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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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在機器學習社區中,ICLR 是較為「年輕」的學術會議,它由深度學習巨頭、圖靈獎獲得者 Yoshua Bengio 和 Yann LeCun 牽頭舉辦,2...
Tachyum的4 Exaflops AI培訓系統基于Tachyum Prodigy通用處理器芯片
Tachyum的4 Exaflops AI培訓系統基于Tachyum Prodigy通用處理器芯片,這是一種64位通用處理器,結合了CPU,用于HPC的...
人工智能和機器學習正在變革制造業。根據世界經濟論壇去年年底發布的報告,人工智能、先進機器人、增材制造和物聯網的結合將共同引領第四次工業革命。
英特爾具有獨特的優勢為自動駕駛提供端到端的功能和技術。英特爾為自動駕駛協作提供廣泛的資源:車內計算;強大的云和一套機器學習解決方案;高帶寬、低延遲連接系...
假設你開發了一個酷炫的新機器學習模型,現在你想將部署該模型,為用戶提供服務。應該怎么做呢?最簡單的方法可能是直接把模型發布給用戶,然后讓他們使用自己的數...
人工智能技術最近經常被提及,但除了谷歌展現的阿法狗之外,很少有能夠讓我們感覺特別神奇的人工智能技術,不得不說人工智能是未來,但發展道路還很長。
近日,有人工智能領域的知名專家說,預測性的監管工具不僅“毫無用處”,而且容易大大夸大暴力犯罪的可能性。
人工智能、數據科學和機器學習都屬于同一個領域。問題是,在這種情況下,它們中的哪一個能達到正確的目的。多年來,我們看到了數據科學、人工智能和機器學習(ML...
由于意外的機器學習模型退化導致了幾個機器學習項目的失敗,我想分享一下我在機器學習模型退化方面的經驗。實際上,有很多關于模型創建和開發階段的宣傳,而不是模型維護。
2020-05-04 標簽:機器學習 2192 0
近日,特斯拉宣布特斯拉上海超級工廠數據中心均建設落成,用于存儲工廠生產等中國運營數據,將于近期投入使用。
人們知道,人工智能和機器學習可以快準確地識別身份證件,提取相關數據并使用生物識別技術來比較面部特征,但是,混合方法可以使這一步驟更進一步發展。當技術檢查...
谷歌有史以來第一次以人工智能AI為主導的谷歌涂鴉,幫助普通人實現夢想
涂鴉由Coconet提供動力,Coconet是一種機器學習模型用于操縱音樂。實際上,它已經運行三年了,并且已經接受過巴赫306首合唱、合奏數據集的訓練。...
如果特征 a 的增加導致特征 b 的增加,那么這兩個特征是正相關的。如果 a 的增加導致特征 b 的減少,那么這兩個特征是負相關的。在訓練數據上有兩個高...
如何從13個Kaggle比賽中挑選出的最好的Kaggle kernel
導讀 覆蓋了模型相關的方方面面,從數據準備到模型的推理,每個階段的方法和要點,非常多的參考資料,足夠看一段時間了。 任何領域的成功都可以歸結為一套小規則...
首席研究作者史蒂芬·翁(Stephen Weng)博士是AI算法做出的關于早逝的預測,其準確性比不使用機器學習的模型所提供的預測要準確得多。英國的諾丁漢...
華為云GaussDB融合數倉解決方案輕松應對海量數據應用場景
數智化營銷平臺串聯營銷管理各個環節,承擔智能營銷大腦的角色。打造端到端的數智化營銷管理機制,實現標準化營銷流程、自動化營銷管理、智能化線索分發、全渠道客...
用Python做一些小工具,用來獲取其他公司財務報表,形成可視化圖表,10分鐘就可以準確獲得其他公司的營收情況,幫自己作為投資的依據,分析自身業務的差距。
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