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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(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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近日,美國政府表示計劃在年內把國內的交通事故死亡人數(shù)降為零。這個計劃的背景,則是美國國家高速公路交通安全管理局宣布,美國2016年上半年的交通事故死亡人...
量子計算機是一種基于量子力學原理設計的計算機,它使用量子比特(qubit)而非傳統(tǒng)計算機中的比特來存儲和處理信息。
受限玻爾茲曼機RBM在深度學習領域一直有重要應用,它是一種可用隨機神經網絡來解釋的概率圖模型,由Smolensky在1986年在玻爾茲曼機BM的基礎上提...
神經網絡是怎么和高斯過程聯(lián)系在一起的呢?Lee et al. [1] and Neal [2] 指出,隨機初始化無限寬網絡的參數(shù)會產生一個高斯過程,稱作...
機器學習和人工智能常常被作為同義詞使用,然而盡管機器學習已經成功由實驗室走入現(xiàn)實世界,但人工智能的覆蓋領域更為廣闊,如計算機視覺、機器人技術、自然語言處...
深度學習的發(fā)展與應用,TensorFlow從研究到實踐
TensorFlow 的目標是成為人人可用的機器學習平臺,能夠幫助機器學習的研究者、開發(fā)者,去表達自己的想法,去進行探索性研究,去建立自己的系統(tǒng),去實現(xiàn)...
2018-06-05 標簽:機器學習深度學習TensorFlow 4800 0
使用開源Glow編譯器優(yōu)化神經網絡加速邊緣計算的機器學習能力
機器學習和深度學習技術如何快速發(fā)展,這為需要尋求方法來優(yōu)化運行在具有功耗,處理和內存限制的微型邊緣設備上,進行ML應用程序的開發(fā)人員帶來了新的挑戰(zhàn)。 易...
CART(Classification andRegression Tree) 分類回歸樹是一種決策樹構建算法。CART是在給定輸入隨機變量X條件下輸出...
隨著 5G,IOT 和云計算等新興技術的出現(xiàn),數(shù)據總量急劇上升。未來 12 個月數(shù)據中心會有什么變化呢?
關于深度學習 vs 機器學習 vs 模式識別三種技術的性能分析對比
如果你要學習Deep Learning,那就得先復習下一些線性代數(shù)的基本知識,當然了,也得有編程基礎。我強烈推薦Andrej Karpathy的博文:“...
Facebook發(fā)布的Pytorch 1.0和新開源的圍棋AI項目
PyTorch tracer是一個函數(shù)torch.jit.trace,它記錄了當前代碼區(qū)執(zhí)行的所有本地PyTorch操作和它們之間的數(shù)據依賴關系。其實早...
TensorFlow Extended如何幫助開發(fā)者快速落地項目
TensorFlow Extended 可以分為四個部分。我們知道在機器學習中,有人工智能、機器學習、深度學習等多個概念,機器學習可以認為是數(shù)據驅動的智...
大數(shù)據分析中Spark,Hadoop,Hive框架該用哪種開源分布式系統(tǒng)
眾所周知,大數(shù)據開發(fā)和分析、機器學習、數(shù)據挖掘中,都離不開各種開源分布式系統(tǒng)。最常見的就是 Hadoop、Hive、Spark這三個框架了。最近不少朋友...
疾病風險預測核心解決的問題是預測個體在未來一段時間內患某種疾病(或發(fā)生某種事件)的風險概率。疾病預測會根據某個人群定義,例如全人群、房顫人群、心梗住院人...
錯誤率為分類錯誤的樣本數(shù)占樣本總數(shù)的比例,相應的精度=1-錯誤率,模型的實際預測輸出與樣本的真實輸出之間的差異稱為“誤差”,模型在訓練集上的誤差稱為“訓...
中臺、大數(shù)據、AI等軟件研發(fā)趨勢為業(yè)務賦能的經驗與思路
隨著業(yè)務的發(fā)展,越來越多的智能化數(shù)據需求被提出,這些智能化需求涉及到模型訓練、數(shù)據標注、特征工程、模型部署、性能監(jiān)控等,需要使用機器學習、深度學習等算法...
Ground-truth數(shù)據面臨哪些挑戰(zhàn)?
Ground-truth在自動駕駛汽車產業(yè)具有很高的的附加值,它涉及以下數(shù)據處理流程:數(shù)據采集、數(shù)據標注、模型訓練、應用、驗證。擁有最高質量Ground...
對于類別數(shù)量很多的分類變量可以采用特征哈希(Hashing Trick),特征哈希的目標就是將一個數(shù)據點轉換成一個向量。利用的是哈希函數(shù)將原始數(shù)據轉換成...
2019-04-19 標簽:神經網絡機器學習數(shù)據預處理 4703 0
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