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標簽 > 機器學習
機器學習（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學科，涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學科。
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深度學習中的不同Normalization方法小結(jié)
在深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中，存在一種內(nèi)部協(xié)變偏移（internal covariate shift）現(xiàn)象，它是由于訓練過程中不斷變化的網(wǎng)絡(luò)參數(shù)導(dǎo)致網(wǎng)絡(luò)各層的輸入分...
This session presents performance data for deep learning training for image ...
特征工程是機器學習過程中的關(guān)鍵步驟，涉及將原始數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為機器學習算法可以有效使用的格式。在本篇博客文章中，我們介紹了各種特征工程技術(shù)，包括特征選擇和提取...
為機器學習開發(fā)者指明道路的八種開源AI技術(shù)！
TensorFlow 是谷歌為支持其研究和生產(chǎn)目標創(chuàng)建的項目，于 2015 年發(fā)布，它是一款開源機器學習框架，易于在各種平臺上使用和部署。它是機器學習中...
如何使用NVIDIA DeepStream和Edge Impulse快速推進計算機視覺部署
基于 AI 的計算機視覺（CV）應(yīng)用日益增多，這對于從視頻流中提取實時洞察至關(guān)重要。這項革命性的技術(shù)使作業(yè)人員能夠在沒有大量操作干預(yù)的情況下獲得有價值的...
另外還有一點是基于樹的模型可以輕松地可視化和解釋，這進一步增加了吸引力，特別是在理解表格數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)時。通過利用這些固有的優(yōu)勢，基于樹的方法——尤其是像XG...
2023-11-14 標簽：應(yīng)用程序機器學習XGBoost 1105 0
Session from the second Machine Learning Meetup in Portland, Oregon.
無論人工智能技術(shù)如何發(fā)展，我們都要堅持戰(zhàn)爭為政治服務(wù)、堅持以正義戰(zhàn)爭打敗非正義戰(zhàn)爭這個根本。
說到近些年的火熱名詞，“人工智能”必須榜上有名。隨著去年ChatGPT爆火出圈，“AI（Artificial Intelligence，人工智能）”屢次...
深度學習系統(tǒng)的優(yōu)勢在于，它們會隨著訓練數(shù)據(jù)的增多而變得更好。為了維護一個即使在復(fù)雜情況下也能表現(xiàn)良好的健壯系統(tǒng)，部署的模型將定期使用最新的圖像進行重新訓練。
2024-04-24 標簽：計算機視覺機器學習數(shù)據(jù)集 1088 0
其他評價指標：相對平方誤差（Relative Squared Error，RSE）、平均絕對誤差（Mean Absolute Error，MAE)、相對...
2023-02-22 標簽：數(shù)據(jù)模型機器學習 1083 0
XLA (Accelerated Linear Algebra)是一個開源的機器學習編譯器，對PyTorch、Tensorflow、JAX等多個深度學習...
FPGA 正是一種硬件可重構(gòu)的體系結(jié)構(gòu)。它的英文全稱是Field Programmable Gate Array，中文名是現(xiàn)場可編程門陣列。 FP...
早期的機器學習以搜索為基礎(chǔ)，主要依靠進行過一定優(yōu)化的暴力方法。但是隨著機器學習逐漸成熟，它開始專注于加速技術(shù)已經(jīng)很成熟的統(tǒng)計方法和優(yōu)化問題。同時深度學習...
由于半導(dǎo)體設(shè)計的復(fù)雜性、規(guī)模和任務(wù)關(guān)鍵型操作的增加，集成電路驗證要求也隨之大幅擴展。
平衡高級節(jié)點時序簽核的性能和準確性的挑戰(zhàn)
隨著流程節(jié)點的縮小，復(fù)雜性、成本和整體風險也在增加。曾經(jīng)可以接受的工藝可變性現(xiàn)在隨著工作電壓的降低而成為一個關(guān)鍵項目。簡單地增加設(shè)計裕量會使芯片失去競爭...
淺析業(yè)界最快的3nm CMOS平臺技術(shù)可行性
基于品質(zhì)因數(shù)（FOM），該3nm技術(shù)的2-1鰭配置提供了18%的等功率速度增益，或在相同速度下比我們的5nm技術(shù)降低了34%的功率。
為了進行部署，企業(yè)需要有一個經(jīng)驗豐富的數(shù)據(jù)科學家團隊，他們期望高薪。即使企業(yè)確實擁有優(yōu)秀的團隊，通常也需要更多的經(jīng)驗而不是AI知識來決定哪種模型最適合企...
適合進行醫(yī)療設(shè)備預(yù)測的AI框架及案例分析
alwaysAI 是機器視覺識別框架，可以部署在邊緣設(shè)備NVIDIA Jetson 系列開發(fā)板上進行預(yù)測推理，此框架提供了預(yù)訓練模型目錄、低代碼模型訓練...
2023-02-17 標簽：醫(yī)療設(shè)備AI功率電源 1066 0
機器學習最基礎(chǔ)的5個流程，分別是數(shù)據(jù)獲取，數(shù)據(jù)預(yù)處理，特征工程，建模、測試和預(yù)測，上線與部署。
2024-01-25 標簽：機器學習數(shù)據(jù)集數(shù)據(jù)預(yù)處理 1065 0
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