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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、統計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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討論在調整以長期社會福利為目標的機器學習所得決策方面的近期成果
由于機器學習系統容易受到歷史數據引入的偏見而導致歧視性行為,人們認為有必要在某些應用場景中用公平性準則約束系統的行為,并期待其能保護弱勢群體和帶來長期收...
在本文中,我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數據集中的特性數量。本文中使用的所有代碼在...
2022-11-17 標簽:機器學習 725 0
英偉達神奇研究:用別的模型權重訓練神經網絡,改神經元不影響輸出!
根據這種方法,我們可以根據其他網絡的權重來訓練一個網絡,這也許是一個用來做持續學習的好方法。同樣有趣的是,基于 DWSNet 的探索,我們發現網絡權重具...
圖神經網絡是一類 ”用于處理可以表示為圖的數據“ 的人工神經網絡。我們通常能看到的例子有: 社交網絡的商品的推薦,蛋白質三維結構的預測和芯片設計優化等等。
機器學習領域中,有些模型非常有效,但我們并不能完全確定其原因。相反,一些相對容易理解的研究領域則在實踐中適用性有限。本文基于機器學習的效用和理論理解,探...
2023-01-06 標簽:機器學習 719 0
強化學習(RL)是人工智能的一個子領域,專注于決策過程。與其他形式的機器學習相比,強化學習模型通過與環境交互并以獎勵或懲罰的形式接收反饋來學習。
1959年,計算機游戲和人工智能的先驅亞瑟·塞繆爾(Arthur Samuel)將ML定義為“使計算機能夠在沒有明確編程的情況下學習的研究領域”。
恩智浦eIQ Time Series Studio的工作流程
近年來,人工智能 (AI) 在推動各個行業創新方面發揮了關鍵作用。視覺和語音技術的進步促進了大型智能模型的發展,創造了新的用例,并改善了用戶體驗。越來越...
恩智浦eIQ Time Series Studio工具使用教程之數據操作
上期講到的“Utilities”模塊中“Data Intelligence”數據智能工具。數據智能工具可以幫助用戶評估數據集的平衡性,確定各個數據通道/...
本質上,Dojo是一個巨大的可組合的超級計算機,它由一個完全定制的架構構建,涵蓋了計算、網絡、輸入/輸出(I/O)芯片到指令集架構(ISA)、電源傳輸、...
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