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機器學(xué)習(xí)

2040內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場景。

共 2040 條

通過學(xué)習(xí)曲線識別過擬合和欠擬合

本文將介紹如何通過學(xué)習(xí)曲線來有效識別機器學(xué)習(xí)模型中的過擬合和欠擬合。

2024-04-29 14:54:36

機器學(xué)習(xí)過擬合模型人工智能

一文解決任何機器學(xué)習(xí)問題！

據(jù)挖掘大神Abhishek Thakur，很多數(shù)據(jù)挖掘kaggler對他都非常熟悉，他在 Linkedin 發(fā)表了一篇名為Approaching (Almost) Any Machine Learning Problem（幾乎解決任何機器學(xué)習(xí)問題）的文章，幾乎可以解決任何機器學(xué)習(xí)問題，可以說是他理論+實踐的最佳產(chǎn)物。這篇文章曾火遍 Kaggle。

2024-04-26 14:18:43

機器學(xué)習(xí)人工智能

科學(xué)家使用機器學(xué)習(xí)證明物質(zhì)罕見階段的存在

乍一看，玻璃和水晶可能看起來很相似，然而，當放在顯微鏡下觀察時，它們的結(jié)構(gòu)有很大的不同。晶體具有完美有序和重復(fù)的原子模式，而玻璃則是類似流體的無序結(jié)構(gòu)。

2024-04-25 16:01:17

機器學(xué)習(xí)人工智能

探秘Python神器：eli5模塊如何解讀機器學(xué)習(xí)模型的預(yù)測結(jié)果？

在本文中，我們將探討eli5模塊在不同場景下的應(yīng)用，并通過具體的Python代碼案例分析來展示其神奇之處。

2024-04-23 07:56:25

Python eli5模塊機器學(xué)習(xí)

搭載Google MLKit，Android應(yīng)用快速實現(xiàn)人臉檢測功能

配置人臉檢測器使用的圖片尺寸至少為 480x360 像素。為了機器學(xué)習(xí)套件準確檢測人臉，輸入圖片必須包含由足夠像素數(shù)據(jù)表示的人臉。

2024-04-15 00:00:01

Google Android 機器學(xué)習(xí)

如何通過機器學(xué)習(xí)算法設(shè)計軟傳感器？

通過理解機器學(xué)習(xí)算法的功能，工程師可以為他們的應(yīng)用生成有效的軟傳感器。

2024-04-12 14:39:18

機器學(xué)習(xí)算法軟傳感器

通透！機器學(xué)習(xí)各大模型原理的深度剖析！

通俗來說，機器學(xué)習(xí)模型就是一種數(shù)學(xué)函數(shù)，它能夠?qū)⑤斎霐?shù)據(jù)映射到預(yù)測輸出。更具體地說，機器學(xué)習(xí)模型就是一種通過學(xué)習(xí)訓(xùn)練數(shù)據(jù)，來調(diào)整模型參數(shù)，以最小化預(yù)測輸出與真實標簽之間的誤差的數(shù)學(xué)函數(shù)。

2024-04-12 14:04:17

機器學(xué)習(xí)DNN

Python一個高效的機器學(xué)習(xí)庫：HummingBird

Python HummingBird庫是一個非常有用的機器學(xué)習(xí)庫，它可以將訓(xùn)練好的模型轉(zhuǎn)換為高性能的代碼，以便在邊緣設(shè)備上進行推理。

2024-04-10 12:39:08

機器學(xué)習(xí)庫 python

一文了解人工智能如何讓機器進行學(xué)習(xí)？

在《一文了解人工智能（AI）》文章中我們介紹了AI可以解決哪些復(fù)雜的問題。這些問題無法通過固定的規(guī)則進行解決，需要機器根據(jù)以往的事例進行比較評估，作出最終的判斷。機器需要模仿人類對事物進行學(xué)習(xí)。

2024-04-09 14:04:38

人工智能機器學(xué)習(xí)

金融新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新論壇在京召開發(fā)布全國首部《金融大模型》著作

3月28日，“大模型驅(qū)動下的金融新質(zhì)生產(chǎn)力創(chuàng)新論壇暨全國首部《金融大模型》著作發(fā)布”會在京舉辦

2024-03-29 11:09:49

人工智能大模型金融科技

馬上消費副總經(jīng)理孫磊：人工智能已應(yīng)用于公司業(yè)務(wù)各個領(lǐng)域，成為發(fā)展的基石

金融業(yè)是個智力密集行業(yè)，在工業(yè)革命時期獲益不多，但在人工智能時代，卻一定會受益良多

2024-03-28 17:17:50

人工智能大模型馬上消費

國家金融與發(fā)展實驗室副主任曾剛：AI的發(fā)展會去除“知識中介”，金融業(yè)需要借助大模型改善傳統(tǒng)發(fā)展模式

傳統(tǒng)業(yè)務(wù)發(fā)展模式受到越來越大的挑戰(zhàn)，行業(yè)需要用大模型去提升效率、適應(yīng)客戶需求變化和拓展新的服務(wù)空間及場景

2024-03-28 17:14:57

大模型馬上消費

如何讓機器學(xué)習(xí)賦能工業(yè)應(yīng)用？

設(shè)備故障使工業(yè)部門陷入癱瘓，導(dǎo)致重大生產(chǎn)損失和計劃外停機。對于世界各地的加工制造商來說，這些損失每年高達數(shù)十億美元。例如，一條關(guān)鍵的傳送帶在中途停止運行，可能會迫使整條工廠生產(chǎn)線閑置數(shù)小時，從而可能使整個供應(yīng)鏈陷入困境。

2024-03-25 13:59:20

機器學(xué)習(xí)工業(yè)應(yīng)用

最全總結(jié)！機器學(xué)習(xí)優(yōu)化算法！

機器學(xué)習(xí)的最優(yōu)化算法是用于找到最佳模型參數(shù)，以最小化預(yù)測誤差的算法。這些算法通過迭代地調(diào)整模型參數(shù)，以不斷改進模型的性能。

2024-03-22 15:32:21

機器學(xué)習(xí)算法

文生圖的基石CLIP模型的發(fā)展綜述

CLIP的英文全稱是Contrastive Language-Image Pre-training，即一種基于對比文本-圖像對的預(yù)訓(xùn)練方法或者模型。CLIP是一種基于對比學(xué)習(xí)的多模態(tài)模型，CLIP的訓(xùn)練數(shù)據(jù)是文本-圖像對：一張圖像和它對應(yīng)的文本描述，這里希望通過對比學(xué)習(xí)，模型能夠?qū)W習(xí)到文本-圖像對的匹配關(guān)系。

2024-03-22 15:08:47

CLIP 機器學(xué)習(xí)人工智能

集成ChatGPT-4V，最有“人味兒”機器人Ameca模仿馬斯克講故事原創(chuàng) 精選

一個人形機器，操著一口流利的美式英語，用埃隆·馬斯克的聲音與口吻講述著機器人火箭飛船飛往火星發(fā)現(xiàn)钚的故事，它抑揚頓挫、聲情并茂，不禁讓人恍惚，它真的只是個機器嗎？

2024-03-19 10:16:56

機器學(xué)習(xí)：Github上排名前19個強化學(xué)習(xí) (RL)項目

Github 上有一些受歡迎的 RL 項目，下面，我們列舉19個最受歡迎的強化學(xué)習(xí)項目。

2024-03-19 00:15:00

機器學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí)人工智能

智能郵件防護：ML.NET 3.0助力垃圾郵件過濾，讓你告別煩擾

ML.NET是Microsoft推出的開源機器學(xué)習(xí)框架，可用于在.NET應(yīng)用程序中集成機器學(xué)習(xí)功能。ML.NET提供了基礎(chǔ)用法和高級用法，讓開發(fā)人員能夠輕松地在其應(yīng)用程序中使用機器學(xué)習(xí)模型。

2024-03-18 08:38:34

ML.NET 機器學(xué)習(xí)開源

探秘Orange3：打開數(shù)據(jù)挖掘與機器學(xué)習(xí)新世界！

本文將介紹Orange3的基本功能和使用方法，并結(jié)合實際應(yīng)用場景和Python代碼案例，幫助讀者更好地了解和使用Orange3。

2024-03-04 08:00:00

Python Orange3 機器學(xué)習(xí)

使用Rust的Linfa和Polars庫進行機器學(xué)習(xí)：線性回歸

對于優(yōu)先考慮快速迭代和快速原型的數(shù)據(jù)科學(xué)家來說，Rust的編譯時間可能是令人頭疼的問題。Rust的強靜態(tài)類型系統(tǒng)雖然有利于確保類型安全和減少運行時錯誤，但也會在編碼過程中增加一層復(fù)雜性。?

2024-03-01 07:26:49

Rust Polars 機器學(xué)習(xí)

如何免費使用Lightning AI Studio 譯文

本文介紹了如何免費使用Lightning AI IDE，以試驗、訓(xùn)練和部署AI模型。

2024-02-29 09:00:00

AI模型人工智能機器學(xué)習(xí)

詳解面向Java開發(fā)人員的機器學(xué)習(xí)案例譯文精選

本文在了解機器學(xué)習(xí)相關(guān)概念的基礎(chǔ)上，介紹了一個監(jiān)督學(xué)習(xí)的示例，并使用梯度下降算法來訓(xùn)練目標預(yù)測函數(shù)。同時，本文也討論了一種模型的欠適合示例，以及如何通過添加和擴展特征來實現(xiàn)糾偏。最后，本文還簡要介紹了過度適合的危險性，以及如何對其予以糾正。

2024-02-21 08:00:00

機器學(xué)習(xí)Java 大語言模型

什么是機器學(xué)習(xí)中的模型部署？

模型部署是將機器學(xué)習(xí)模型集成到生產(chǎn)環(huán)境中的過程，在生產(chǎn)環(huán)境中，模型可以接受輸入并返回輸出。

2024-02-20 15:17:35

機器學(xué)習(xí)模型部署

機器學(xué)習(xí)中七種常用的線性降維技術(shù)總結(jié)

上篇文章中我們主要總結(jié)了非線性的降維技術(shù)，本文我們來總結(jié)一下常見的線性降維技術(shù)。

2024-02-19 15:28:33

機器學(xué)習(xí)線性降維

機器學(xué)習(xí)中的十種非線性降維技術(shù)對比總結(jié)

降維意味著我們在不丟失太多信息的情況下減少數(shù)據(jù)集中的特征數(shù)量，降維算法屬于無監(jiān)督學(xué)習(xí)的范疇，用未標記的數(shù)據(jù)訓(xùn)練算法。

2024-02-19 14:37:14

機器學(xué)習(xí)非線性降維

機器學(xué)習(xí)是聯(lián)絡(luò)中心的未來

機器學(xué)習(xí)在聯(lián)絡(luò)中心的應(yīng)用將改變游戲規(guī)則。企業(yè)必須利用這項技術(shù)，讓已經(jīng)感到不滿的客戶在與聯(lián)絡(luò)中心打交道時不再那么乏味。

2024-02-19 14:23:05

機器學(xué)習(xí)聯(lián)絡(luò)中心

如何探索和可視化用于圖像中物體檢測的 ML 數(shù)據(jù) 譯文精選

本文介紹如何使用Renumics Spotlight，來創(chuàng)建交互式的對象檢測可視化。預(yù)訓(xùn)練模型和 Spotlight 等工具的使用，可以讓我們的對象檢測可視化過程變得更加容易，進而增強數(shù)據(jù)科學(xué)的工作流程。

2024-02-16 08:00:00

機器學(xué)習(xí)ML-data 預(yù)訓(xùn)練模型

使用核模型高斯過程(KMGPs)進行數(shù)據(jù)建模

核模型高斯過程(KMGPs)作為一種復(fù)雜的工具可以處理各種數(shù)據(jù)集的復(fù)雜性。他通過核函數(shù)來擴展高斯過程的傳統(tǒng)概念。本文將深入探討kmgp的理論基礎(chǔ)、實際應(yīng)用以及它們所面臨的挑戰(zhàn)。

2024-01-30 01:01:48

數(shù)據(jù)集核模型高斯過程機器學(xué)習(xí)

異常值檢測方法比較——基于美國職業(yè)棒球聯(lián)盟2023賽季擊球數(shù)據(jù) 譯文精選

本文將針對無監(jiān)督機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域各種異常值檢測算法進行綜合比較，使用來自于美國職業(yè)棒球大聯(lián)盟2023賽季的擊球數(shù)據(jù)。

2024-01-25 08:00:00

機器學(xué)習(xí)異常值檢測方法

基于Python的圖像預(yù)處理完整指南

你是否曾在機器學(xué)習(xí)或計算機視覺項目中遇到過質(zhì)量較差的圖像問題？圖像是許多AI系統(tǒng)的生命線，但并非所有圖像都是相同的。在訓(xùn)練模型或運行算法之前，通常需要對圖像進行一些預(yù)處理以獲得最佳結(jié)果。在Python中進行圖像預(yù)處理將成為您的新伙伴。

2024-01-03 16:01:23

機器學(xué)習(xí)Python

神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中的分位數(shù)回歸和分位數(shù)損失

在使用機器學(xué)習(xí)構(gòu)建預(yù)測模型時，我們不只是想知道“預(yù)測值(點預(yù)測)”，而是想知道“預(yù)測值落在某個范圍內(nèi)的可能性有多大(區(qū)間預(yù)測)”。

2024-01-01 15:37:59

機器學(xué)習(xí)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

處理不平衡數(shù)據(jù)的過采樣技術(shù)對比總結(jié)

在不平衡數(shù)據(jù)上訓(xùn)練的分類算法往往導(dǎo)致預(yù)測質(zhì)量差。模型嚴重偏向多數(shù)類，忽略了對許多用例至關(guān)重要的少數(shù)例子。這使得模型對于涉及罕見但高優(yōu)先級事件的現(xiàn)實問題來說不切實際。

2023-12-26 15:32:25

不平衡數(shù)據(jù)過采樣機器學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)模型性能的十個指標原創(chuàng)

科恩卡帕系數(shù)是一種用于測量模型預(yù)測與實際標簽之間一致性的統(tǒng)計工具，它尤其適用于分類任務(wù)的評估。與其他度量方法相比，它不僅計算模型預(yù)測與實際標簽之間的簡單一致性，還對可能偶然發(fā)生的一致性進行了校正，因此提供了一個更為準確和可靠的評估結(jié)果。

2023-12-25 10:53:54

機器學(xué)習(xí)模型性能

2024年非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)管理將以四種方式發(fā)生變化

隨著我們進入2024年，公司將需要創(chuàng)新并更智能地使用AI。數(shù)據(jù)存儲和備份至少占IT預(yù)算的30%。我們下面的預(yù)測集中在優(yōu)化AI和云技術(shù)的數(shù)據(jù)管理組件上，隨著GenAI開啟最終用戶生產(chǎn)力和技術(shù)熟練的新紀元，其具有長期的影響。

2023-12-22 11:08:03

GenAI IT預(yù)算 IT領(lǐng)導(dǎo)者

如何實施機器學(xué)習(xí)？

實施機器學(xué)習(xí)，即現(xiàn)在所稱的“MLOps”，是許多行業(yè)的最新趨勢。然而，許多企業(yè)在這個過程中遇到了困難。運營是企業(yè)每天都在做的事情;其經(jīng)營自己的工廠、辦公室、商店等等。但“實施機器學(xué)習(xí)”是什么意思呢?以下是在業(yè)務(wù)中利用MLO的一些方法。

2023-12-21 17:05:46

機器學(xué)習(xí)MLOps 人工智能

揭開機器學(xué)習(xí)轉(zhuǎn)換器架構(gòu)的神秘面紗譯文精選

自2017年推出以來，轉(zhuǎn)換器（Transformers）已成為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一支突出力量，徹底改變了專業(yè)翻譯和自動完成服務(wù)的能力。

2023-12-06 08:00:00

機器學(xué)習(xí)人工智能

機器學(xué)習(xí)之無監(jiān)督學(xué)習(xí)：九大聚類算法

今天，和大家分享一下機器學(xué)習(xí)之無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的常見的聚類方法。

2023-12-01 16:27:05

機器學(xué)習(xí)無監(jiān)督學(xué)習(xí)

機器學(xué)習(xí)中常用的幾種回歸算法及其特點

回歸是統(tǒng)計學(xué)中最有力的工具之一，機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法分為分類算法和回歸算法兩種。回歸算法用于連續(xù)型分布預(yù)測，可以預(yù)測連續(xù)型數(shù)據(jù)而不僅僅是離散的類別標簽。

2023-11-29 14:34:15

機器學(xué)習(xí)統(tǒng)計學(xué)

機器學(xué)習(xí)之無監(jiān)督學(xué)習(xí)：八大降維方法

之前我們總結(jié)了機器學(xué)習(xí)中常用的幾種回歸算法和分類算法。都屬于機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)算法。今天，和大家分享一下機器學(xué)習(xí)之無監(jiān)督學(xué)習(xí)中的常見的降維方法。

2023-11-28 12:12:46

機器學(xué)習(xí)算法

機器學(xué)習(xí)中常用的幾種分類算法，如何選擇合適的算法？

今天和大家分享一下機器學(xué)習(xí)中常見的六種分類算法：K近鄰、決策樹、樸素貝葉斯、邏輯回歸、支持向量機、隨機森林、AdaBoost、GBDT、XGBoost。

2023-11-28 12:08:56

機器學(xué)習(xí)算法人工智能

騰訊披露最新大模型訓(xùn)練方法，可節(jié)省50%算力成本

大模型訓(xùn)練效率提升至2.6倍，騰訊Angel機器學(xué)習(xí)框架升級

2023-11-23 18:19:15

騰訊騰訊混元 Angel

AI重塑媒體行業(yè)，鳳凰衛(wèi)視重磅入場AI數(shù)據(jù)賽道

鳳凰數(shù)據(jù)的核心目標是是推動AI數(shù)據(jù)領(lǐng)域華語數(shù)據(jù)的豐富與共享，同時為中華文化的傳承與傳播提供AI時代的探索思路和解決方案，讓AI與中華文化認知對齊更簡單。?

2023-11-17 10:15:25

鳳凰衛(wèi)視人工智能 AI數(shù)據(jù)

微軟新專利公布：通過機器學(xué)習(xí)創(chuàng)建出“會臉紅”的逼真頭像

微軟的一項新專利于當?shù)貢r間周二在美國專利商標局網(wǎng)站上公開，這是一種新的機器學(xué)習(xí)模型專利，可為用戶創(chuàng)作出“更加有生命力”的逼真頭像。

2023-11-17 06:56:57

微軟機器學(xué)習(xí)

YOLO-NAS：最高效的目標檢測算法之一

我們使用新發(fā)布的YOLO-NAS模型執(zhí)行了圖像和視頻上的初始目標檢測任務(wù)。你可以使用自定義數(shù)據(jù)集來對該模型進行微調(diào)，以提高其在某些對象上的性能。

2023-11-13 22:17:54

YOLO-NAS 目標檢測

無監(jiān)督學(xué)習(xí)的集成方法：相似性矩陣的聚類

在機器學(xué)習(xí)中，術(shù)語Ensemble指的是并行組合多個模型，這個想法是利用群體的智慧，在給出的最終答案上形成更好的共識。

2023-11-13 15:01:28

機器學(xué)習(xí)

人工智能的實力：利用Docker簡化機器學(xué)習(xí)應(yīng)用程序的部署和可擴展性譯文

利用Docker的強大功能，可以簡化部署解決方案，確保可擴展性，簡化機器學(xué)習(xí)模型的持續(xù)集成（CI）/持續(xù)交付（CD）流程。

2023-11-10 09:00:00

人工智能機器學(xué)習(xí)Docker

目標檢測標注的時代已經(jīng)過去了？

隨著研究人員不斷提高目標檢測算法的準確性和效率，我們預(yù)計將看到它們應(yīng)用于更廣泛的實際應(yīng)用領(lǐng)域。

2023-11-07 12:03:53

機器學(xué)習(xí)目標檢測

使用LIME解釋各種機器學(xué)習(xí)模型代碼示例

機器學(xué)習(xí)模型變得越來越復(fù)雜和準確，但它們的不透明性仍然是一個重大挑戰(zhàn)。理解為什么一個模型會做出特定的預(yù)測，對于建立信任和確保它按照預(yù)期行事至關(guān)重要。在本文中，我們將介紹LIME，并使用它來解釋各種常見的模型。

2023-11-06 10:50:35

機器學(xué)習(xí)LIME

PubDef：使用公共模型防御遷移攻擊譯文

對抗性攻擊對機器學(xué)習(xí)模型構(gòu)成了嚴重威脅。但是大多數(shù)提議的防御措施對于干凈數(shù)據(jù)的性能影響太大，因而不現(xiàn)實。

2023-11-06 09:00:00

機器學(xué)習(xí)攻擊

什么是機器學(xué)習(xí)中的正則化？

一般而言，當數(shù)據(jù)表現(xiàn)出多重共線性（自變量高度相關(guān)）時，它被認為是一種采用的方法。盡管多重共線性中的最小二乘估計值（OLS）是無偏的，但它們的巨大方差會導(dǎo)致觀測值與實際值相差很大。

2023-11-06 08:58:52

正則化機器學(xué)習(xí)Laplace

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