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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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用戶畫像會帶來非常直接的好處,即生產個性化的提升。類似當今用戶在互聯網上的瀏覽內容的個性化,在工業4.0時代,這些細化的用戶畫像會直接應用于產品制造過程...
這是一篇關于風格遷移中如何進行數據增強的論文。在introduction部分,informal--formal 的風格遷移問題,最大的障礙是訓練數據的不...
?導讀:“機器學習”一詞往往被與“人工智能”“深度學習”混用,也常與“大數據”一詞一同出現。下面首先簡要介紹它們的關系,然后講述機器學習的基本概念和模式...
2020年是充滿動蕩的一年,組織面臨著眾多挑戰。進入2021年,人工智能行業將會快速發展。為了對2021年的重要新趨勢有所了解,行業媒體采訪了各行業廠商...
機器學習和人工智能是當代的熱門詞匯,幾乎所有新產品都會將其作為賣點之一。在 CES 2021 期間,飛利浦推出了全新的 Sonicare 9900 Pr...
PDF Solutions:為半導體行業提供數據和分析解決方案的領先供應商
PDF Solutions是為全球半導體和電子行業提供差異化數據和分析解決方案的領先供應商,于2021年1月6日宣布,創新型微電子解決方案的全球供應商M...
計算力的無處不在支持企業機構通過聯邦學習,使用本地數據集訓練機器學習模型,FATE和Kubeflow等開源項目也受到了越來越多的關注。未來,將會出現更多...
在2019年的re:Invent大會上,當亞馬遜AWS首席執行官Andy Jassy進行主旨演講時,他意識到有關機器學習的內容簡直太多了,僅僅這一部分就...
日本利用機器學習成功制造航空發動機的降低鎳-鈷基高溫合金成本
日本物質材料研究組織在2020年11月30日宣布已通過利用ML(機器學習)成功降低了鎳-鈷基高溫合金的制造成本,而這些合金是制造航空發動機的重要材料之一...
回顧深度學習框架的演變,我們可以清楚地看到深度學習框架和深度學習算法之間的緊密耦合關系。這種相互依賴的良性循環推動了深度學習框架和工具的快速發展。
機器學習與科學計算的結合,即數據和機理的融合計算,為科學研究提供了新的手段和范式,成為了前沿計算的典型代表。
摘要 小樣本學習(Few-shot Learning)近年來吸引了大量的關注,但是針對多標簽問題(Multi-label)的研究還相對較少。在本文中,我...
概念 當在一個任務中要優化多于一個的目標函數[1] ,就可以叫多任務學習 一些例外 「一個目標函數的多任務」:很多任務中把loss加到一起回傳,實質優化...
最近整理了下AAAI2021 NLP論文各個細方向的接收列表!應該還有幾篇漏網之魚,之后發現了補上~ ? AAAI2021接收論文PDF查看地址如下: ...
近日 IDC 發布的《中國人工智能軟件及應用(2020上半年)跟蹤》報告顯示:2020年上半年中國人工智能軟件及應用市場規模達15.3億美元,相比201...
基于田間條件下的動態高光譜成像和機器學習對于葡萄品種分類的研究
眾所周知,高光譜成像在數量和質量方面帶來了更豐富的數據,但是這一特性也帶來了巨大負擔:高光譜采集所蘊含的大量數據。因此,高效而智能的數據分析必不可少。?...
最近,GPT-3火了!相信你已經在網上看到各種有關GPT-3的演示。這個由OpenAI創建的大型機器學習模型,它不僅可以自己寫論文,還會寫詩歌,就連你寫...
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