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機(jī)器學(xué)習(xí)

2031內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機(jī)器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識(shí)、開(kāi)發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場(chǎng)景。

共 2031 條

使用高斯混合模型拆分多模態(tài)分布

本文介紹如何使用高斯混合模型將一維多模態(tài)分布拆分為多個(gè)分布。

2023-09-29 22:31:25

高斯混合模型機(jī)器學(xué)習(xí)

基于機(jī)器學(xué)習(xí)的 Android 惡意 App 識(shí)別

經(jīng)過(guò)多次嘗試，我們暫時(shí)未能訓(xùn)練出一個(gè)在單一數(shù)據(jù)集上訓(xùn)練，而在其他數(shù)據(jù)集上也具有理想準(zhǔn)確率的模型。因此，我們決定將應(yīng)用寶和 APKPure 的數(shù)據(jù)合并作為 Benign APK 的訓(xùn)練集，同時(shí)將其他幾個(gè) Malware 數(shù)據(jù)集也合并作為 Malware APK 的訓(xùn)練集，以提高樣本的平均均衡度。

2023-09-27 07:56:25

機(jī)器學(xué)習(xí)Android 惡意

Python中進(jìn)行特征重要性分析的九個(gè)常用方法

特征重要性分析用于了解每個(gè)特征(變量或輸入)對(duì)于做出預(yù)測(cè)的有用性或價(jià)值。目標(biāo)是確定對(duì)模型輸出影響最大的最重要的特征，它是機(jī)器學(xué)習(xí)中經(jīng)常使用的一種方法。

2023-09-18 15:54:56

Python 機(jī)器學(xué)習(xí)

輕松掌握MLOps的操作指南譯文精選

本文強(qiáng)調(diào)MLOps（機(jī)器學(xué)習(xí)運(yùn)營(yíng)）的重要性，并詳細(xì)介紹了其五個(gè)關(guān)鍵階段：?jiǎn)栴}框架、解決方案框架、數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、模型構(gòu)建和分析以及模型服務(wù)和監(jiān)控。

2023-09-13 08:00:00

MLOps 數(shù)據(jù)科學(xué)

AI與機(jī)器學(xué)習(xí)集成架構(gòu)：實(shí)現(xiàn)智能決策

人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning）的崛起正在深刻地改變著各行各業(yè)。隨著數(shù)據(jù)量的不斷增大和計(jì)算能力的提升，利用AI和機(jī)器學(xué)習(xí)來(lái)做出智能決策已經(jīng)成為企業(yè)和組織的關(guān)鍵戰(zhàn)略之一。

2023-09-11 10:55:59

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)操作可以徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全

MLOps 是一個(gè)強(qiáng)大的框架，可以顯著增強(qiáng)網(wǎng)絡(luò)安全防御。通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)模型的功能，組織可以改進(jìn)威脅檢測(cè)、實(shí)時(shí)監(jiān)控、惡意軟件分析和用戶行為分析。

2023-09-11 06:15:55

機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)安全

機(jī)器學(xué)習(xí)操作可以徹底改變網(wǎng)絡(luò)安全

MLOps 是一個(gè)相對(duì)較新的領(lǐng)域，結(jié)合了機(jī)器學(xué)習(xí)和軟件工程。它專注于以更高效和自動(dòng)化的方式開(kāi)發(fā)和部署機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)。這使得組織能夠在其安全計(jì)劃中加速機(jī)器學(xué)習(xí)的使用，縮短檢測(cè)和響應(yīng)時(shí)間，并最終降低風(fēng)險(xiǎn)。

2023-09-11 00:03:45

機(jī)器學(xué)習(xí)MLOps 軟件工程

讓算力不再成為瓶頸，小紅書(shū)機(jī)器學(xué)習(xí)異構(gòu)硬件推理優(yōu)化之道

近些年，機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的視頻、圖像、文本和推廣搜等應(yīng)用，其模型計(jì)算量和參數(shù)量遠(yuǎn)遠(yuǎn)超過(guò) CPU 摩爾定律的增長(zhǎng)速度。在此背景下，GPU 的算力發(fā)展和大模型的發(fā)展不謀而合。

2023-09-07 11:16:15

GPU 機(jī)器學(xué)習(xí)

論可再現(xiàn)性在機(jī)器學(xué)習(xí)中的重要性譯文

本文介紹了更有效的數(shù)據(jù)管理、版本控制和實(shí)驗(yàn)跟蹤方法如何有助于構(gòu)建可再現(xiàn)的機(jī)器學(xué)習(xí)管道。

2023-09-04 09:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)算法

通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)徹底改變物流和供應(yīng)鏈管理

機(jī)器學(xué)習(xí)可以提供顯著的好處，包括實(shí)時(shí)需求預(yù)測(cè)、可持續(xù)物流和高級(jí)預(yù)測(cè)分析。

2023-08-25 15:24:38

機(jī)器學(xué)習(xí)供應(yīng)鏈

Gartner：2023年機(jī)器學(xué)習(xí)主要趨勢(shì)

作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的突破性技術(shù)，生成式人工智能是討論的焦點(diǎn)。預(yù)計(jì)它會(huì)以某種方式影響每個(gè)行業(yè)，Gartner提出的一些趨勢(shì)與生成式 AI 工具的進(jìn)步和擴(kuò)散有關(guān)。

2023-08-23 13:00:06

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

Gartner：2023 年機(jī)器學(xué)習(xí)主要趨勢(shì)

機(jī)器學(xué)習(xí)在各行業(yè)的采用持續(xù)快速增長(zhǎng)。以下是 Gartner 認(rèn)為將影響其未來(lái)使用的主要趨勢(shì)……

2023-08-22 10:30:56

機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)

預(yù)測(cè)熱門歌曲成功率 97%？這份清單前來(lái)「打假」

音樂(lè)公司都希望自己能夠預(yù)測(cè)到下一次的音樂(lè)潮流，準(zhǔn)確地挑選出下一首熱門歌曲，賺個(gè)盆滿缽滿。那實(shí)現(xiàn)這種預(yù)測(cè)是可能的嗎？

2023-08-21 13:30:18

預(yù)測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)

揭秘物聯(lián)網(wǎng)中的數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)

為了了解數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)在物聯(lián)網(wǎng)中發(fā)揮的重要作用，我們將剖析每種實(shí)踐并發(fā)現(xiàn)它們?nèi)绾螁为?dú)和共同運(yùn)作。以下是有關(guān)數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)的一些最常見(jiàn)問(wèn)題的解答。

2023-08-18 10:34:29

機(jī)器學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)

基于時(shí)態(tài)差分法的強(qiáng)化學(xué)習(xí)：Sarsa和Q-learning

時(shí)態(tài)差分法（Temporal Difference, TD）是一類在強(qiáng)化學(xué)習(xí)中廣泛應(yīng)用的算法，用于學(xué)習(xí)價(jià)值函數(shù)或策略。Sarsa和Q-learning都是基于時(shí)態(tài)差分法的重要算法，用于解決馬爾可夫決策過(guò)程（Markov Decision Process, MDP）中的強(qiáng)化學(xué)習(xí)問(wèn)題。

2023-08-14 16:49:13

強(qiáng)化學(xué)習(xí)時(shí)態(tài)差分法

10種生成式人工智能顛覆傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的方式譯文

生成式人工智能不僅僅適用于聊天機(jī)器人，存儲(chǔ)、結(jié)構(gòu)化和查詢數(shù)據(jù)的方式也正在被改變。以下是10種生成式人工智能顛覆傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫(kù)的方式。

2023-08-14 16:39:55

人工智能數(shù)據(jù)庫(kù)

簡(jiǎn)述WebGPT，你學(xué)會(huì)了嗎？

通過(guò) WebGPU 將高級(jí)機(jī)器學(xué)習(xí)模型引入瀏覽器為開(kāi)發(fā)人員提供了許多機(jī)會(huì)，它提出了一個(gè)未來(lái)的愿景，即 Web 應(yīng)用程序更強(qiáng)大、響應(yīng)更快、更注重隱私。

2023-08-01 12:51:18

WebGPT 機(jī)器學(xué)習(xí)模型

保險(xiǎn)反欺詐風(fēng)控實(shí)踐

本文將介紹太平金科關(guān)于保險(xiǎn)反欺詐的風(fēng)控體系建設(shè)工作。下面介紹一下保險(xiǎn)行業(yè)中高發(fā)領(lǐng)域的車險(xiǎn)和健康險(xiǎn)的含義及其識(shí)別方法。

2023-07-31 07:43:29

保險(xiǎn)反欺詐前沿技術(shù)

北大元培校友論文獲ICML時(shí)間檢驗(yàn)獎(jiǎng)，Hinton弟子一作，生成式AI成今年熱門獲獎(jiǎng)理由

這篇論文通過(guò)黑盒優(yōu)化（black-box optimization）和對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的理解和進(jìn)步證明，超參數(shù)調(diào)優(yōu)是一個(gè)嚴(yán)謹(jǐn)?shù)目茖W(xué)和工程問(wèn)題，可以通過(guò)系統(tǒng)化方法而非啟發(fā)式方法來(lái)解決。論文對(duì)數(shù)百個(gè)超參數(shù)進(jìn)行了自動(dòng)調(diào)優(yōu)的實(shí)驗(yàn)，這也是對(duì)算法超參數(shù)調(diào)優(yōu)最有說(shuō)服力的示例之一。

2023-07-28 14:49:00

黑盒優(yōu)化機(jī)器學(xué)習(xí)

LLM-Blender：大語(yǔ)言模型也可以進(jìn)行集成學(xué)習(xí)

最近在看arxiv的時(shí)候發(fā)現(xiàn)了一個(gè)有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法來(lái)對(duì)大語(yǔ)言模型進(jìn)行集成。

2023-07-24 15:20:05

機(jī)器學(xué)習(xí)集成學(xué)習(xí)

基于Gym Anytrading 的強(qiáng)化學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單實(shí)例

近年來(lái)強(qiáng)化學(xué)習(xí)(RL)在算法交易領(lǐng)域受到了極大的關(guān)注。強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法從經(jīng)驗(yàn)中學(xué)習(xí)并基于獎(jiǎng)勵(lì)優(yōu)化行動(dòng)使其非常適合交易機(jī)器人。在這篇文章，我們將簡(jiǎn)單介紹如何使用Gym Anytrading環(huán)境和GME (GameStop Corp.)交易數(shù)據(jù)集構(gòu)建一個(gè)基于強(qiáng)化學(xué)習(xí)的交易機(jī)器人。

2023-07-20 15:18:42

強(qiáng)化學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)

基于Kubernetes環(huán)境的高擴(kuò)展機(jī)器學(xué)習(xí)部署利器——KServe 譯文精選

憑借正確的Kubernetes專業(yè)知識(shí)，KServe可以成為一個(gè)強(qiáng)大的工具，使企業(yè)能夠輕松地在任何云提供商中擴(kuò)展其機(jī)器學(xué)習(xí)部署，以滿足日益增長(zhǎng)的需求。

2023-07-10 10:23:30

Kubernetes KServe 機(jī)器學(xué)習(xí)

Midjourney和Other Diffusion模型如何從隨機(jī)噪聲生成圖像譯文精選

擴(kuò)散模型（如Midjourney和DALL-E 2）可以生成令人驚嘆的圖像，但它們的訓(xùn)練始終從完全的噪聲開(kāi)始。

2023-07-06 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)擴(kuò)散模型 Midjourney

機(jī)器學(xué)習(xí)如何徹底改變醫(yī)療保健行業(yè)？

醫(yī)療保健行業(yè)的機(jī)器學(xué)習(xí)現(xiàn)在是一個(gè)日益增長(zhǎng)的研究領(lǐng)域，因?yàn)閷I(yè)人員和醫(yī)療系統(tǒng)越來(lái)越容易獲得有助于治療的患者數(shù)據(jù)。

2023-07-03 11:20:04

機(jī)器學(xué)習(xí)醫(yī)療保健

凝聚眾智突破人工智能技術(shù)高地，上海昇思 AI 框架&大模型創(chuàng)新中心正式啟動(dòng)

上海昇思AI框架&大模型創(chuàng)新中心將充分利用昇思MindSpore在算力駕馭、應(yīng)用開(kāi)發(fā)等方面的優(yōu)勢(shì)，立足上海，輻射全國(guó)，支持全國(guó)范圍的科研院所、高校、AI技術(shù)企業(yè)孵化創(chuàng)新應(yīng)用。

2023-06-20 11:49:04

如何應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)增強(qiáng)員工效率？

通過(guò)利用機(jī)器學(xué)習(xí)的力量，組織可以簡(jiǎn)化流程，讓員工能夠?qū)r(shí)間重新集中在真正重要的工作上。

2023-06-16 14:46:46

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

機(jī)器學(xué)習(xí)如何影響未來(lái)就業(yè)市場(chǎng)

機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)是一種人工智能(AI)，它允許系統(tǒng)從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)、做出決策并隨著時(shí)間的推移而改進(jìn)，而無(wú)需明確的編程。神奇之處在于發(fā)現(xiàn)模式并產(chǎn)生見(jiàn)解的算法，使系統(tǒng)在每次數(shù)據(jù)交互中變得更加智能。

2023-06-15 10:04:01

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

量子機(jī)器學(xué)習(xí)Variational Quantum Classifier (VQC)簡(jiǎn)介

變分量子分類器（Variational Quantum Classifier，簡(jiǎn)稱VQC）是一種利用量子計(jì)算技術(shù)進(jìn)行分類任務(wù)的機(jī)器學(xué)習(xí)算法。它屬于量子機(jī)器學(xué)習(xí)算法家族，旨在利用量子計(jì)算機(jī)的計(jì)算能力，潛在地提升經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)方法的性能。

2023-06-13 15:35:36

機(jī)器學(xué)習(xí)變分量子分類器

機(jī)器學(xué)習(xí)如何應(yīng)對(duì)氣候變化

機(jī)器學(xué)習(xí)用于應(yīng)對(duì)氣候變化的關(guān)鍵方法之一是開(kāi)發(fā)更準(zhǔn)確的氣候模型。這些模型對(duì)于預(yù)測(cè)地球氣候在未來(lái)將如何變化，以及為與減排和適應(yīng)措施相關(guān)的政策決策提供信息至關(guān)重要。

2023-06-13 10:27:58

機(jī)器學(xué)習(xí)氣候變化

用Python監(jiān)測(cè)MLOps管道中的模型性能譯文

這篇Python教程介紹了如何通過(guò)監(jiān)測(cè)性能來(lái)維持生產(chǎn)環(huán)境中模型的質(zhì)量。

2023-06-13 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)Python MLOps

探索量子機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)：綜合指南

量子機(jī)器學(xué)習(xí)是量子計(jì)算和人工智能交叉領(lǐng)域中一個(gè)快速發(fā)展的領(lǐng)域，有望徹底改變我們處理和分析數(shù)據(jù)的方式。

2023-06-12 17:17:52

機(jī)器學(xué)習(xí)量子計(jì)算

使用 NLPAUG 進(jìn)行文本數(shù)據(jù)的擴(kuò)充增強(qiáng)

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，訓(xùn)練數(shù)據(jù)集的質(zhì)量在很大程度上決定了模型的有效性。我們往往沒(méi)有足夠的多樣化數(shù)據(jù)，這影響了模型的準(zhǔn)確性。這時(shí)數(shù)據(jù)增強(qiáng)技術(shù)就派上了用場(chǎng)。

2023-06-11 17:00:06

機(jī)器學(xué)習(xí)NLPAUG 數(shù)據(jù)集

Web 端實(shí)時(shí)防擋臉彈幕（基于機(jī)器學(xué)習(xí)）

客戶端播放視頻同時(shí)，實(shí)時(shí)從畫(huà)面提取人像區(qū)域信息，將人像區(qū)域信息導(dǎo)出成圖片與彈幕合成，人像區(qū)域不顯示彈幕。

2023-06-09 13:07:56

Web 機(jī)器學(xué)習(xí)瀏覽器

蘋(píng)果 WWDC23 不提“人工智能”，更傾向使用“機(jī)器學(xué)習(xí)”

蘋(píng)果公司在周一的 WWDC 2023 主題演講中，除了發(fā)布了備受期待的 Mac Pro 和 Vision Pro 等新產(chǎn)品外，還展示了其在機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的最新進(jìn)展。

2023-06-06 14:29:13

機(jī)器學(xué)習(xí)蘋(píng)果

如何通過(guò)人工智能（AI）和機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)對(duì)零售勞動(dòng)力和執(zhí)行方面的挑戰(zhàn)

今年以來(lái)國(guó)內(nèi)消費(fèi)持續(xù)恢復(fù)，國(guó)內(nèi)零售市場(chǎng)呈穩(wěn)步發(fā)展態(tài)勢(shì)，而商務(wù)部也將2023年定為“消費(fèi)提振年”，消費(fèi)的基礎(chǔ)性作用被進(jìn)一步強(qiáng)調(diào)。

2023-06-02 17:45:32

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)的交叉：智能設(shè)備和預(yù)測(cè)分析

機(jī)器學(xué)習(xí)和物聯(lián)網(wǎng)的交叉正在為智能設(shè)備和預(yù)測(cè)分析的新時(shí)代鋪平道路。隨著這些技術(shù)不斷發(fā)展并變得更加集成，我們可以期望看到我們生活、工作以及與環(huán)境互動(dòng)的方式發(fā)生重大改進(jìn)。智能家居的未來(lái)是光明的，增強(qiáng)預(yù)測(cè)分析的潛力才剛剛開(kāi)始實(shí)現(xiàn)。

2023-06-01 15:39:01

機(jī)器學(xué)習(xí)物聯(lián)網(wǎng)

圖像分割模型實(shí)戰(zhàn)——用戶反饋應(yīng)用（2）譯文精選

本文是訓(xùn)練現(xiàn)成的圖像分割模型來(lái)響應(yīng)用戶反饋操作案例的第2部分，重點(diǎn)介紹如何實(shí)現(xiàn)自動(dòng)化方式生成訓(xùn)練模型。

2023-06-01 09:00:00

圖像分割模自動(dòng)化

圖像分割模型實(shí)戰(zhàn)——用戶反饋應(yīng)用（1）譯文精選

本系列文章通過(guò)構(gòu)建一個(gè)完整的實(shí)戰(zhàn)案例來(lái)介紹如何通過(guò)Voronoi貼瓷（Voronoi Tiling）算法訓(xùn)練現(xiàn)成的圖像分割模型來(lái)響應(yīng)用戶反饋操作。

2023-06-01 08:00:00

圖像分割機(jī)器學(xué)習(xí)

淺析多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí) 原創(chuàng) 精選

人類有五種基本感官:觸覺(jué)、視覺(jué)、聽(tīng)覺(jué)、嗅覺(jué)和味覺(jué)。與每一種感覺(jué)相關(guān)的感覺(jué)器官向大腦發(fā)送信息，幫助我們理解和感知我們周圍的世界。

2023-05-28 23:26:16

多模態(tài)機(jī)器學(xué)習(xí)大腦

圖靈獎(jiǎng)得主，超算Top 500榜單創(chuàng)始人：機(jī)器學(xué)習(xí)太過(guò)依賴GPU了！

美國(guó)圖靈獎(jiǎng)獲得者Dongarra近日接受采訪時(shí)表示，我們用GPU，太多了。

2023-05-26 14:00:37

圖靈獎(jiǎng)機(jī)器學(xué)習(xí)GPU

使用Scikit-Learn，快速掌握機(jī)器學(xué)習(xí)預(yù)測(cè)方法

在機(jī)器學(xué)習(xí)中，predict和predict_proba、predict_log_proba和decision_function方法都是用來(lái)根據(jù)訓(xùn)練好的模型進(jìn)行預(yù)測(cè)的。

2023-05-26 12:45:22

predict?方法數(shù)據(jù)

什么是光學(xué)和智能字符識(shí)別？

物理文檔可能會(huì)損壞或丟失，而OCR和ICR可提供占用所需空間的數(shù)字備份。相比于手動(dòng)搜索存儲(chǔ)區(qū)域的文檔，數(shù)字化信息可以快速搜索。

2023-05-26 10:52:48

智能字符 OCR

制造業(yè)中的預(yù)測(cè)質(zhì)量分析：人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)如何改變行業(yè)

通過(guò)預(yù)測(cè)分析質(zhì)量管理，制造商現(xiàn)在可以利用人工智能(AI)和機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)等前沿技術(shù)，在質(zhì)量問(wèn)題出現(xiàn)之前得以識(shí)別和避免，這顯著地提高了企業(yè)的生產(chǎn)力和盈利能力。

2023-05-19 14:41:06

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

一文帶你了解什么是梯度下降

梯度下降并不是一個(gè)很復(fù)雜的數(shù)學(xué)工具，其歷史已經(jīng)有200多年了，但是人們可能不曾料到，這樣一個(gè)相對(duì)簡(jiǎn)單的數(shù)學(xué)工具會(huì)成為諸多機(jī)器學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，而且還配合著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)點(diǎn)燃了深度學(xué)習(xí)革命。

2023-05-17 11:33:45

梯度下降機(jī)器學(xué)習(xí)

Python高級(jí)篇—數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)

在Python中，有幾個(gè)流行的庫(kù)可用于數(shù)據(jù)科學(xué)任務(wù)。這些庫(kù)包括NumPy、Pandas和Matplotlib。

2023-05-16 08:31:04

Python 數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)

一文讀懂什么是機(jī)器學(xué)習(xí)

世界充滿了數(shù)據(jù)——由人和計(jì)算機(jī)生成的圖像、視頻、電子表格、音頻和文本充斥著互聯(lián)網(wǎng)，將我們淹沒(méi)在信息的海洋中。

2023-05-11 15:24:12

機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)都能做些什么呢？你知道嗎？

機(jī)器學(xué)習(xí)的訣竅在于要了解自己的問(wèn)題，并針對(duì)自己的問(wèn)題選擇最佳的機(jī)器學(xué)習(xí)方法（算法），也就是找到哪一種技術(shù)最有可能適合這種情況。如果能把場(chǎng)景或任務(wù)和適宜的技術(shù)連接起來(lái)，就可以在遇到問(wèn)題時(shí)心中有數(shù)，迅速定位一個(gè)解決方向。

2023-05-04 12:43:26

機(jī)器學(xué)習(xí)算法

機(jī)器學(xué)習(xí)如何徹底改變客戶體驗(yàn)

機(jī)器學(xué)習(xí)通過(guò)增加更多的簡(jiǎn)單性、效率和生產(chǎn)力來(lái)改善客戶體驗(yàn)。

2023-05-04 09:48:54

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

飛槳面向異構(gòu)場(chǎng)景下的自動(dòng)并行設(shè)計(jì)與實(shí)踐

本文將分享飛槳在面向異構(gòu)場(chǎng)景下的自動(dòng)并行設(shè)計(jì)與實(shí)踐。

2023-05-04 08:23:03

AI基礎(chǔ)設(shè)施機(jī)器學(xué)習(xí)

如何處理生產(chǎn)環(huán)境中的數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)偏誤？譯文

您是否需要確定自己的數(shù)據(jù)集存在性別或種族方面的偏誤？是否需要確保所使用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型沒(méi)有偏誤，即使數(shù)據(jù)有偏誤？如果您對(duì)上述問(wèn)題的回答是肯定的，那么這篇文章就適合您閱讀。

2023-04-28 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集

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