戴爾科技的中端存儲解決方案介紹

PowerStore內嵌機器學習引擎，可以根據業務的存儲需求自動分析群集中哪個Appliance是最佳的部署選擇，并且在業務運行期間實時關注數據卷的增長...

2023-04-23 標簽：戴爾機器學習 549 0

機器學習超參數調試方法

ML工作流中最困難的部分之一是為模型找到最好的超參數。ML模型的性能與超參數直接相關。

2023-08-10 標簽：參數模型控制算法 548 0

人工智能、機器學習、深度學習之間有什么關系呢？

人工智能是由約翰·麥卡錫（John McCarthy）于1956年提出來的，當時的定義是“制造智能機器的科學與工程”。 現在的人工智能是指“研究、開發用...

2024-02-26 標簽：神經網絡人工智能機器學習 547 0

Python如何進行特征重要性分析

特征重要性分析用于了解每個特征(變量或輸入)對于做出預測的有用性或價值。目標是確定對模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機器學習中經常使用的一種方法。

2023-10-13 標簽：數據處理機器學習python 540 0

構建語音控制機器人 - 線性模型和機器學習

2024-07-31 |Annabel Ng 在該項目的[上一篇博客文章]中，我介紹了運行機器人電機、處理音頻信號和調節電壓所需的電路的基礎知識。然而，...

2024-10-02 標簽：機器人PWM機器學習 538 0

機器學習、深度學習面試知識點匯總

AlexNet:在第一個卷積中使用了11x11卷積，第一次使用Relu，使用了NormLayer但不是我們經常說的BN。使用了dropout，在兩個GP...

2023-12-26 標簽：濾波器圖像處理機器學習 537 0

AI芯片設計的模式和問題

　人工智能涵蓋了從訓練算法到推理的方方面面。它包括大量的訓練計劃，以及可以適應微型物聯網設備的tinyML算法。此外，它越來越多地用于芯片設計的許多方面...

2023-11-23 標簽：gpu芯片設計人工智能 534 0

淺談卷積神經網絡中的平移等變性映射

在機器學習中，我們通常關注模型的靈活性。我們希望知道選擇的模型實際上能夠完成我們想要的任務。

2023-05-22 標簽：機器學習卷積神經網絡 530 0

簡明易懂的機器學習理論基礎指南

指對數據的若干特征與若干標簽(類型)之間的關聯性進行建模的過程。只要模型被確定，就可以應用到新的未知數據上。

2024-04-19 標簽：機器學習 526 0

RISC-V在低端市場“互卷”的現狀正迎來轉機

綜合來看，無論是X86還是ARM架構，都是在新興市場和新興應用中成長起來的。RISC-V也要找到突破口，形成規模化應用的示范效應，再逐漸向更多的領域擴展...

2023-06-01 標簽：X86機器學習RISC-V 524 0

機器學習博士推薦需要掌握的九種工具盤點

機器學習是一個快速發展的領域，常用的包更新非常頻繁。盡管開發人員做出了努力，但較新的版本通常與舊版本不兼容，這樣給研究者帶來很多麻煩。幸運的是，有工具可...

2023-09-26 標簽：操作系統容器計算機視覺 520 0

如何構建一個演示移動端應用

作為通訊工具，視頻會議幾乎隨處可見，尤其適用于遠程辦公和社交互動。但其使用體驗并非總是簡單直接、即開即用，可能需要進行調整，確保音頻視頻設置良好。其中，...

2024-11-15 標簽：神經網絡機器學習移動端 515 0