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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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大數據常見處理流程包括：原始數據采集、數據清洗、數據存儲、統(tǒng)計分析、存儲至數據倉庫、數據導出、導入數據庫、數據可視化。
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...
大模型的研究者和大公司出于不同的動機站位 LLM，研究者出于對 LLM 的突現能力 (emergent ability) 的好奇和對 LLM 對 NLP...
我們此前就工業(yè)場景里基于狀態(tài)的監(jiān)控，探討過對其中存在的振動傳感、聲壓傳感等需求如何選取相應傳感器的注意事項。比如在軸承檢測上，振動傳感器必須具有低噪聲和...
數字孿生是形成物理世界中某一生產流程的模型及其在數字世界中的數字化鏡像的過程和方法(圖1)。數字孿生有五大驅動要素——物理世界的傳感器、數據、集成、分析...
在 2018 年至 2022 年期間，NLP、CV 和通用機器學習領域有大量關于分布偏移/對抗魯棒性/組合生成的研究，人們發(fā)現當測試集分布與訓練分布不同...
為什么芯片設計需要很長時間？能不能加速芯片設計周期？能否在幾天或幾周之內完成芯片的設計？這是一個非常有野心的目標。過去十年，機器學習的發(fā)展離不開系統(tǒng)和硬...
為什么芯片設計需要很長時間？能不能加速芯片設計周期？能否在幾天或幾周之內完成芯片的設計？這是一個非常有野心的目標。過去十年，機器學習的發(fā)展離不開系統(tǒng)和硬...
為什么芯片設計需要很長時間？能不能加速芯片設計周期？能否在幾天或幾周之內完成芯片的設計？這是一個非常有野心的目標。過去十年，機器學習的發(fā)展離不開系統(tǒng)和硬...
機器學習現在是一個非常熱門的話題，ChatGPT 引起了不小的轟動。商業(yè)公司OpenAI 在其語言模型之上發(fā)布了聊天機器人，不僅可以進行人機對話甚至還可...
本文是決策樹的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。 XGBoost
本文是決策樹的第三篇，主要介紹基于 Boosting 框架的主流集成算法，包括 XGBoost 和 LightGBM。 XGBoost
本文主要介紹基于集成學習的決策樹，其主要通過不同學習框架生產基學習器，并綜合所有基學習器的預測結果來改善單個基學習器的識別率和泛化性。
alwaysAI 是機器視覺識別框架，可以部署在邊緣設備NVIDIA Jetson 系列開發(fā)板上進行預測推理，此框架提供了預訓練模型目錄、低代碼模型訓練...
聯邦學習和 GNN 都是當前 AI 領域的研究熱點。聯邦學習的多個參與方可以在不泄露原始數據的情況下，安全合規(guī)地聯合訓練業(yè)務模型，目前已在諸多領域取得了...
ChatGPT本質屬于生成式人工智能，屬于無監(jiān)督或半監(jiān)督的機器學習。與之相關的還有Discriminative modeling區(qū)分式模型，區(qū)分式模型大...
與傳統(tǒng)機器學習相比，深度學習是從數據中學習，而大模型則是通過使用大量的模型來訓練數據。深度學習可以處理任何類型的數據，例如圖片、文本等等；但是這些數據很...
算法是指解題方案的準確而完整的描述，是一系列解決問題、高度符合邏輯性、可執(zhí)行性的指令集合，代表運用系統(tǒng)方法描述解決問題的策略機制。
減少向外部位置傳輸數據也意味著開放連接的減少和網絡攻擊的機會減少。這使本地設備安全運行，遠離潛在的攔截或數據泄露。
2023-02-14 標簽：嵌入式系統(tǒng)機器學習邊緣計算 1.1萬 0
在處理時間序列預測問任務時，損失函數的選擇非常重要，因為它會驅動算法的學習過程。以往的工作提出了不同的損失函數，以解決數據存在偏差、需要長期預測、存在多...
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