大的“母生態(tài)”,為眾多領(lǐng)域的新興科技帶來(lái)巨大的發(fā)展機(jī)會(huì),地平線(xiàn)打造的智能計(jì)算架構(gòu)BPU(Brai...
2023-04-21 標(biāo)簽:傳感器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2184 0
Python開(kāi)發(fā)人員年度調(diào)查來(lái)了!
在我們的調(diào)查中,84%的 Python 用戶(hù)使用 Python 作為他們的主要語(yǔ)言,而 16%的用戶(hù)把 Python 作為第二語(yǔ)言。 在 2017 年,...
2019-03-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)python數(shù)據(jù)科學(xué) 2182 0
OpenAI:用可擴(kuò)展的多任務(wù)系統(tǒng),在多語(yǔ)言任務(wù)上取得了良好的成績(jī)
最近我們嘗試用無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)增強(qiáng)系統(tǒng),進(jìn)一步研究語(yǔ)言能力。無(wú)監(jiān)督技術(shù)訓(xùn)練能通過(guò)含有巨大信息量的數(shù)據(jù)庫(kù)訓(xùn)練單詞的表示,與監(jiān)督學(xué)習(xí)結(jié)合后,模型的性能會(huì)進(jìn)一步提高...
2018-06-30 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集 2178 0
Voting是一種集成學(xué)習(xí),它將來(lái)自多個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測(cè)結(jié)合起來(lái)產(chǎn)生結(jié)果。在整個(gè)數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練多個(gè)基礎(chǔ)模型來(lái)進(jìn)行預(yù)測(cè)。每個(gè)模型預(yù)測(cè)被認(rèn)為是一個(gè)“投票”。...
2022-10-08 標(biāo)簽:模型集成學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí) 2175 0
支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面的優(yōu)化問(wèn)題
根據(jù),在線(xiàn)性可分情況下,支持向量機(jī)尋找最優(yōu)分類(lèi)超平面的優(yōu)化問(wèn)題
2023-05-11 標(biāo)簽:向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí)卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 2173 0
優(yōu)化OpenVINO模型效能:參數(shù)設(shè)定影響實(shí)測(cè)
三年前剛接觸OpenVINO的時(shí)候,開(kāi)始感覺(jué)機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的生態(tài)似乎有許多的轉(zhuǎn)變,隨著執(zhí)行許多范例的過(guò)程中,漸漸了解Open Model Zoo的Gith...
2022-11-04 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)Docker 2170 0
屬于,計(jì)算機(jī)視覺(jué)是人工智能領(lǐng)域的一個(gè)重要分支。 引言 計(jì)算機(jī)視覺(jué)是一門(mén)研究如何使計(jì)算機(jī)具有視覺(jué)能力的學(xué)科,它涉及到圖像處理、模式識(shí)別、機(jī)器學(xué)習(xí)等多個(gè)領(lǐng)域...
2024-07-09 標(biāo)簽:圖像處理人工智能計(jì)算機(jī)視覺(jué) 2170 0
機(jī)器學(xué)習(xí)所需的數(shù)學(xué)知識(shí)你能夠有效使用嗎
開(kāi)始機(jī)器學(xué)習(xí)之旅,需要什么層次的數(shù)學(xué)功底? 尤其是對(duì)于那些沒(méi)有學(xué)過(guò)數(shù)學(xué)和統(tǒng)計(jì)學(xué)的同學(xué)們來(lái)說(shuō),這個(gè)問(wèn)題當(dāng)前不甚清楚,在這篇文章中,我將要為那些使用機(jī)器學(xué)習(xí)...
2019-02-02 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 2167 0
早期的產(chǎn)品缺陷模式識(shí)別主要是通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)方法進(jìn)行的,如支持向量機(jī)、反向傳播網(wǎng)絡(luò)等。這些方法與用肉眼直接對(duì)產(chǎn)品缺陷進(jìn)行識(shí)別相比,大大降低了工作量。但是這些...
2022-03-15 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 2161 0
核方法是機(jī)器學(xué)習(xí)中的一類(lèi)算法,它使用核函數(shù)將數(shù)據(jù)映射到高維特征空間,然后在該特征空間中執(zhí)行線(xiàn)性或非線(xiàn)性分類(lèi)/回歸。
2023-03-31 標(biāo)簽:數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)核方法 2160 0
人工智能駕駛技術(shù),也稱(chēng)為自動(dòng)駕駛技術(shù),是一種利用計(jì)算機(jī)視覺(jué)、機(jī)器學(xué)習(xí)、人工智能等多種先進(jìn)技術(shù),使汽車(chē)在無(wú)人干預(yù)的情況下自主行駛的技術(shù)。這一領(lǐng)域的技術(shù)涵蓋...
2024-07-23 標(biāo)簽:人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 2153 0
如何用TensorFlow進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究
從理論上講,這幾乎是您使用 TensorFlow 進(jìn)行機(jī)器學(xué)習(xí)研究所需要的全部?jī)?nèi)容。
2019-02-05 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)TensorFlow 2151 0
為進(jìn)入機(jī)器學(xué)習(xí)的大門(mén)掃清障礙,大步向前!
有了數(shù)據(jù)后要找地方進(jìn)行計(jì)算也是個(gè)頭疼的問(wèn)題。雖然對(duì)于普通的機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題來(lái)說(shuō),你的筆記本就能夠搞定,但是對(duì)于深度學(xué)習(xí)任務(wù)或者大數(shù)據(jù)量的數(shù)據(jù)集,小本本的算力...
2018-08-27 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集深度學(xué)習(xí) 2150 0
在本文中,我們將研究從數(shù)據(jù)集中選擇特征的不同方法;同時(shí)通過(guò)使用Python中Scikit-learn (sklearn)庫(kù)實(shí)現(xiàn)討論了特征選擇算法的類(lèi)型。
2020-12-10 標(biāo)簽:機(jī)器學(xué)習(xí) 2149 0
機(jī)器學(xué)習(xí)的關(guān)鍵點(diǎn)是什么 數(shù)據(jù)量比算法還重要
相關(guān)性并不意味著因果關(guān)系這一點(diǎn)被頻繁提起,以至于都不值得再批評(píng)。但是,我們討論的某類(lèi)模型可能只學(xué)習(xí)相關(guān)性,但是它們的結(jié)果通常被看作是表征因果關(guān)系。有問(wèn)題...
2018-11-14 標(biāo)簽:算法機(jī)器學(xué)習(xí) 2145 0
常見(jiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用場(chǎng)景
決策樹(shù)是一個(gè)樹(shù)結(jié)構(gòu)(可以是二叉樹(shù)或非二叉樹(shù)),其每個(gè)非葉節(jié)點(diǎn)表示一個(gè)特征屬性上的測(cè)試,每個(gè)分支代表這個(gè)特征屬性在某個(gè)值域上的輸出,而每個(gè)葉節(jié)點(diǎn)存放一個(gè)輸...
2023-08-11 標(biāo)簽:算法SVM機(jī)器學(xué)習(xí) 2143 0
人工神經(jīng)元模型是人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要概念,它模仿了生物神經(jīng)元的工作方式,為計(jì)算機(jī)提供了處理信息的能力。 一、人工神經(jīng)元模型的基本原理 生物神...
2024-07-11 標(biāo)簽:函數(shù)模型機(jī)器學(xué)習(xí) 2142 0
怎樣使用QLoRA對(duì)Llama 2進(jìn)行微調(diào)呢?
使用QLoRA對(duì)Llama 2進(jìn)行微調(diào)是我們常用的一個(gè)方法,但是在微調(diào)時(shí)會(huì)遇到各種各樣的問(wèn)題
2023-09-22 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)適配器機(jī)器學(xué)習(xí) 2140 0
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