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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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深度學習在各個領域有什么樣的作用深度學習網(wǎng)絡的使用示例分析
深度學習網(wǎng)絡作為一個功能多樣的工具,雖然最初僅用于圖像分析,但它已逐漸被應用到各種不同的任務和領域中。高準確性和高處理速度,使得用戶無需成為領域專家即可...
《統(tǒng)計學習方法》可以說是機器學習的入門寶典,許多機器學習培訓班、互聯(lián)網(wǎng)企業(yè)的面試、筆試題目,很多都參考這本書。本文根據(jù)網(wǎng)上資料用python復現(xiàn)了課程內(nèi)...
機器學習從業(yè)者在當下需要掌握哪些前沿技術?展望未來,又會有哪些技術趨勢值得期待?
2018-11-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 5866 0
使用最終預訂的房源作為全局上下文 (Global Context) :我們使用以用戶預訂了房源(上圖中紫色標記)為告終的用戶會話來做這個優(yōu)化,在這個優(yōu)化...
2018-11-24 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習Airbnb 3314 0
如何讓AI符合人類的意圖?如何創(chuàng)建符合用戶意圖的智能體?
近年來,強化學習在許多復雜游戲環(huán)境中取得了令人矚目的成績,從Atari游戲、圍棋、象棋到Dota 2和星際爭霸II,AI智能體在越來越復雜的領域迅速超越...
智能體的連接問題,如何創(chuàng)建能符合人類目標的智能體?
長期來看,我們會擴大獎勵建模的規(guī)模,將其應用于人類難以評估的領域。為了做到這一點,我們需要增強用戶衡量輸出的能力。我們討論了如何循環(huán)應用獎勵建模:我們可...
機器學習算法已經(jīng)被廣泛應用于自動駕駛各種解決方案,電控單元中的傳感器數(shù)據(jù)處理大大提高了機器學習的利用率,也有一些潛在的應用,比如利用不同外部和內(nèi)部的傳感...
以KaggleDays數(shù)據(jù)集為例,編碼方法介紹
每個question_id對應一個具體問題(見question_text)。每個question_id可能出現(xiàn)多次,因為每一行包含對這一問題的一個不同回...
2018-11-22 標簽:編碼機器學習數(shù)據(jù)集 3628 0
如何使用Xilinx的All Programmable SoC進行邊緣機器學習
GL Research的Javier Garcia于2018年1月9日在法蘭克福的XDF 2018的Edge Track中提供了一個用例演示.Javie...
Etxe-Tar Group將傳感器融合,實時控制分析與安全通信和機器學習結合在一起,推進系統(tǒng)故障的確定,以確保沒有意外系統(tǒng)停機.Xilinx是提供實時...
觀看iVeia的首席技術官Michael Fawcett,演示了采用Zynq Ultrascale + MPSoC的模塊上的Atlas 2Z8系統(tǒng)如何使...
Amazon EC2 F1實例上的機器學習演示展示了超過10,000張圖像/秒。 這說明了與x86解決方案相比,F(xiàn)PGA池如何產(chǎn)生高性能,低功耗的解決方案。
Plethora IIOT機器學習算法和解決方案可同時處理數(shù)萬個傳感器數(shù)據(jù)點,以產(chǎn)生智能實時反饋,如數(shù)控機床的預測性維護。
演示概述了Amazon EC2 F1實例及其加速數(shù)據(jù)分析,機器學習,視頻轉碼和基因組學等工作負載的能力。
了解Xilinx FPGA如何通過深度學習圖像分類示例來加速重要數(shù)據(jù)中心工作負載機器學習。該演示可通過Alexnet神經(jīng)網(wǎng)絡模型加速圖像(從ImageN...
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