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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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當我們要處理很多數據來做一個有高預測能力的預測時,我們會用到 GBM 和 AdaBoost 這兩種 boosting 算法。boosting 算法是一種...
觀看iVeia的首席技術官Michael Fawcett,演示了采用Zynq Ultrascale + MPSoC的模塊上的Atlas 2Z8系統如何使...
如何通過引入深度學習提高客服系統效率,以及如何擴展Spark工作流封裝TensorFlow模型
深度學習給包括機器翻譯、語音識別、計算機視覺、自然語言理解在內的眾多的領域帶來了變革,并在特定任務上取得了和人類相當乃至超過人類的表現。因此,深度學習看...
2018-09-24 標簽:機器學習深度學習TensorFlow 3197 0
基于賽靈思FPGA的廣告推薦算法Wide and deep硬件加速案例
作者:雪湖科技 梅碧峰 在這篇文章里你可以了解到廣告推薦算法Wide and deep模型的相關知識和搭建方法,還能了解到模型優化和評估的方式。我還為你...
此網絡研討會為想要構建,安裝和探索針對TensorFlow *的英特爾?優化的開發人員提供信息。
近日,在"第五屆中國行業互聯網大會"上,北京大學兼職教授、工信部原副部長楊學山發表了題為《走向通用人工智能》的演講。重點講述了通用人工智能AGI的歷史,...
作為第一個例子,讓我們看一下可以用來訓練圖像分類器的技術,僅從少量訓練數據開始。現代圖像識別模型具有數百萬個參數,當然,從頭開始訓練需要大量標記數據和計...
2018-07-31 標簽:分類器機器學習TensorFlow 3174 0
Francois Fleuret于2000年獲得巴黎第六大學數學博士學位,2006年獲得巴黎第十三大學數學博士學位。他是瑞士Idiap研究所計算機視覺和...
人工智能和大數據是密不可分的。大數據提供了足夠的數據讓機器學習,從而使人工智能更加聰明、精確和準確。同時,人工智能也能夠為大數據提供更高效的處理手段,例...
那么logistic回歸受歡迎的原因是什么?一個跡象表明,Kaggle上的分類問題遠多于回歸問題,其中一個代表是這些年來最受歡迎的泰坦尼克號生存預測競賽...
“通過分析、人工智能和機器學習將媒體與娛樂(M&E)內容貨幣化”
隨著時間的推移,世界各地的電影制片廠和制片公司,都捕捉到了大量的素材。但這些資源深處其實還隱藏著未被充分利用的寶藏。這些寶藏中蘊含著巨大的價值,或者可以...
YOLOv3 是當前最先進的實時檢測目標的系統,相比于前兩個版本,第三版針對小目標的精度有顯著提升。YOLOv3 的 Github 目錄包含了全部基于 ...
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