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標(biāo)簽 > 機器學(xué)習(xí)
機器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
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用于計算機視覺的經(jīng)典機器學(xué)習(xí)應(yīng)用分析
深度學(xué)習(xí)是指在大部分未處理或“原始”數(shù)據(jù)上運行的非常大的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型。深度學(xué)習(xí)通過將特征提取操作拉入模型本身,對計算機視覺產(chǎn)生了巨大影響,從而使算法根據(jù)...
2023-11-07 標(biāo)簽:AI計算機視覺機器學(xué)習(xí) 818 0
機器學(xué)習(xí)算法科研:預(yù)測甘蔗產(chǎn)量
甘蔗,禾本科甘蔗屬植物,是制造蔗糖的原料,臺灣、福建等熱帶、亞熱帶地區(qū)廣泛種植,適合栽種于土壤肥沃、陽光充足、冬夏溫差大的地方。 甘蔗是多年生高大實心草...
2023-09-04 標(biāo)簽:算法模型機器學(xué)習(xí) 816 0
紐約大學(xué)醫(yī)學(xué)院運用語音分析技術(shù) 開發(fā)創(chuàng)傷后壓力癥候群診斷工具
分析語音的頻率、韻律、聲調(diào)、發(fā)音特征,可協(xié)助診斷創(chuàng)傷后壓力癥候群
2020-07-18 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)智能醫(yī)療 809 0
討論在調(diào)整以長期社會福利為目標(biāo)的機器學(xué)習(xí)所得決策方面的近期成果
由于機器學(xué)習(xí)系統(tǒng)容易受到歷史數(shù)據(jù)引入的偏見而導(dǎo)致歧視性行為,人們認為有必要在某些應(yīng)用場景中用公平性準(zhǔn)則約束系統(tǒng)的行為,并期待其能保護弱勢群體和帶來長期收...
2018-06-04 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí) 806 0
構(gòu)建語音控制機器人 - 線性模型和機器學(xué)習(xí)
2024-07-31 |Annabel Ng 在該項目的[上一篇博客文章]中,我介紹了運行機器人電機、處理音頻信號和調(diào)節(jié)電壓所需的電路的基礎(chǔ)知識。然而,...
2024-10-02 標(biāo)簽:機器人PWM機器學(xué)習(xí) 805 0
大模型當(dāng)前以生成類應(yīng)用為主,多模態(tài)是未來重點發(fā)展方向 企業(yè)用戶是從應(yīng)用視角出發(fā),分成生成類應(yīng)用、決策類應(yīng)用和多模態(tài)應(yīng)用。 受限于模型能力、應(yīng)用效果等...
2023-11-29 標(biāo)簽:編程語言機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 804 0
標(biāo)準(zhǔn)網(wǎng)絡(luò)安全下如何處理AI漏洞?
人工智能(AI)技術(shù),特別是機器學(xué)習(xí),正在廣泛的商業(yè)和政府背景下迅速部署。這些技術(shù)容易受到一系列廣泛的操縱,這些操縱可能會觸發(fā)錯誤、從訓(xùn)練數(shù)據(jù)集推斷私人...
2023-04-23 標(biāo)簽:網(wǎng)絡(luò)安全機器學(xué)習(xí) 803 0
來源:DeepHubIMBA特征選擇是構(gòu)建機器學(xué)習(xí)模型過程中的決定性步驟。為模型和我們想要完成的任務(wù)選擇好的特征,可以提高性能。如果我們處理的是高維數(shù)據(jù)...
2024-06-05 標(biāo)簽:人工智能機器學(xué)習(xí)強化學(xué)習(xí) 803 0
機器學(xué)習(xí)引發(fā)對科學(xué)見解的反思簡析
數(shù)學(xué)和物理是一對老朋友。長期以來,它們見證了技術(shù)發(fā)展的起落,包括計算尺、計算器和Wolfram Alpha等輔助工具。
2023-03-03 標(biāo)簽:探測器神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)計算機 802 0
基于機器學(xué)習(xí)的效用和理論理解 機器學(xué)習(xí)幾大領(lǐng)域未來進展預(yù)測
機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中,有些模型非常有效,但我們并不能完全確定其原因。相反,一些相對容易理解的研究領(lǐng)域則在實踐中適用性有限。本文基于機器學(xué)習(xí)的效用和理論理解,探...
2023-01-06 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí) 795 0
在機器學(xué)習(xí)中,機器學(xué)習(xí)的效率在很大程度上取決于它所提供的數(shù)據(jù)集,數(shù)據(jù)集的大小和豐富程度也決定了最終預(yù)測的結(jié)果質(zhì)量。目前在算力方面,量子計算能超越傳統(tǒng)二進...
2023-10-30 標(biāo)簽:人工智能SVM機器學(xué)習(xí) 795 0
一般以V(Vertex)表示零維對象(即頂點)數(shù)D0,以E(Edge)表示一維對象(即邊、棱)數(shù)D1,以F(Flat surface)表示二維對象(即面...
2023-08-11 標(biāo)簽:函數(shù)機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 794 0
AI(人工智能)和cobot(協(xié)作機器人)技術(shù)之間的協(xié)同作用不斷增強,這讓設(shè)計工程師能夠提出基于cobot的經(jīng)濟型解決方案,這些方案適用于結(jié)合了機器學(xué)習(xí)...
2023-08-18 標(biāo)簽:人工智能計算機視覺機器學(xué)習(xí) 794 0
這一切都是為了在測試挑戰(zhàn)曲線中保持領(lǐng)先地位
然而,多年來發(fā)生巨大變化的是用于實現(xiàn)最大效率的各種技術(shù)。在早期,功能模式用于測試設(shè)備,并且對這些模式進行故障分級以確定實現(xiàn)的覆蓋范圍。隨著設(shè)備尺寸的增長...
2023-05-25 標(biāo)簽:測試觸發(fā)器機器學(xué)習(xí) 792 0
全面總結(jié)機器學(xué)習(xí)中的優(yōu)化算法
幾乎所有的機器學(xué)習(xí)算法最后都歸結(jié)為求一個目標(biāo)函數(shù)的極值,即最優(yōu)化問題,例如對于有監(jiān)督學(xué)習(xí),我們要找到一個最佳的映射函數(shù)f (x),使得對訓(xùn)練樣本的損失函...
本系列文章由三部分組成,主要探討卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)的特性和應(yīng)用。CNN主要用于模式識別和對象分類。作為系列文章的第三部分,本文重點解釋如何使用硬件轉(zhuǎn)...
2023-07-10 標(biāo)簽:adi神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學(xué)習(xí) 792 0
100天搞定機器學(xué)習(xí):Day57 Adaboost知識手冊(理論篇)
Boosting是一種用來提高弱分類器準(zhǔn)確度的算法,是將“弱學(xué)習(xí)算法“提升為“強學(xué)習(xí)算法”的過程,主要思想是“三個臭皮匠頂個諸葛亮”。一般來...
2020-12-10 標(biāo)簽:機器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)Adaboost算法 791 0
片上網(wǎng)絡(luò)Net-on-chip在人工智能和機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域應(yīng)用
人工智能(AI)和機器學(xué)習(xí)(ML)在現(xiàn)代科技領(lǐng)域中的廣泛應(yīng)用,特別關(guān)注了它們在傳感器、邊緣設(shè)備、邊緣計算、數(shù)據(jù)中心和云端的角色,在這些不同領(lǐng)域中,Net...
2023-10-07 標(biāo)簽:芯片人工智能片上網(wǎng)絡(luò) 791 0
機器人所用的深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)基本原理
深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(Deep Neural Networks,DNNs)是機器學(xué)習(xí)和人工智能領(lǐng)域的一種重要技術(shù),它通過模擬人腦神經(jīng)元的連接和交互來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的...
2024-07-09 標(biāo)簽:機器人模型機器學(xué)習(xí) 790 0
17道經(jīng)典考題,檢驗?zāi)愕腜ython基本功
實際上,很多人選擇學(xué)習(xí) Python 的首要原因是其編程的優(yōu)美性,用它編碼和表達想法非常自然。此外,Python 的編寫使用方式有多種,數(shù)據(jù)科學(xué)、網(wǎng)頁開...
2023-07-31 標(biāo)簽:編程機器學(xué)習(xí)python 787 0
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