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標簽 > 機器學習
機器學習(Machine Learning, ML)是一門多領(lǐng)域交叉學科,涉及概率論、統(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學科。
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Python數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理入門完整指南
凡事預(yù)則立,不預(yù)則廢,訓練機器學習模型也是如此。數(shù)據(jù)清洗和預(yù)處理是模型訓練之前的必要過程,否則模型可能就「廢」了。本文是一個初學者指南,將帶你領(lǐng)略如何在...
“在許多應(yīng)用領(lǐng)域中,業(yè)界已經(jīng)開發(fā)出高效的 ML FPGA 和 ASIC,以降低訓練和推理的功耗,并且正在進行大量投資來延續(xù)這一趨勢。”
今天給大家一篇關(guān)于機器學習調(diào)參技巧的文章。超參數(shù)調(diào)優(yōu)是機器學習例程中的基本步驟之一。該方法也稱為超參數(shù)優(yōu)化,需要搜索超參數(shù)的最佳配置以實現(xiàn)最佳性能。機器...
2024-03-23 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)AI機器學習 1.3k 0
量子接收機的設(shè)計范式一直秉承著利用極大似然估計和貝葉斯推斷技術(shù)求得誤碼率最低時的解析解。
在傳統(tǒng)軟件和AI模型上的半自動化調(diào)試工作分享
給定一個錯誤版本和一個(過去的)正確版本, 以及一個測試用例在正確版本上通過但在錯誤版本上不通過,該方法計算這兩個版本之間的哪一個差異是導致錯誤版本出錯的原因。
機器學習如何調(diào)優(yōu)數(shù)據(jù)庫
在延遲方面,相比 Postgres 默認配置,OtterTune、調(diào)優(yōu)工具、DBA 和 RDS 的配置獲得了近似的提升。我們大概可以把這歸于 OLTP-...
2017-11-07 標簽:數(shù)據(jù)庫mysql機器學習 1.3k 0
芯片開發(fā)成本的估算非常復(fù)雜,因為這些數(shù)字受到多種因素影響。早在2018年,IBS發(fā)布的數(shù)據(jù)將5納米芯片的成本定為5.422億美元,這樣的估算可能不再準確...
LiDAR會采用直接飛行時間 (dToF) 測量技術(shù),它計算發(fā)射信號與其返回回波之間的時間延遲,另一種方法是間接飛行時間 (iToF),這兩種方法都可以...
數(shù)據(jù)分析工具是幫助我們從大量數(shù)據(jù)中提取有用信息、發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)規(guī)律、支持決策的工具。隨著大數(shù)據(jù)時代的到來,數(shù)據(jù)分析工具的種類和功能也越來越豐富。以下是對數(shù)據(jù)分...
2024-07-05 標簽:機器學習數(shù)據(jù)分析大數(shù)據(jù) 1.3k 0
重點探討人工智能領(lǐng)域的循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)
循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(RNN)現(xiàn)已成為國際上神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家研究的重要對象之一。它是一種節(jié)點定向連接成環(huán)的人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),最初由Jordan,Pineda.Willi...
2018-06-25 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)人工智能機器學習 1.3k 0
語言模型的發(fā)展歷程 基于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的語言模型解析
簡單來說,語言模型能夠以某種方式生成文本。它的應(yīng)用十分廣泛,例如,可以用語言模型進行情感分析、標記有害內(nèi)容、回答問題、概述文檔等等。但理論上,語言模型的...
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的適用范圍有哪些
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是一種強大的機器學習技術(shù),可以用于各種不同的應(yīng)用。以下是一些神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)建模的適用范圍: 圖像識別和分類 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)在圖像識別和分類方面具有顯著的優(yōu)勢...
2024-07-02 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)圖像識別語音信號 1.3k 0
我們此前就工業(yè)場景里基于狀態(tài)的監(jiān)控,探討過對其中存在的振動傳感、聲壓傳感等需求如何選取相應(yīng)傳感器的注意事項。比如在軸承檢測上,振動傳感器必須具有低噪聲和...
許多電子設(shè)備和系統(tǒng)執(zhí)行必須在很長一段時間內(nèi)完美執(zhí)行的基本功能。例如,電子電網(wǎng)、電信系統(tǒng)和植入式醫(yī)療設(shè)備無法承受數(shù)百萬事件中即使發(fā)生一次的錯誤。出于顯而易...
2022-07-27 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機器學習大數(shù)據(jù) 1.3k 0
如何創(chuàng)造可信任的機器學習模型?先要理解不確定性
來源:機器之心編譯 作者:Eric Jang 不確定性是機器學習領(lǐng)域內(nèi)一個重要的研究主題,Eric Jang近日的一篇博客對這一主題進行了詳細的闡述。順...
2019-01-10 標簽:機器學習 1.3k 0
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