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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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芯行紀機器學習優(yōu)化工具AmazeME-Place簡介
布局(Placement)是芯片后端設計中最需要全局視角的步驟,它前置約束所有后續(xù)環(huán)節(jié),直接決定了PPAC(Performance、Power、Area...
在RT-Thread上部署TensorFlow Lite實現交通工具識別(附虛擬U盤部署技巧)
隨著人工智能、神經網絡以及機器學習應用的發(fā)展,邊緣處理的場景越來越多,一些針對IOT設備和嵌入式設備的遷移學習網絡應運而生,TensorflowLite...
Axelera AI:邊緣計算加速智能創(chuàng)新解決方案
隨著人工智能技術的不斷發(fā)展,邊緣計算(EdgeComputing)已成為企業(yè)創(chuàng)新與數字化轉型的重要引擎。如何在有限的計算資源下,實現高速且精確的AI推理...
隨著機器學習和人工智能技術的迅猛發(fā)展,傳統的中央處理單元(CPU)和圖形處理單元(GPU)已經無法滿足高效處理大規(guī)模數據和復雜模型的需求。FPGA(現場...
機器學習異常檢測實戰(zhàn):用Isolation Forest快速構建無標簽異常檢測系統
本文轉自:DeepHubIMBA無監(jiān)督異常檢測作為機器學習領域的重要分支,專門用于在缺乏標記數據的環(huán)境中識別異常事件。本文深入探討異常檢測技術的理論基礎...
【RA8D1-Vision Board】openmv實現鳥巢識別 | 技術集結
項目簡介本項目使用EdgeImpulse進行模型的訓練。EdgeImpulse是一個端到端的開發(fā)平臺,專為構建和部署嵌入式機器學習模型而設計。它使開發(fā)人...
樹莓派5上的Gemma 2:如何打造高效的邊緣AI解決方案?
從數學基礎到邊緣實現,研究團隊:Conecta.ai(ufrn.br)摘要1.引言2.GEMMA2:通用集成機器模型算法2.1模型架構2.2預訓練2.3...
恩智浦eIQ Time Series Studio工具使用教程之數據操作
上期講到的“Utilities”模塊中“Data Intelligence”數據智能工具。數據智能工具可以幫助用戶評估數據集的平衡性,確定各個數據通道/...
邊緣計算中的機器學習:基于 Linux 系統的實時推理模型部署與工業(yè)集成!
你好,旅行者!歡迎來到Medium的這一角落。在本文中,我們將把一個機器學習模型(神經網絡)部署到邊緣設備上,利用從ModbusTCP寄存器獲取的實時數...
恩智浦eIQ Time Series Studio工具使用教程之數據智能
Hello 大家好,今天繼續(xù)為大家?guī)韊IQ Time Series Studio系列講解,上期咱們講到“Utilities”模塊中的“Data Lab...
無監(jiān)督學習是一種根據未標注數據進行推斷的機器學習方法。無監(jiān)督學習旨在識別數據中隱藏的模式和關系,無需任何監(jiān)督或關于結果的先驗知識。
2025-05-16 標簽:matlab機器學習無監(jiān)督學習 1k 0
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