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机器学习
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1.
深入理解机器学习模型的工作原理和算法
机器学习是一种利用数据和算法构建模型,从而实现自动化学习和预测的技术。本文旨在深入探讨机器学习模型的工作原理和算法,包括监督学习、无监督学习和强化学习等。通过了解机...
【详细内容】
2024-01-02
人工智能
2.
机器学习模型性能的十个指标
尽管大模型非常强大, 但是解决实践的问题也可以不全部依赖于大模型。一个不太确切的类比,解释现实中的物理现象,未必要用到量子力学。有些相对简单的问题,或许一个统计分布就足...
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2023-12-25
人工智能
3.
机器学习模型参数微调技术的比较研究
在机器学习领域,模型的性能往往取决于参数的选择和调整。参数微调技术是指通过对模型的参数进行优化和调整,以提高模型的性能和泛化能力。随着机器学习领域的不断发展,出现了许...
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2023-12-22
人工智能
4.
机器学习开始预测人类生活多个方面
科技日报北京12月19日电 (记者张梦然)《自然·计算科学》18日发表的一项研究描述了一个机器学习方法,该方法能从不同方面准确预测人类生活,包括早死可能性和个性的细微...
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2023-12-20
人工智能
5.
数据不平衡处理技术在机器学习中的重要性
在机器学习领域,数据不平衡是一个常见的问题。数据不平衡指的是在训练数据集中,不同类别的样本数量存在明显的不均衡。例如,在二分类问题中,正样本和负样本的比例可能会相差很大...
【详细内容】
2023-12-12
人工智能
6.
揭开机器学习转换器架构的神秘面纱
译者 | 朱先忠审校 | 重楼自2017年推出以来,转换器(Transformers)已成为机器学习领域的一支突出力量,彻底改变了专业翻译和自动完成服务的能力。最近,随着OpenAI公司的ChatGPT和M...
【详细内容】
2023-12-06
人工智能
7.
非参数贝叶斯方法在机器学习中的应用
非参数贝叶斯方法是机器学习领域中一类重要的统计学习方法,其在处理复杂问题和灵活建模方面具有独特的优势。相比于传统的参数化方法,非参数贝叶斯方法不需要事先对模型参数进...
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2023-11-24
人工智能
8.
机器学习中的不平衡数据问题研究
在机器学习领域,数据的不平衡性是一个常见而严重的问题。不平衡数据指的是在训练集中,不同类别的样本数量存在明显的差异。这种情况下,传统的机器学习算法往往会偏向于预测数量...
【详细内容】
2023-11-24
人工智能
9.
机器学习的概念和类型
1、人工智能、机器学习、深度学习之间的关系人工智能(AI)是广泛的概念,指赋予计算机智能特性。机器学习(ML)是AI的一个分支,是指通过计算机学习和改进性能。深度学习(DL)是ML的一类,...
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2023-11-20
人工智能
10.
机器学习之旅:人工智能的情感之泪
在科技飞速发展的今天,我们身处于一个充满矛盾的领域,其中最引人瞩目的就是冷酷的算法与人类情感的温暖交融。在这里,没有心脏但充满数据的机器有时会流下自己的“眼泪”。这些...
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2023-11-09
人工智能
11.
机器学习基础知识:概念、算法及应用
在当代这个科技日新月异、数据爆炸的时代,一个领域正逐渐崭露头角,那就是机器学习。它是一种引领未来的人工智能技术,其基本思想是通过大量数据的学习,找出其中的规律和模式,使计...
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2023-11-08
人工智能
12.
你应该知道的十种机器学习算法
机器学习是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织...
【详细内容】
2023-11-02
算法
13.
机器学习算法的优势与局限性探究
机器学习算法作为人工智能领域的核心技术之一,已经在各个领域展现出了巨大的潜力和影响力。然而,机器学习算法也存在着一些优势与局限性。本文将深入探讨机器学习算法的优势与...
【详细内容】
2023-10-12
算法
14.
机器学习与网络安全:预防和应对未知威胁
随着互联网的飞速发展和普及,网络安全问题也日益凸显。传统的安全防御手段往往只能应对已知的攻击威胁,而面对未知的威胁,常常束手无策。然而,机器学习作为一种强大的数据分析和...
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2023-10-10
网络安全
15.
机器学习在物理学领域的应用及挑战
物理学作为自然科学的重要分支,一直以来都面临着许多复杂的问题和挑战。然而,随着机器学习技术的不断发展,它为物理学研究提供了新的工具和方法。本文将介绍机器学习在物理学领...
【详细内容】
2023-09-09
人工智能
16.
Gartner:2023年机器学习主要趋势
近日,在澳大利亚悉尼举行的 Gartner 数据与分析峰会上,这家研究和咨询公司的分析师强调了数据科学和机器学习的一些顶级趋势。 作为机器学习领域的突破性技术,生成式人工智能是...
【详细内容】
2023-08-23
人工智能
17.
机器学习算法有哪些?九大核心算法解析!
机器学习正在改变世界。谷歌使用机器学习向用户推荐搜索结果。Netflix 使用它来推荐电影供您观看。Facebook 使用机器学习来推荐您可能认识的人。机器学习从未如此重要。同...
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2023-08-18
算法
18.
你知道什么是机器学习的核心思想吗
机器学习(Machine Learning)作为人工智能领域的重要分支,通过让计算机从数据中学习和改进,实现自主智能的目标。机器学习的核心思想是利用数据和统计方法来构建模型,并通过对模型...
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2023-07-31
人工智能
19.
机器学习中的六个核心算法
机器学习是人工智能领域中一项重要的技术,它利用数据和统计学方法来让计算机自动学习并改进性能。在机器学习中,有许多关键算法被广泛应用于各种领域。本文将介绍六个具有代表...
【详细内容】
2023-07-31
算法
20.
浅析多模态机器学习
GPT-4的发布给ChatGPT带来了又一次飞跃,ChatGPT不仅支持文字输入,还能看得懂图片、甚至是漫画、梗图,以GPT-4为代表的多模态大模型非常强大。多模态大模型就是指模型可以处理多...
【详细内容】
2023-05-29
人工智能
21.
选择优秀机器学习模型的十步指南
机器学习可以用来解决广泛的问题。但是有很多多不同的模型可以选择,要知道哪一个适合是一个非常麻烦的事情。本文的总结将帮助你选择最适合需求的机器学习模型。1、确定想要...
【详细内容】
2023-02-24
人工智能
22.
机器学习的五大潜力趋势!
摘要:过去一年,无论是在技术层面还是商业应用层面,机器学习和人工智能都有了巨大进展,那么到了 2023 年,又有哪些技术是最热门的呢?链接:https://serokell.io/blog/ai-ml-trends作...
【详细内容】
2023-01-03
人工智能
23.
深度学习和机器学习有什么区别?
机器学习和深度学习都是人工智能术语。机器学习指的是,不需要编程就可以使机器可以模仿人类动作的科学。深度学习属于机器学习的分支。...
【详细内容】
2022-08-02
人工智能
24.
搞数仓也得懂几个常用机器学习算法
回归算法 一、理解线性回归模型 首先讲回归模型,回归模型研究的是因变量(目标)和自变量(预测器)之间的关系,因变量可以是连续也可以离散,如果是离散的就是分类问题。思考房价预测模...
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2022-03-28
人工智能
25.
使用 FastAPI 和 Angular 部署机器学习模型
在本文中,我们将探讨如何为生产准备机器学习模型,并将其部署在简单的 Web 应用程序中。部署机器学习模型本身就是一门艺术。事实上,将机器学习模型成功投入生产超出了数据科学...
【详细内容】
2022-03-25
人工智能
26.
2022 年顶级机器学习算法和 Python 库
新的算法很难产生,2022 年可能也不例外。然而,仍有一些机器学习算法和 Python 库将在未来更受欢迎。这些算法之所以与众不同,是因为它们包含了一些在其它算法中并不普遍的优点...
【详细内容】
2022-02-20
算法
27.
AI系统中(机器学习算法)导致偏差的原因总结
基于算法的业务或者说AI的应用在这几年发展得很快。但是,在实际应用的场景中,我们经常会遇到一些非常奇怪的偏差现象。例如,Facebook将黑人标记为灵长类动物、城市图像识别系统...
【详细内容】
2021-11-08
人工智能
28.
这725个机器学习术语表,太全了
这是几位机器学习权威专家汇总的725个机器学习术语表,非常全面了,值得收藏! 英文术语 中文翻译 0-1 Loss Function 0-1损失函数 Accept-Reject Samplin...
【详细内容】
2021-10-21
人工智能
29.
程序员10 个入门级的机器学习开源项目
要开始为开源项目做贡献,有一些先决条件:1. 学习一门编程语言:由于在开源贡献中你需要编写代码才能参与开发,你需要学习任意一门编程语言。根据项目的需要,在后期学习另一种语言...
【详细内容】
2021-10-20
人工智能
30.
字节跳动开源云原生机器学习平台 Klever
字节跳动基础架构团队基于火山引擎机器学习平台 Clever 及其丰富的行业落地经验,推出开源项目 Klever,以工程化的方式降低智能技术落地门槛,助力企业快速打造智能业务。作者: 陈...
【详细内容】
2021-02-19
人工智能
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