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機器學習

2031內(nèi)容??

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涵蓋機器學習相關算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應用場景。

共 2031 條

Jeff Dean長文展望：2021年之后，機器學習領域的五大潛力趨勢

在一篇總結(jié)文章中，谷歌 AI 負責人、知名學者 Jeff Dean 重點介紹了 2021 年之后機器學習最具潛力的五個領域。

2022-01-12 16:23:16

機器學習 ML AI

改進機器學習：知識圖譜如何為數(shù)據(jù)賦予更深層的意義？譯文

許多企業(yè)在部署機器學習系統(tǒng)時，采用了過時的數(shù)據(jù)管理方法，這就會導致兩個負面影響：一是過時的數(shù)據(jù)復制方法會延遲最終的洞察結(jié)果，二是造成數(shù)據(jù)缺乏統(tǒng)一性、語境化。

2022-01-12 08:00:00

機器學習數(shù)據(jù)人工智能

用圖像混合學習更細粒度的特征表示，CMU邢波團隊新論文入選AAAI

這是一篇來自卡耐基梅隆大學和加州伯克利大學 Eric Xing 和 Trevor Darrell 團隊聯(lián)合出品的論文，探究如何在自監(jiān)督雙子結(jié)構(gòu)中通過圖像混合學習更加細粒度的特征表示，并入選 AAAI 2022。

2022-01-06 09:53:21

機器學習人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡

在Heroku云上部署深度學習Web應用程序的要點和技巧譯文

了解在Heroku服務器上部署基于TensorFlow的圖像分類器Streamlit應用程序方面的模型部署問題和解決方案。

2022-01-06 08:00:00

深度學習 Web Heroku

一文講解各種機器學習算法選型思路

時間來到了2021年，神經(jīng)網(wǎng)絡從沒人考慮，到現(xiàn)在已經(jīng)開始獨領風騷，各個領域，各個場景，NN都變得不可或缺。

2022-01-06 07:45:44

機器學習算法思路

2022年五大數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習的發(fā)展趨勢譯文

隨著2022年即將到來，人們希望了解將在2022年主導技術格局的數(shù)據(jù)科學、人工智能和機器學習的發(fā)展趨勢。

2021-12-31 09:00:00

人工智能機器學習技術

終于有人把可解釋機器學習講明白了

為了解決模型的“黑盒”問題，科學家們提出了可解釋機器學習。除了預測的精準性之外，可解釋性也是機器學習模型是否值得信賴的重要衡量標準。

2021-12-30 20:20:46

機器學習銷售語言

2021圖機器學習有哪些新突破？麥吉爾大學博士后梳理展望領域趨勢

2021 年，圖機器學習領域涌現(xiàn)出了成千上萬篇論文，還舉辦了大量的學術會議和研討會，出現(xiàn)了一些重大的進展。2022 年，圖機器學習領域又會在哪些方面發(fā)力呢

2021-12-30 10:39:23

機器學習人工智能神經(jīng)網(wǎng)絡

人們應該了解的六種人工智能偏見

機器學習模也是如此。他們并不使用感官來感知，而是使用數(shù)據(jù)來學習——是人類提供的數(shù)據(jù)。這就是用于訓練機器學習模型的數(shù)據(jù)盡量避免偏見變得至關重要的原因。

2021-12-23 14:17:45

人工智能 AI 機器學習

機器學習的挑戰(zhàn)：黑盒模型正面臨這三個問題

本文將講述可解釋機器學習的研究背景，介紹黑盒模型存在的問題和風險，通過一些小故事讓讀者了解問題的嚴重性。

2021-12-23 10:05:43

機器學習人工智能黑盒模型

考那么多試，拿那么高分，大模型們真的懂語言了嗎？

GPT-3 這樣在大量網(wǎng)絡文本上訓練的模型真的超越了 Watson 嗎?它真的理解它生成的語言和推理嗎?這是 AI 研究界存在明顯分歧的話題。

2021-12-22 14:20:31

語言人工智能機器學習

機器學習的入門平臺天花板，還可免費實操經(jīng)典教程，確實也沒誰了

最近，我發(fā)現(xiàn)有平臺干了個更給勁的事。個平臺無償提供算力不說，還將入門經(jīng)典「動手學深度學習」放進平臺，免費供大家學習和實操，名曰：Amazon SageMaker Studio Lab 。

2021-12-22 13:38:19

機器學習人工智能計算機

更好的機器學習需要更好的數(shù)據(jù)標注

金錢買不到幸福，它絕對不能買到你的愛情。還有傳言說，錢也買不到好的標注數(shù)據(jù)，這些數(shù)據(jù)用以訓練特定的AI應用?！獊碜砸粋€被困擾的人工智能開發(fā)者。

2021-12-19 13:56:46

機器學習數(shù)據(jù)人工智能

當多米諾骨牌倒下時：只有DataOps和AI以及機器學習才能讓微服務和分布式系統(tǒng)立于不敗之地譯文

可以想象這樣一個場景：當IT運維人員準備享受咖啡的時候，突如其來的急促報警會攪亂他們的好心情。即便經(jīng)過不懈努力解決了大量的警報信息，如此大的工作量也會使運維人員深陷疲憊。

2021-12-17 08:00:00

人工智能數(shù)據(jù)運維運維

機器學習是成功自動化的關鍵嗎？

新的計算技術促進了我們?nèi)粘Ｉ钪械囊幌盗行麓碳?。我們實際上是在不知不覺中與機器學習應用程序進行交互。從自動駕駛汽車到Netflix電影推薦和欺詐檢測再到購物推薦，一切都體現(xiàn)了機器學習的精髓

2021-12-15 23:41:09

機器學習人工智能技術

什么是數(shù)據(jù)增強？

數(shù)據(jù)增強是一種在數(shù)據(jù)約束環(huán)境下提高機器學習模型性能和準確性的低成本和有效的方法。

2021-12-15 10:54:42

數(shù)據(jù)增強機器學習數(shù)據(jù)

人工智能十大流行算法，通俗易懂講明白

本文為有志于成為數(shù)據(jù)科學家或?qū)Υ烁信d趣的讀者們介紹最流行的機器學習算法。

2021-12-14 16:55:18

人工智能機器學習算法

不敲代碼就能搞機器學習？亞馬遜云科技這回放了個大招

這是亞馬遜云科技在最近亞馬遜云科技 re:Invent 大會上公布的新工具，用于實現(xiàn)無代碼可視化機器學習。

2021-12-14 15:43:16

機器學習人工智能代碼

清單管理？面向機器學習中的數(shù)據(jù)集

雖然數(shù)據(jù)的可信來源已經(jīng)在數(shù)據(jù)庫領域得到了廣泛的研究，但是在機器學習領域卻不是這樣的，記錄數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建和使用并沒有得到足夠的重視，目前還沒有標準化的機器學習數(shù)據(jù)集記錄流程。

2021-12-13 09:14:06

清單管理數(shù)據(jù)集

小數(shù)據(jù)在機器學習中的重要性

通過評估人工智能領域當前和未來的進展，小數(shù)據(jù)方法正在科學研究領域取得更多進展。

2021-12-08 14:02:46

小數(shù)據(jù)機器學習人工智能

使用機器學習探索純數(shù)學的新奇方式

在數(shù)學領域，人工智能可以作為一種有價值的工具，為已有的猜想找到反例、加速計算、檢測存在于數(shù)學對象的結(jié)構(gòu)等等?，F(xiàn)在，新發(fā)表的這項工作通過探索兩種基本的數(shù)學概念——拓撲學中的紐結(jié)以及排列，首次證明了人工智能也可以應用于發(fā)現(xiàn)數(shù)學研究最前沿的定理和猜想上。

2021-12-06 20:23:40

機器學習數(shù)學

機器學習在網(wǎng)絡中的實際應用

快速增長的互聯(lián)網(wǎng)連接需求給改善網(wǎng)絡基礎設施、性能和其他關鍵參數(shù)帶來了壓力。網(wǎng)絡管理員必須遇到運行多個網(wǎng)絡應用程序的不同類型的網(wǎng)絡。

2021-11-30 22:51:36

機器學習大數(shù)據(jù)技術

使用AWS云端機器學習，構(gòu)建無服務器新聞數(shù)據(jù)管道譯文

本文介紹了如何使用作為Sagemaker端點來部署的機器學習模型在AWS上構(gòu)建無服務器數(shù)據(jù)管道。

2021-11-26 08:00:00

機器學習數(shù)據(jù)庫 AWS

人工智能在提升數(shù)字性能中的作用

人工智能（AI）和機器學習（ML）是我們在數(shù)字營銷領域遇到的頂級營銷術語。這些技術已經(jīng)成為數(shù)字營銷的一個組成部分，并被用來使營銷活動更有吸引力和效率。

2021-11-25 22:54:23

人工智能機器學習技術

如何使機器學習訓練更便宜，更有效

隨著越來越多的企業(yè)將大量任務轉(zhuǎn)向人工智能，企業(yè)很快發(fā)現(xiàn)，培訓人工智能模型是昂貴、困難和耗時的一項工作。

2021-11-14 22:20:45

人工智能機器學習技術

當Adobe遇見機器學習：新Photoshop推多項AI新功能

圖像處理軟件巨頭Adobe擁抱AI已經(jīng)不是一年兩年了。盡管它使用的AI工具并非最新技術，但其真正過人之處是技術背后的產(chǎn)品策略。

2021-11-09 10:23:28

機器學習人工智能計算機

初學者指南：使用Numpy、Keras和PyTorch實現(xiàn)簡單的線性回歸

機器學習是人工智能的一門子科學，其中計算機和機器通常學會在沒有人工干預或顯式編程的情況下自行執(zhí)行特定任務（當然，首先要對他們進行訓練）。

2021-11-08 22:59:04

自監(jiān)督學習簡介以及在三大領域中現(xiàn)狀

機器學習大致分為監(jiān)督、無監(jiān)督、半監(jiān)督和強化學習問題。機器學習通過解決監(jiān)督學習問題獲得了大部分成功。監(jiān)督學習通過學習任務中被標記的數(shù)據(jù)，為最先進的模型提供了更多的性能提升機會。

2021-11-08 22:42:51

機器學習監(jiān)督學習數(shù)據(jù)

一張圖看懂機器學習分類及其應用

這是發(fā)的一張關于機器學習分類及其應用的總結(jié)圖，還是很不錯的，可以幫助大家總結(jié)理解，幫助我們思考。這里面有些內(nèi)容含糊不清，不是特別的內(nèi)容我就忽略了。

2021-11-07 15:04:39

機器學習人工智能數(shù)據(jù)

新的機器學習系統(tǒng)賦予機器人社會技能

麻省理工學院研究人員現(xiàn)在已將某些社會互動納入機器人的框架，使機器能夠理解相互幫助或阻礙的含義，并學會自己執(zhí)行這些社會行為

2021-11-06 10:53:07

機器學習機器人 AI

深度學習發(fā)展下的“摩爾困境”，人工智能又將如何破局？

本文介紹了在Ignite大會上，微軟正式宣布進軍「元宇宙」，并將旗下混合現(xiàn)實會議平臺Mesh融入到Teams中。

2021-11-05 12:10:14

深度學習人工智能微軟

數(shù)據(jù)挖掘從入門到放棄之一線性回歸和邏輯回歸

在機器學習推導里面引入線性代數(shù)的思想，將假設我們用一個表達式來描述放假預測模型，x代表一個房子的特征集，它是一個n×1的列向量，總共有m個特征集，θ是一個n×1的列向量，是我們想要求得未知數(shù)。

2021-11-03 06:57:42

數(shù)據(jù)線性邏輯

機器學習數(shù)個數(shù)，點點鼠標訓練模型，剩下就交給電腦吧

說到機器學習就要提編程，配置環(huán)境，模型訓練，這讓有需求而無編程基礎的朋友們望而卻步。

2021-11-02 23:00:35

機器學習 JAVA 編程

如何使用TensorFlow構(gòu)建機器學習模型

在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個簡單的機器學習模型。

2021-11-02 09:40:50

TensorFlow 機器學習人工智能

部署您的第一個機器學習API 譯文

我們在本項目中將學習如何用簡單的代碼為您的機器學習模型構(gòu)建應用編程接口（API）并加以部署。我花了1小時學習FastAPI，花了5分鐘學習如何部署到Deta服務器。我們還將使用Python Request在本地服務器和遠程服務器上測試API。不妨更深入地了解我們將在項目中使用的這些技術。

2021-11-02 08:00:00

機器學習 API 技術

在銀行業(yè)務中擴大對人工智能和機器學習的應用

銀行治理領導網(wǎng)絡（BGLN）近期召開了一場非現(xiàn)場會議，討論了銀行在擴大人工智能（AI）和機器學習應用時所面臨的機遇和風險，以及針對該領域的監(jiān)管和監(jiān)督所產(chǎn)生的影響。

2021-11-01 21:36:02

人工智能 AI 機器學習

90后華裔教授一年連發(fā)三篇Nature子刊！首個量子神經(jīng)網(wǎng)絡QuantumFlow開源

神經(jīng)網(wǎng)絡是當下計算應用中發(fā)展最快，使用最廣的機器學習算法。然而，隨著應用不斷復雜化導致網(wǎng)絡結(jié)構(gòu)不斷擴大，存儲性能瓶頸已逐漸凸顯。

2021-11-01 12:32:08

量子芯片神經(jīng)網(wǎng)絡

機器學習如何改善網(wǎng)絡安全?

ML可用于網(wǎng)絡安全的不同領域，以改善安全程序，使安全分析師更簡單地迅速發(fā)現(xiàn)、優(yōu)先處理、應對和補救新的威脅，以便更好地理解以前的網(wǎng)絡攻擊，并建立適當?shù)姆烙胧?/a>

2021-11-01 05:51:25

機器學習網(wǎng)絡安全網(wǎng)絡攻擊

AI建模不再難：九章云極DataCanvas發(fā)布兩大開源成果原創(chuàng)

面向AI落地的諸多挑戰(zhàn)，九章云極DataCanvas致力于在兩個方面實現(xiàn)突破：一是通過機器學習和深度學習的自動化，將機器學習建模的能力下沉，實現(xiàn)AI能力的普及化；二是讓數(shù)據(jù)分析的速度更快，服務更及時，從準實時變成毫秒級的實時響應。

2021-10-29 17:05:55

AI建模數(shù)據(jù)科學自動機器學習

模型泛化不必隨機訓練全批量GD媲美SGD，網(wǎng)友：計算成本負擔不起

近來機器學習模型呈現(xiàn)出一種向大模型發(fā)展的趨勢，模型參數(shù)越來越多，但依然具有很好的泛化性能。

2021-10-28 09:30:04

模型人工智能深度學習

泛化性的危機！LeCun發(fā)文質(zhì)疑：測試集和訓練集永遠沒關系

LeCun團隊最近發(fā)了一篇論文，用實驗證明了在高維空間下，測試集和訓練集沒有關系，模型做的一直只有外推沒有內(nèi)插，也就是說訓練集下的模型和測試集表現(xiàn)沒關系！如此一來，刷榜豈不是毫無意義？

2021-10-27 15:57:48

機器學習人工智能計算機

2021 年的人工智能現(xiàn)狀：語言模型、醫(yī)療保健

人工智能正在人類活動和市場投資的兩個關鍵領域擴展——健康和語言?！?021 年 AI 現(xiàn)狀》報告的作者Nathan Benaich 和 Ian Hogarth討論了這些領域的 AI 應用和研究。

2021-10-27 15:21:06

人工智能機器學習技術

終于有人能把Telnet跟SNMP講明白了

Telnet程序的目的是通過網(wǎng)絡提供遠程登錄或虛擬終端能力。SNMP是被廣泛接受并投入使用的工業(yè)標準，它采用輪詢機制，提供最基本的功能集。

2021-10-27 10:57:17

Telnet SNMP 網(wǎng)絡

機器學習可以改變供應鏈管理的十種方式

機器學習在供應鏈中有很多應用，因為它是一種數(shù)據(jù)驅(qū)動的業(yè)務。以下概述了供應鏈管理中機器學習的10種方式，它們可以幫助各行業(yè)領域優(yōu)化業(yè)務和提高效率。

2021-10-27 10:50:14

人工智能 AI 機器學習

機器學習在物聯(lián)網(wǎng)安全策略中應用的意義

物聯(lián)網(wǎng)安全的機器學習 (ML) 方法可以解決其中的一些挑戰(zhàn)。它解決了識別網(wǎng)絡上未知設備的問題，確保它們包含在現(xiàn)有的安全框架中，并使繁忙的 IT 團隊更輕松地管理物聯(lián)網(wǎng)。

2021-10-26 14:44:28

人工智能 AI 深度學習

什么是圖形神經(jīng)網(wǎng)絡（GNN）？譯文

圖形在人們的工作和生活中無處不在。例如，社交網(wǎng)絡就是一張人際關系圖，從A點到B點所走的道路就構(gòu)成了一個圖形，而將網(wǎng)頁連接到其他網(wǎng)頁的鏈接也構(gòu)成一個圖形。當企業(yè)為員工發(fā)放薪酬時，其付款會通過金融機構(gòu)的流程圖進行。

2021-10-26 09:00:00

圖形機器學習深度學習

如何使用Auto-Sklearn和Auto-PyTorch實現(xiàn)自動化機器學習譯文

如今，機器學習（ML）正在廣泛地影響著商業(yè)、工程、以及研究等領域。通常，機器學習水平的進步，與軟件和自動化的深入迭代有著密切的關系。

2021-10-21 09:00:00

機器學習技術工具

計算機架構(gòu)的機器學習

最近機器學習 (ML) 進步的關鍵貢獻者之一是定制加速器的開發(fā)，例如Google TPU和Edge TPU，它們顯著提高了可用計算能力，從而解鎖了各種功能，例如AlphaGo、RankBrain、WaveNets和對話代理。

2021-10-12 09:45:31

機器學習人工智能計算機

加州大學17歲博士生“直言”：解決機器學習“新”問題，需要系統(tǒng)研究“老”方法

過去十年中，機器學習（ML）已經(jīng)讓無數(shù)應用和服務發(fā)生了天翻地覆的變化。隨著其在實際應用中的重要性日益增強，這使人們意識到需要從機器學習系統(tǒng)（MLOps）視角考察機器學習遇到的新挑戰(zhàn)。

2021-10-11 10:30:46

機器學習人工智能計算機

Facebook 使用機器學習優(yōu)化編譯器

Facebook 近日宣布了 CompilerGym 項目，這是一個用于執(zhí)行編譯器優(yōu)化任務的高性能、易于使用的強化學習 (Reinforcement Learning, RL) 環(huán)境庫，用于解決生產(chǎn)環(huán)境中的編譯器優(yōu)化問題。

2021-10-09 12:08:23

Facebook 編譯器機器學習

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