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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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相比之下,機器在生成“視覺”上更費力。它們看待事物的方式類似用盲文閱讀,其中圖像的像素就是“文字”,通過在像素上運行各類算法,機器最終能生成關于目標物體...
好吧,知道為什么這是一個令人興奮的開始? 姿勢判斷有許多用途,從對身體做出反應的交互式裝置到增強現實,動畫,健身用途等等。 我們希望此模型的可訪問性能夠...
2018-08-22 標簽:瀏覽器機器學習TensorFlow 4087 0
一個神經元通常具有多個樹突,主要用來接受傳入信息;而軸突只有一條,軸突尾端有許多軸突末梢可以給其他多個神經元傳遞信息。軸突末梢跟其他神經元的樹突產生連接...
第一代商業智能 (BI) 系統的復雜性和 IT 技術的要求使企業一度心灰意冷,而大約十年前,企業開始采用自助式產品進行數據發現和數據可視化。這種自助式分...
過去,青少年近視眼研究數據量小,無法完全反映其發展規律,因此不能有效進行預測及早期精準干預。近期,中山大學相關團隊利用百余萬次醫學驗光大數據,創建了近視...
沒有哪一種算法能夠適用所有情況,只有針對某一種問題更有用的算法。 機器學習算法不會要求一個問題被 100%求解,取而代之的是把問題轉化為最優化的問題,用...
簡單的啟發式算法有利于推出產品。但復雜的啟發式算法難以維護。當您獲得足夠的數據并基本確定自己要嘗試實現的目標后,請考慮使用ML技術。與大多數軟件工程任務...
神經網絡的黑盒屬性,一直是困擾研究人員和開發者最頭疼的問題之一
同理,噪聲尺度可以測量模型所見的數據變化(在訓練的給定階段)。當噪聲規模很小時,快速并行查看大量數據變得多余;反之,我們仍然可以從大batch數據中學到...
企業對人工智能重要性的認識逐步加深,包括增強競爭優勢和改進工作方式。全球大部分早期應用者表示,人工智能技術對企業在當今時代取得成功尤為重要——這一觀念正...
將算法研究應用到工作中,與純粹的學術研究有著一點最大的不同,即需要從用戶的角度思考問題。很多時候,你需要明確設計的產品特征、提升的數據指標,是不是能真正...
數據科學作品集應該包括哪些內容?如何提高作品集的吸引力等問題。
很多人意識到了創建項目的價值,但很多人碰到的問題是從哪里得到有趣的數據集,得到之后做什么。Airbnb的數據科學家Jason Goodman,在他的博客...
我有一種能顯著改善這種情況的方法:不讓背景類別學習特征,只讓它學習一種可訓練變量,即它的logit。這樣一來,背景類別不會被嵌入到某個具體的區域中,給那...
隨著無線電終端和物聯網設備的爆炸性增長,無線電頻譜正在變得越來越擁擠,識別、定位和阻斷干擾信號變得異常困難。為了改善頻譜共享環境和提高無線網絡安全,需要...
當下的人工智能發展到了哪一步?未來又會怎樣發展?本文作者對過去幾年的 AI 發展進行了梳理總結,并對未來的 AI 發展進行了展望。
了解Xilinx FPGA如何通過深度學習圖像分類示例來加速重要數據中心工作負載機器學習。該演示可通過Alexnet神經網絡模型加速圖像(從ImageN...
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