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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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鑒于科學的快速增長和發展,了解使用哪些人工智能技術來推進項目可能具有挑戰性。本文概述了機器學習和深度學習之間的差異,以及如何確定何時應用這兩種方法。
如何為基于FPGA的邊緣設備開發高性能深度神經網絡對象檢測/識別應用
機器學習是使用算法解析數據,從中學習,然后做出決策或預測的過程。機器不是準備程序代碼來完成任務,而是使用大量數據和算法進行“訓練”,以自行執行任務。
我也是眾多想要知道今年誰會奪冠的球迷之一。想到就要去做!于是我花了 2 天時間,用 DolphinScheduler 制作了一個機器學習預測模型來預測 ...
深度學習推動了數字圖像處理領域的極限。但是,這并不是說傳統計算機視覺技術已經過時了。本文將分析每種方法的優缺點。本文的目的是促進有關是否應保留經典計算機...
奧吉從環境中感受到的是一連串撞擊他視網膜的光子,以及振動他耳膜的空氣分子。但在他藍色眼珠后方的神經計算機,能設法從他感官獲取的有限信息,做出關于草食性泰...
以正確的方式發音是最難獲得的技能之一,全球的研究人員正專注于使用機器/深度學習技術檢測發音錯誤。在線學習中錯誤發音檢測的目的是高精度地識別發音錯誤或...
鑒于物聯網 (IoT) 設備的爆炸式增長以及人工智能 (AI) 和機器學習 (ML) 的使用增加,現在在邊緣創建、存儲和處理的內容(數據)無限多。邊...
在高級設置部分,確保啟用機器學習工作臺,然后在入門套件中選擇圖機器學習,這樣它就包括在你的配置集群中。(注意:對于這個版本,我們將只支持單服務器配置,即...
數據分析中的人工智能和機器學習使連接數據成為可能,以獲得對消費者的洞察,擴展他們的業務,并優化物流的質量和速度。
Kumar和他的同事試圖探索機器學習算法是否可以檢測到人聲音中的這些細微之處。在他們的第一項研究中,他們招募了36名帕金森病患者和36名健康志愿者。重要...
Eta Compute的Tensai Flow將機器學習置于物聯網的邊緣
長期以來,在物聯網邊緣部署人工智能和機器學習一直是設計工程師的圣杯。在大多數情況下,根本沒有足夠的計算能力來處理如此復雜的操作,通常可用的電源資源有限。...
從食品到汽車再到復雜的制造機械,質量是制造商最關心的問題。安全性、效率和可靠性等因素會影響產品質量,并最終影響客戶滿意度。采購、設計、測試和檢驗在確...
全新上線的圖可視化和分析工具TigerGraph Insights
TigerGraph Insights支持多頁面dashboard:每個頁面可以有多個組件,既可以創建Graph的組件,也可以創建傳統BI常用的柱狀圖、...
軟件 QA 通常被視為任何開發團隊的昂貴必需品;測試在時間、人力和金錢方面成本高昂,同時仍然是一個不完美的過程,容易出現人為錯誤。通過將人工智能和機...
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