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機器學(xué)習(xí)

2031內(nèi)容??

關(guān)注

涵蓋機器學(xué)習(xí)相關(guān)算法知識、開發(fā)工具、解決方案與應(yīng)用場景。

共 2031 條

人類文化是否被進化鎖死？原創(chuàng) 精選

文化研究是發(fā)展數(shù)百年的人文學(xué)科。然而，因為數(shù)據(jù)規(guī)模受限，以及地理區(qū)域等因素的限制，文化研究一直都是使用小規(guī)模數(shù)據(jù)的研究學(xué)科。

2023-02-08 08:00:00

算法人工智能大數(shù)據(jù)

如何使用 Docker 在 AWS Lambda 上部署機器學(xué)習(xí)模型

如何使用 Docker 在 AWS Lambda 上部署機器學(xué)習(xí)模型

2023-02-07 16:36:34

機器學(xué)習(xí)Docker 無服務(wù)器

如何使用機器學(xué)習(xí)來分析情感

本文將幫助你理解情感分析的概念，并且學(xué)習(xí)如何使用機器學(xué)習(xí)進行情感分析。

2023-02-03 11:40:49

機器學(xué)習(xí)分析情感

CRPS：貝葉斯機器學(xué)習(xí)模型的評分函數(shù)

連續(xù)分級概率評分（Continuous Ranked Probability Score, CRPS）或“連續(xù)概率排位分數(shù)”是一個函數(shù)或統(tǒng)計量，可以將分布預(yù)測與真實值進行比較。

2023-01-31 15:49:51

機器學(xué)習(xí)函數(shù)評分函數(shù)

阿里二面：RocketMQ 消費者拉取一批消息，其中部分消費失敗了，偏移量怎樣更新？

如果一批消息按照順序消費，是不可能出現(xiàn)第 100 條消息消費成功了，但第 50 條消費失敗的情況，因為第 50 條消息失敗的時候，應(yīng)該退出循環(huán)，不再繼續(xù)進行消費。

2023-01-29 08:46:08

RocketMQ 消費者 Consumer

家中狗子都在想些啥，科學(xué)家們利用機器學(xué)習(xí)搞清楚了

人類更關(guān)注對象，但狗子卻不太關(guān)心看到的到底是誰或什么物體，而更在意動作本身。

2023-01-26 00:01:00

機器學(xué)習(xí)大腦活動

大模型推動的人機交互對話

日常生活中，我們常常接觸到一些偏任務(wù)類型的對話系統(tǒng)，比如讓手機助手定鬧鈴、讓智能音箱放首歌。

2023-01-18 10:06:07

數(shù)字人自然語言生成

人工智能、機器學(xué)習(xí)和軟件開發(fā)的未來

您與您最喜愛的應(yīng)用程序之間的每一次成功互動都是質(zhì)量保證 (QA) 團隊共同努力的結(jié)果。這些孜孜不倦的問題獵手確保全球移動設(shè)備用戶日常需求所依賴的應(yīng)用程序的每個方面都能在每次發(fā)布和更新中順利運行。

2023-01-17 13:55:39

人工智能機器學(xué)習(xí)軟件開發(fā)

淺談圖嵌入算法

圖作為一種重要的數(shù)據(jù)表示形式，普遍存在于多樣化的實際場景中，如社交網(wǎng)絡(luò)中的社交圖、電子商務(wù)網(wǎng)站中的用戶興趣圖、科研領(lǐng)域中的論文引文圖等。有效的圖分析能夠幫助人們深入了解數(shù)據(jù)背后的內(nèi)容，從而解決節(jié)點分類、節(jié)點聚類、鏈路預(yù)測等問題。然而圖上的數(shù)學(xué)和統(tǒng)計操作是有限的，將機器學(xué)習(xí)方法直接應(yīng)用到圖上是很有挑戰(zhàn)性的。在這種情況下，圖嵌入似乎是一個合理的解決方案。

2023-01-15 17:57:01

機器學(xué)習(xí)

?數(shù)字人建模和動畫關(guān)鍵技術(shù)

本文將從圖形角度介紹數(shù)字人建模和動畫關(guān)鍵技術(shù)的相關(guān)研究工作，比如人臉建模、頭發(fā)編輯、虛擬服裝等。

2023-01-12 09:40:28

數(shù)字人建模動畫

如何在因果推斷中更好地利用數(shù)據(jù)？

本報告從兩個方面來介紹我們?nèi)绾卫酶嗟臄?shù)據(jù)來做好因果推斷，一個是利用歷史對照數(shù)據(jù)來顯式緩解混淆偏差，另一個是多源數(shù)據(jù)融合下的因果推斷。

2023-01-09 08:39:38

因果推斷機器學(xué)習(xí)

從視頻到音頻：使用VIT進行音頻分類

就機器學(xué)習(xí)而言，音頻本身是一個有廣泛應(yīng)用的完整的領(lǐng)域，包括語音識別、音樂分類和聲音事件檢測等等。

2023-01-05 16:51:04

機器學(xué)習(xí)人工智能

視覺大模型訓(xùn)練和推理加速

Transformer 模型從 attention is all you need 這篇文章中被提出后，在自然語言處理領(lǐng)域的很多任務(wù)上大放異彩。

2023-01-05 09:33:37

視覺模型訓(xùn)練

常見的降維技術(shù)比較：能否在不丟失信息的情況下降低數(shù)據(jù)維度

本文將比較各種降維技術(shù)在機器學(xué)習(xí)任務(wù)中對表格數(shù)據(jù)的有效性。我們將降維方法應(yīng)用于數(shù)據(jù)集，并通過回歸和分類分析評估其有效性。

2023-01-03 15:56:34

機器學(xué)習(xí)降維技術(shù)

使用CLIP構(gòu)建視頻搜索引擎

CLIP(Contrastive Language-Image Pre-training)是一種機器學(xué)習(xí)技術(shù)，它可以準確理解和分類圖像和自然語言文本，這對圖像和語言處理具有深遠的影響，并且已經(jīng)被用作流行的擴散模型DALL-E的底層機制。在這篇文章中，我們將介紹如何調(diào)整CLIP來輔助視頻搜索。

2023-01-03 15:42:29

機器學(xué)習(xí)視頻搜索

兩億臺攝像頭將智能機器視覺推向邊緣

機器視覺（MV）使用的技術(shù)使工業(yè)機器能夠“看到”和分析任務(wù)，并根據(jù)系統(tǒng)看到的內(nèi)容做出快速決策。MV正在迅速成為自動化中最核心的技術(shù)之一。

2023-01-03 10:11:19

機器視覺 MV

一日一卡挑戰(zhàn)：RTX2080Ti搞定大模型訓(xùn)練，算力節(jié)省136倍，學(xué)界歡呼

在該工作中，人們討論了基于 transformer 的語言模型在計算量非常有限的環(huán)境中可以實現(xiàn)多少性能，值得慶幸的是，幾條修改方向可以讓我們在 GLUE 上獲得不錯的下游性能。

2022-12-30 13:42:22

機器學(xué)習(xí)AI

業(yè)界首個適用于固體系統(tǒng)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)波函數(shù)，登上Nature子刊

當(dāng)今社會，“跨界” 逐漸成為各行各業(yè)尋找新可能的一個熱門選擇，學(xué)術(shù)界不同領(lǐng)域之間也時常能摩擦出智慧的火花。隨著人工智能技術(shù)興起，在化學(xué)、物理等領(lǐng)域，傳統(tǒng)的研究方法逐漸與機器學(xué)習(xí)融合。

2022-12-29 08:22:05

機器學(xué)習(xí)人工智能

機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)之?dāng)?shù)字上的距離：點在空間中的距離

通常來講，常見的距離度量包括：點在空間中的距離、字符串間的距離、集合的相似度、變量/概念分布間的距離四種。

2022-12-28 08:44:47

機器學(xué)習(xí)空間距離

因果推斷主要技術(shù)思想與方法總結(jié)

本文回顧因果推斷的兩個流派——潛在結(jié)果模型Rubin Causal Model (RCM; Rubin 1978) 和結(jié)構(gòu)因果模型Causal Diagram (Pearl 1995)的主要技術(shù)思想和方法，以及近年來的新方法和應(yīng)用。

2022-12-27 08:19:25

因果推斷算法

還不會機器學(xué)習(xí)模型部署？15 張圖帶你走進TensorFlow 部署框架！

我根據(jù)自己的經(jīng)驗針對機器學(xué)習(xí)的模型部署進行了科普。在傳統(tǒng)編程中，我們將規(guī)則和數(shù)據(jù)傳遞給程序獲得我們想要的答案，而對于機器學(xué)習(xí)而言，我們是通過答案和數(shù)據(jù)訓(xùn)練出規(guī)則，這個規(guī)則就是機器學(xué)習(xí)的模型。

2022-12-21 19:06:55

機器學(xué)習(xí)人工智能

機器學(xué)習(xí)決策樹實戰(zhàn)演練譯文

現(xiàn)代機器學(xué)習(xí)算法正在改變我們的日常生活，特別是今天想開發(fā)出一些復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)算法比以往任何時候都容易得多。本文將以機器學(xué)習(xí)中的決策樹算法及其應(yīng)用作為實戰(zhàn)案例來論證這一觀點。

2022-12-21 14:39:35

機器學(xué)習(xí)案發(fā)決策樹

使用PyTorch進行知識蒸餾的代碼示例

隨著機器學(xué)習(xí)模型的復(fù)雜性和能力不斷增加。提高大型復(fù)雜模型在小數(shù)據(jù)集性能的一種有效技術(shù)是知識蒸餾，它包括訓(xùn)練一個更小、更有效的模型來模仿一個更大的“教師”模型的行為。

2022-12-19 15:16:46

機器學(xué)習(xí)模型

Spring Boot 接口數(shù)據(jù)加解密就該這樣設(shè)計~

考慮到時間緊迫性，可采用對稱性加密方式，服務(wù)需要對接安卓、IOS、H5三端，另外考慮到H5端存儲密鑰安全性相對來說會低一些，故分針對H5和安卓、IOS分配兩套密鑰；

2022-12-14 09:06:58

接口 Spring 解密

基于SARIMA、XGBoost和CNN-LSTM的時間序列預(yù)測對比

本文將討論通過使用假設(shè)測試、特征工程、時間序列建模方法等從數(shù)據(jù)集中獲得有形價值的技術(shù)。我還將解決不同時間序列模型的數(shù)據(jù)泄漏和數(shù)據(jù)準備等問題，并且對常見的三種時間序列預(yù)測進行對比測試。

2022-12-09 14:50:51

機器學(xué)習(xí)時間序列預(yù)測

簡述機器學(xué)習(xí)加速器的五種類型譯文

過去十年是深度學(xué)習(xí)的時代。我們?yōu)閺腁lphaGo到DELL-E 2的一系列重大事件而激動不已。日常生活中出現(xiàn)了不計其數(shù)的由人工智能（AI）驅(qū)動的產(chǎn)品或服務(wù)，包括Alexa設(shè)備、廣告推薦、倉庫機器人和自動駕駛汽車等。

2022-12-09 08:00:00

深度學(xué)習(xí)人工智能機器學(xué)習(xí)

年終盤點：2022年最炙手可熱的十家數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司

對數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)工具的需求，催生了一批在數(shù)據(jù)科學(xué)或者是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域開發(fā)前沿技術(shù)的初創(chuàng)公司，下面來看看其中這10家。

2022-12-07 12:08:26

機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)科學(xué)

為機器學(xué)習(xí)模型設(shè)置最佳閾值：0.5是二元分類的最佳閾值嗎

對于二元分類，分類器輸出一個實值分數(shù)，然后通過對該值進行閾值的區(qū)分產(chǎn)生二元的相應(yīng)。例如，邏輯回歸輸出一個概率(一個介于0.0和1.0之間的值);得分等于或高于0.5的觀察結(jié)果產(chǎn)生正輸出(許多其他模型默認使用0.5閾值)。

2022-12-06 17:02:10

機器學(xué)習(xí)模型設(shè)置

十個用于 AutoML 的 GitHub 存儲庫

自動化機器學(xué)習(xí)（通常稱為 AutoML）使機器學(xué)習(xí)變得更容易。AutoML 使用由給定框架完成的自動處理，使非機器學(xué)習(xí)專家更容易使用機器學(xué)習(xí)。

2022-12-04 23:39:33

機器學(xué)習(xí)AutoML

機器學(xué)習(xí)助力高質(zhì)量軟件工程譯文精選

本文旨在探討借助機器學(xué)習(xí)技術(shù)實現(xiàn)軟件工程項目的性能預(yù)測，從而幫助開發(fā)團隊能夠正確地進行方向調(diào)整。

2022-12-02 10:38:50

機器學(xué)習(xí)開發(fā)工程項目

研究表明強化學(xué)習(xí)模型容易受到成員推理攻擊譯文

隨著機器學(xué)習(xí)成為人們每天都在使用的很多應(yīng)用程序的一部分，人們越來越關(guān)注如何識別和解決機器學(xué)習(xí)模型的安全和隱私方面的威脅。

2022-12-01 08:00:00

機器學(xué)習(xí)算法安全

人工智能：PyTorch深度學(xué)習(xí)框架

PyTorch是一個基于Torch的Python機器學(xué)習(xí)框架。它是由Facebook的人工智能研究小組在2016年開發(fā)的，解決了Torch因為使用Lua編程語言普及度不高的問題，故采用了集成非常廣泛的Python編程語言來實現(xiàn)。

2022-11-25 07:35:57

PyTorch Python 學(xué)習(xí)框架

什么是智慧醫(yī)院？

智慧醫(yī)院主要依靠數(shù)據(jù)驅(qū)動的洞察力（包括機器學(xué)習(xí)模型和人工智能醫(yī)療設(shè)備）來促進決策制定……

2022-11-23 10:47:48

智慧醫(yī)院人工智能機器學(xué)習(xí)

使用馬爾可夫鏈構(gòu)建文本生成器

本文中將介紹一個流行的機器學(xué)習(xí)項目——文本生成器，你將了解如何構(gòu)建文本生成器，并了解如何實現(xiàn)馬爾可夫鏈以實現(xiàn)更快的預(yù)測模型。

2022-11-21 17:44:03

機器學(xué)習(xí)文本生成器自然語言

機器學(xué)習(xí)如何賦能自動駕駛汽車

配備機器學(xué)習(xí)算法的自動駕駛汽車可以做出更好的決策、識別和分類物體，以及解釋情況。

2022-11-21 11:50:59

機器學(xué)習(xí)自動駕駛

Meta和Twitter人工智能和機器學(xué)習(xí)部門的裁員意味著什么

作為Twitter公司大規(guī)模裁員舉動的一部分，該公司致力于使Twitter的算法更加透明和公平的道德人工智能團隊在十天前被整體解雇了。這個名為ML Ethics的團隊由Rumman Chowdhury領(lǐng)導(dǎo)，她以在應(yīng)用算法倫理領(lǐng)域的領(lǐng)導(dǎo)地位而聞名。

2022-11-16 14:12:30

人工智能機器學(xué)習(xí)裁員

剖析決策樹算法譯文精選

關(guān)于決策樹，您需要知道如何建立它，及決策樹分類器的優(yōu)化方法。

2022-11-11 08:00:00

決策樹機器學(xué)習(xí)監(jiān)督學(xué)習(xí)

流行的 Python 機器學(xué)習(xí)庫的趨勢和比較

Python 是全球最流行的編程語言之一，擁有越來越多的庫和框架?？纯醋钚碌摹?

2022-11-10 16:00:21

Python 機器學(xué)習(xí)編程語言

圖嵌入概述：節(jié)點、邊和圖嵌入方法及Python實現(xiàn)

近年來基于圖的機器學(xué)習(xí)有了很大的發(fā)展?；趫D的方法在數(shù)據(jù)科學(xué)中的許多常見問題中都有應(yīng)用，例如鏈接預(yù)測、社群發(fā)現(xiàn)、節(jié)點分類等。

2022-11-10 15:25:09

機器學(xué)習(xí)Python 圖嵌入

零售業(yè)中的機器學(xué)習(xí)：要點和十個關(guān)鍵應(yīng)用

零售業(yè)中的機器學(xué)習(xí)依賴于自我改進的計算機算法，這些算法用于處理數(shù)據(jù)，發(fā)現(xiàn)變量之間的重復(fù)模式和異常，并自主學(xué)習(xí)這種關(guān)系如何影響或決定行業(yè)的趨勢、現(xiàn)象和業(yè)務(wù)場景。

2022-11-07 14:29:46

機器學(xué)習(xí)零售業(yè)

基于機器學(xué)習(xí)和約束優(yōu)化的數(shù)字孿生建模譯文精選

本文將通過案例分析來探討當(dāng)下行業(yè)中兩種廣泛應(yīng)用的不同類型的數(shù)字孿生——機器學(xué)習(xí)和約束優(yōu)化，并比較用于建模這兩種不同類型孿生的數(shù)據(jù)科學(xué)技術(shù)。

2022-11-07 08:00:00

機器學(xué)習(xí)數(shù)字孿生數(shù)據(jù)科學(xué)

11個常見的分類特征的編碼技術(shù)

機器學(xué)習(xí)算法只接受數(shù)值輸入，所以如果我們遇到分類特征的時候都會對分類特征進行編碼，本文總結(jié)了常見的11個分類變量編碼方法。

2022-11-06 15:35:53

機器學(xué)習(xí)算法編碼

面試記錄：HashMap核心知識，擾動函數(shù)、負載因子、擴容鏈表拆分

HashMap 最早出現(xiàn)在 JDK 1.2中，底層基于散列算法實現(xiàn)。HashMap 允許 null 鍵和 null 值，在計算哈鍵的哈希值時，null 鍵哈希值為 0。HashMap 并不保證鍵值對的順序，這意味著在進行某些操作后，鍵值對的順序可能會發(fā)生變化。另外，需要注意的是，HashMap 是非線程安全類，在多線程環(huán)境下可能會存在問題。

2022-11-04 09:01:45

HashMap 函數(shù)擴容鏈

聲學(xué)領(lǐng)域的機器學(xué)習(xí)研究可以開啟多模態(tài)元宇宙

研究人員首先使用這個機器學(xué)習(xí)模型來了解房間中的任何聲音是如何在空間中傳播的，按照人們通過聲音理解自身所處環(huán)境的方式構(gòu)建3D房間的圖景。

2022-11-03 14:48:29

機器學(xué)習(xí)元宇宙

用機器學(xué)習(xí)解碼一顆“失聲”15年的大腦，讓它“開口說話”

如果我們能夠更好地了解我們試圖解碼的大腦系統(tǒng)，以及癱瘓如何改變它們的活動，那么最大的突破可能會到來。我們已經(jīng)意識到，無法向聲道肌肉發(fā)送指令的癱瘓患者的神經(jīng)模式與能夠發(fā)送指令的癲癇患者的神經(jīng)模式截然不同。

2022-11-01 12:30:11

機器學(xué)習(xí)解碼系統(tǒng)

生成式AI應(yīng)用的五大優(yōu)勢

生成式AI是指使用AI和機器學(xué)習(xí)算法使機器能夠創(chuàng)建新的數(shù)字視頻、圖像、文本、音頻或代碼的技術(shù)。

2022-10-31 13:26:12

機器學(xué)習(xí)人工智能算法

機器學(xué)習(xí)超參數(shù)調(diào)優(yōu)總結(jié)(PySpark ML)

CrossValidator交叉驗證器首先將數(shù)據(jù)集分割為一組折疊數(shù)據(jù)集，這些折疊數(shù)據(jù)集用作單獨的訓(xùn)練數(shù)據(jù)集和測試數(shù)據(jù)集。例如，當(dāng)k=3次時，CrossValidator將生成3對(訓(xùn)練，測試)數(shù)據(jù)集，每對數(shù)據(jù)集使用2/3的數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，1/3的數(shù)據(jù)進行測試。

2022-10-31 11:33:30

機器學(xué)習(xí)參數(shù)調(diào)優(yōu)

使用PyTorch進行小樣本學(xué)習(xí)的圖像分類

近年來，基于深度學(xué)習(xí)的模型在目標(biāo)檢測和圖像識別等任務(wù)中表現(xiàn)出色。像ImageNet這樣具有挑戰(zhàn)性的圖像分類數(shù)據(jù)集，包含1000種不同的對象分類，現(xiàn)在一些模型已經(jīng)超過了人類水平上。

2022-10-30 15:00:40

小樣本學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)集機器學(xué)習(xí)

是什么阻礙人工智能進步？還是數(shù)據(jù)的問題

弗雷斯特咨詢公司(Forrester Consulting)代表Capital One進行的一項新調(diào)查顯示，缺乏堅實的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)和堅實的數(shù)據(jù)工作流正阻礙企業(yè)在機器學(xué)習(xí)和人工智能方面取得更大進展。

2022-10-28 15:58:07

人工智能機器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

十個機器學(xué)習(xí)中常用的距離度量方法

距離度量是有監(jiān)督和無監(jiān)督學(xué)習(xí)算法的基礎(chǔ)，包括k近鄰、支持向量機和k均值聚類等。

2022-10-28 15:19:28

機器學(xué)習(xí)距離度量數(shù)據(jù)集

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