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機(jī)器學(xué)習(xí)

2033內(nèi)容??

關(guān)注

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

文章課程

共 2033 條

Transformer也能生成圖像，新型ViTGAN性能比肩基于CNN的GAN

近日，加州大學(xué)圣迭戈分校與 Google Research 的一項(xiàng)研究提出了使用視覺 Transformer 來(lái)訓(xùn)練 GAN。

2021-07-20 10:16:24

人工智能自然語(yǔ)言技術(shù)

選型指南：詳解八大支持機(jī)器學(xué)習(xí)的數(shù)據(jù)庫(kù)

本文中介紹的這些數(shù)據(jù)庫(kù)盡管在方法和功能上存在差異，但是都允許用戶在數(shù)據(jù)所在的位置上構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型。

2021-07-20 10:12:53

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)庫(kù)深度學(xué)習(xí)

人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展的十種方式

人工智能如今已經(jīng)被提上了很多首席執(zhí)行官的首要議程。雖然這個(gè)話題并不新鮮，但首席執(zhí)行官們已經(jīng)了解采用人工智能技術(shù)并不簡(jiǎn)單。

2021-07-16 10:36:03

人工智能 AI 深度學(xué)習(xí)

機(jī)器經(jīng)濟(jì)來(lái)了：為互聯(lián)世界提供動(dòng)力

今天，新興技術(shù)的融合加速了變革的步伐，并將我們帶到第四次工業(yè)革命的邊緣——實(shí)體世界和數(shù)字世界的交匯處。由于物聯(lián)網(wǎng)、信息物理系統(tǒng)、人和機(jī)器的融合，數(shù)字信息不斷從現(xiàn)實(shí)世界具體化。

2021-07-14 11:43:27

人工智能 AI 機(jī)器經(jīng)濟(jì)

GPT-4參數(shù)將達(dá)10兆！此表格預(yù)測(cè)全新語(yǔ)言模型參數(shù)將是GPT-3的57倍

GPT-4將會(huì)有高達(dá)10兆個(gè)參數(shù)？近日，有網(wǎng)友在分析了GPT-3和其他語(yǔ)言模型之后大膽預(yù)測(cè)，GPT-4將會(huì)達(dá)到GPT-3的57倍！而「開源版本」則會(huì)達(dá)到和GPT-3同等的規(guī)模。

2021-07-13 17:38:49

算法語(yǔ)言模型 GPT-4

成功的秘訣：人工智能支持的在線文檔驗(yàn)證譯文

在這個(gè)技術(shù)快速發(fā)展和進(jìn)步的時(shí)代，身份盜竊事件數(shù)量也在迅速增長(zhǎng)。欺詐活動(dòng)的發(fā)展速度與科技進(jìn)步的發(fā)展成正比。此外，數(shù)據(jù)生成率也隨著人口的增長(zhǎng)而快速增加。

2021-07-13 08:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

科學(xué)家使用機(jī)器學(xué)習(xí)方法來(lái)破解晶體結(jié)構(gòu)的氧化態(tài)難題

近日發(fā)表在《Nature Chemistry》的論文中，來(lái)自 EPFL 基礎(chǔ)科學(xué)學(xué)院的化學(xué)工程師在對(duì)元素周期表進(jìn)行深入研究之后，發(fā)現(xiàn)了每個(gè)元素必須要報(bào)告的另一組關(guān)鍵數(shù)字：元素的氧化態(tài)，也稱之為氧化數(shù)。

2021-07-12 15:17:08

機(jī)器學(xué)習(xí)化學(xué)元素氧化態(tài)

為了應(yīng)對(duì)不斷增加的數(shù)據(jù)洪流，數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)商正在尋找新方法來(lái)實(shí)現(xiàn)四個(gè)關(guān)鍵目標(biāo)：最大限度地延長(zhǎng)正常運(yùn)行時(shí)間、優(yōu)化能源使用、檢測(cè)潛在風(fēng)險(xiǎn)以及防御網(wǎng)絡(luò)攻擊。利用機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)是一個(gè)重要的潛在解決方案。

2021-07-08 10:10:27

數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

Reddit熱議：博士在讀卻連矩陣的秩都搞不清，我該如何畢業(yè)？

Reddit上一位機(jī)器學(xué)習(xí)在讀博士可是迷茫得不行，想知道沒有學(xué)術(shù)天分的他該如何完成博士學(xué)位。

2021-07-06 14:32:54

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

接受“MLOps”思維的優(yōu)秀實(shí)踐

從不同的來(lái)源提取數(shù)據(jù)以及對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、分析和填充，如果底層架構(gòu)缺乏機(jī)器學(xué)習(xí)操作方法(稱為MLOps)，則機(jī)器學(xué)習(xí)系統(tǒng)很容易出現(xiàn)延遲。

2021-07-06 14:17:16

MLOps 機(jī)器學(xué)習(xí)AI

我們可能已見證第一場(chǎng)人工智能戰(zhàn)爭(zhēng)

由于大量依賴機(jī)器學(xué)習(xí)，以色列軍方將其近日在巴以沖突中的行動(dòng)，稱為 “第一場(chǎng)人工智能戰(zhàn)爭(zhēng)”。

2021-07-06 11:56:29

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)AI

李飛飛的華人斯坦福博士提出SLIDE模型與英偉達(dá)探索通用人工智能

以往的強(qiáng)化學(xué)習(xí)模型都是指定任務(wù)來(lái)學(xué)習(xí)策略，近日，李飛飛的一位本科畢業(yè)于清華的博士生Kuan Fang，聯(lián)手英偉達(dá)提出一個(gè)學(xué)習(xí)模型SLIDE，通過(guò)生成多種任務(wù)來(lái)學(xué)習(xí)泛化性超強(qiáng)的技能，或許能帶來(lái)通用人工智能的新思考。

2021-07-06 10:37:37

模型人工智能深度學(xué)習(xí)

市場(chǎng)規(guī)模將破百億，機(jī)器視覺呈現(xiàn)藍(lán)海趨勢(shì)

，隨著時(shí)代的發(fā)展，機(jī)器視覺在現(xiàn)代科技、經(jīng)濟(jì)領(lǐng)域、娛樂活動(dòng)等方面占據(jù)著越來(lái)越重要的角色。因此，不管是人工智能技術(shù)的發(fā)展，還是智能裝備的制造，都離不開機(jī)器視覺技術(shù)的支持。

2021-07-06 06:35:25

人工智能機(jī)器視覺機(jī)器學(xué)習(xí)

一天狂攬2000+星，微軟面向初學(xué)者M(jìn)L課程來(lái)了，完全免費(fèi)

微軟機(jī)器學(xué)習(xí)課程（Machine Learning for Beginners, Curriculum）來(lái)了。

2021-07-05 15:51:33

微軟機(jī)器學(xué)習(xí)課程

PyTorch 1.8 和 Tensorflow 2.5，我該用哪個(gè)？

在本文中，我們將從以下兩個(gè)方面對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)（PyTorch 1.8 和 Tensorflow 2.5）進(jìn)行比較，來(lái)看看吧。

2021-07-01 16:45:17

PyTorch Tensorflow 機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)時(shí)代，神經(jīng)科學(xué)家如何閱讀和解碼人類的思想

這篇文章圍繞機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）和功能性磁共振成像（fMRI）的應(yīng)用問(wèn)題，以三篇最新的研究型論文為基礎(chǔ)，探討基于統(tǒng)計(jì)學(xué)中 ML 的 fMRI 分析方法。

2021-06-30 15:18:23

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能神經(jīng)科學(xué)

無(wú)需額外數(shù)據(jù)，首次實(shí)現(xiàn)ImageNet 87.1% 精度，顏水成團(tuán)隊(duì)開源VOLO

VOLO 是第一個(gè)在 ImageNet 上無(wú)需額外數(shù)據(jù)達(dá)到 87.1% top-1 準(zhǔn)確率的模型，進(jìn)一步拉近了視覺 Transformer 與最頂級(jí) CNN 模型的性能距離。

2021-06-29 09:47:26

計(jì)算機(jī)視覺神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)

AI助力高性能鋼設(shè)計(jì)：斷裂強(qiáng)度、斷裂壽命得到準(zhǔn)確預(yù)測(cè)

機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)促進(jìn)了從醫(yī)療保健到高能物理等科技領(lǐng)域的進(jìn)步。現(xiàn)在，機(jī)器學(xué)習(xí)有望幫助火力發(fā)電廠加速開發(fā)更堅(jiān)固的合金，尤其是不銹鋼。

2021-06-28 16:01:16

AI 技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)

年中盤點(diǎn)：2021年炙手可熱的10家數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司

當(dāng)今企業(yè)正在利用不斷增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)獲得競(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì)，也就是采用數(shù)據(jù)科學(xué)、人工智能、機(jī)器學(xué)習(xí)、甚至是深度學(xué)習(xí)領(lǐng)域的新興技術(shù)來(lái)準(zhǔn)備和組織大數(shù)據(jù)。

2021-06-27 17:24:01

數(shù)據(jù)科學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)初創(chuàng)公司

10億美元還是蝸牛追殺？上海大學(xué)副教授發(fā)Science 讓機(jī)器幫你決策

你是否也有選擇恐懼癥？上海大學(xué)的副教授在Science上發(fā)表一篇論文，通過(guò)機(jī)器生成理論能夠輔助人類進(jìn)行決策，幫你找到低風(fēng)險(xiǎn)高回報(bào)的選擇！

2021-06-25 15:31:51

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

如何為您的企業(yè)選擇RPA軟件

RPA的工作原理是通過(guò)后端的接口或模擬工作人員從前端訪問(wèn)系統(tǒng)的方式從現(xiàn)有IT系統(tǒng)中提取信息。對(duì)于舊的企業(yè)系統(tǒng)，您通常必須通過(guò)前端訪問(wèn)，因?yàn)槟鸁o(wú)法直接訪問(wèn)后端系統(tǒng)。

2021-06-25 10:23:34

RPA軟件機(jī)器人流程自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)

隨著人機(jī)互動(dòng)越來(lái)越頻繁，預(yù)測(cè)人類如何進(jìn)行風(fēng)險(xiǎn)決策，變的不僅是認(rèn)知科學(xué)的目標(biāo)，更具有實(shí)際意義和價(jià)值。6月發(fā)表于 Science 的一篇論文，通過(guò)大規(guī)模實(shí)驗(yàn)和機(jī)器學(xué)習(xí)，挖掘了人類決策理論。

2021-06-23 10:27:48

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

如何為初創(chuàng)企業(yè)選擇合適的人工智能業(yè)務(wù)模式？譯文

人工智能正在從根本上改變?cè)S多企業(yè)的未來(lái)，他們正在使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)解決許多復(fù)雜的問(wèn)題。但是，重要的是要確保了解人工智能的潛在作用以及圍繞其構(gòu)建的業(yè)務(wù)模型。

2021-06-23 09:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

這年頭，機(jī)器翻譯都會(huì)通過(guò)文字腦補(bǔ)畫面了

人類不是能根據(jù)非母語(yǔ)文本腦補(bǔ)畫面，進(jìn)而做到更深入的理解嗎？那機(jī)器是不是也能根據(jù)輸入文本腦補(bǔ)圖像，最終實(shí)現(xiàn)更好的翻譯呢？

2021-06-22 18:50:00

機(jī)器翻譯人工智能計(jì)算機(jī)

會(huì)說(shuō)話的頭像！新框架LipSync3D，未來(lái)或?qū)崿F(xiàn)動(dòng)態(tài)口型再同步

谷歌聯(lián)合印度團(tuán)隊(duì)開發(fā)出新的框架LipSync3D，該項(xiàng)目的目的是開發(fā)出經(jīng)過(guò)優(yōu)化且資源合理的方法，實(shí)現(xiàn)根據(jù)音頻創(chuàng)造「會(huì)說(shuō)話的頭像」視頻。

2021-06-17 14:40:41

人工智能谷歌框架

這個(gè)登上Nature封面的群體學(xué)習(xí)，無(wú)需中央?yún)f(xié)調(diào)員比聯(lián)邦學(xué)習(xí)更優(yōu)秀

Nature封面為我們刊登了一種叫做Swarm Learning （群體學(xué)習(xí)，SL）的全新機(jī)器學(xué)習(xí)方法！

2021-06-17 13:42:40

AI 數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)

如何利用機(jī)器學(xué)習(xí)進(jìn)行風(fēng)投

在過(guò)去的20年中，Veronica Wu經(jīng)歷了許多重大的技術(shù)變革的萌芽。Wu出生于北京，在美國(guó)受過(guò)教育，她曾在多家美國(guó)大型科技公司的中國(guó)分公司(蘋果，摩托羅拉和特斯拉)擔(dān)任過(guò)高級(jí)戰(zhàn)略職務(wù)。

2021-06-17 10:27:03

人工智能 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

值得推薦的七種優(yōu)秀開源AI庫(kù) 譯文

本文為您羅列了用于AI研究的七種優(yōu)秀的開源庫(kù)，它們涵括從自動(dòng)化機(jī)器學(xué)習(xí)到微分量子電路。希望它們能夠?yàn)槟峁┴S富的功能、以及足夠的開發(fā)選擇。

2021-06-17 09:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)開源

你寫的ML代碼占多少內(nèi)存？這件事很重要，但很多人還不懂

搞清楚代碼運(yùn)行時(shí)的內(nèi)存配置文件（動(dòng)態(tài)數(shù)量）非常重要。這與模型的大小和壓縮均無(wú)關(guān)，可能是你事先已經(jīng)將其保存在磁盤上的特殊對(duì)象。

2021-06-16 10:03:54

代碼開發(fā)工具

數(shù)據(jù)中毒防不勝防，別讓你的機(jī)器學(xué)習(xí)模型“學(xué)壞”

數(shù)據(jù)中毒會(huì)導(dǎo)致機(jī)器學(xué)習(xí)模型失準(zhǔn)，從而得出錯(cuò)誤的結(jié)論。由于目前缺乏簡(jiǎn)單易行的解決辦法，因此安全專家必須重點(diǎn)關(guān)注數(shù)據(jù)中毒的檢測(cè)和預(yù)防。

2021-06-15 10:41:00

數(shù)據(jù)中毒機(jī)器學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)攻擊

科普一下機(jī)器學(xué)習(xí)熱門概念

為了能讓非專業(yè)者也能愉快地玩（zhuang）耍（bi），今天就來(lái)科普一下機(jī)器學(xué)習(xí)的幾個(gè)常見概念。

2021-06-15 10:19:11

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

基于GPU的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用譯文

如今，在一些令人關(guān)注的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用領(lǐng)域，圖形處理單元(GPU)發(fā)揮著日益重要的作用。

2021-06-15 08:00:00

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用

實(shí)現(xiàn)AGI，強(qiáng)化學(xué)習(xí)就夠了？Sutton：獎(jiǎng)勵(lì)機(jī)制足夠?qū)崿F(xiàn)各種目標(biāo)

人們把具備與人類同等智慧、或超越人類的人工智能稱為通用人工智能（AGI）。這種系統(tǒng)被認(rèn)為可以執(zhí)行人類能夠執(zhí)行的任何智能任務(wù)，它是人工智能領(lǐng)域主要研究目標(biāo)之一。

2021-06-11 09:28:04

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)

WSL 支持運(yùn)行 AI 訓(xùn)練任務(wù)以及 Linux GUI 應(yīng)用

WSL 現(xiàn)已支持在 Windows 上利用 GPU 運(yùn)行應(yīng)用程序，用戶可直接在 WSL 內(nèi)部運(yùn)行 Linux AI 和機(jī)器學(xué)習(xí)場(chǎng)景。

2021-06-09 13:22:54

WSL Windows Linux

玩GTA5嗎？高清真人版那種，英特爾新模型將3D渲染圖變逼真圖片

近日，來(lái)自英特爾的研究者給 GTA 做了一個(gè)畫質(zhì)增強(qiáng)補(bǔ)丁，效果很不錯(cuò)，下面這一張畫質(zhì)增強(qiáng)的效果就更明顯了。

2021-06-08 09:42:27

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

不是所有圖像都值16x16個(gè)詞，清華與華為提出動(dòng)態(tài)ViT

最近，清華自動(dòng)化系的助理教授黃高的研究團(tuán)隊(duì)和華為的研究人員另辟蹊徑，提出了一種Dynamic Vision Transformer (DVT)，可以自動(dòng)為每個(gè)輸入圖像配置適當(dāng)數(shù)量的tokens，從而減少冗余計(jì)算，顯著通過(guò)效率。

2021-06-07 08:42:16

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

幾種特征選擇方法的比較，孰好孰壞？

在本文中，重點(diǎn)介紹特征選擇方法基于評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的特征重要性在各種不可解釋(黑盒)及可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)方法上的表現(xiàn)。比較了CART、Optimal Trees、XGBoost和SHAP正確識(shí)別相關(guān)特征子集的能力。

2021-06-05 08:04:26

機(jī)器學(xué)習(xí)CART Optimal

如何利用RDA 解決數(shù)據(jù)問(wèn)題并加速AIOps實(shí)現(xiàn) 譯文

機(jī)器人數(shù)據(jù)自動(dòng)化不僅僅是一個(gè)框架，還包括一套技術(shù)和產(chǎn)品功能，幫助企業(yè)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)自動(dòng)化。

2021-06-03 13:53:31

機(jī)器人數(shù)據(jù)自動(dòng)化 AIOps

自然語(yǔ)言處理(NLP)的歷史及其發(fā)展方向

自然語(yǔ)言處理的歷史是一個(gè)充滿曲折的故事。它從徒勞的研究開始，經(jīng)過(guò)多年卓有成效的工作，最后結(jié)束于一個(gè)我們?nèi)栽谠噲D找出該領(lǐng)域極限的時(shí)代。今天，讓我們來(lái)一起探索這一AI科學(xué)分支的發(fā)展。

2021-06-01 12:46:26

人工智能機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)

高真實(shí)感、全局一致、外觀精細(xì)，面向模糊目標(biāo)的NeRF方案出爐

自 NeRF 被提出后，有多項(xiàng)研究對(duì)其加以改進(jìn)。在本篇論文中，上海科技大學(xué)的研究者提出了首個(gè)將顯式不透明監(jiān)督和卷積機(jī)制結(jié)合到神經(jīng)輻射場(chǎng)框架中以實(shí)現(xiàn)高質(zhì)量外觀的方案。

2021-06-01 09:57:39

AI 數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)

打破“維度的詛咒”，機(jī)器學(xué)習(xí)降維方法好

機(jī)器學(xué)習(xí)算法因?yàn)槟軌驈木哂性S多特征的數(shù)據(jù)集中找出相關(guān)信息而大火，這些數(shù)據(jù)集往往包括了幾十行的表格或者數(shù)百萬(wàn)像素的圖像。

2021-05-31 09:41:17

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

工業(yè)界中的機(jī)器學(xué)習(xí)是什么樣子的

本文結(jié)合作者十余年的工業(yè)界經(jīng)歷，從工業(yè)界的視角來(lái)嘗試給些思考和總結(jié)，歡迎大家批評(píng)討論。

2021-05-31 09:26:01

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

利用AI識(shí)別城市建筑物特征，預(yù)測(cè)其面對(duì)地震等災(zāi)難時(shí)的風(fēng)險(xiǎn)

本文介紹了美國(guó)國(guó)家科學(xué)基金會(huì)開發(fā)的可自動(dòng)識(shí)別城市建筑的特征、檢測(cè)城市建筑在地震、颶風(fēng)或海嘯中可能面臨風(fēng)險(xiǎn)的大規(guī)模人工智能建筑識(shí)別工具。

2021-05-28 10:52:09

AI 人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)

圖靈獎(jiǎng)獲得者約翰·軒尼詩(shī)：數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)讓世界變得更美好

在約翰·軒尼詩(shī)看來(lái)，研發(fā)真正的智能系統(tǒng)，雖然將是一個(gè)漫長(zhǎng)的過(guò)程。但通過(guò)數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，可以改善人類生活，讓人類變得更聰明、更強(qiáng)大，讓世界變得更美好。

2021-05-27 09:36:21

數(shù)據(jù)機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能

Few-shot Learning(1)—機(jī)器學(xué)習(xí)中的任務(wù)優(yōu)化空間

今天深度學(xué)習(xí)之所以成功，大量的數(shù)據(jù)是不可缺少的必要條件。我們訓(xùn)練的模型都是吃過(guò)見過(guò)后才有現(xiàn)在這樣良好的表現(xiàn)。不過(guò)實(shí)際情況要收集到足夠多的數(shù)據(jù)并非易事，今天我們就這個(gè)問(wèn)題來(lái)學(xué)習(xí) Few-shot Learning。

2021-05-27 08:38:47

機(jī)器學(xué)習(xí)Few-shot Le 深度學(xué)習(xí)

亞馬遜云科技在中國(guó)區(qū)域落地機(jī)器學(xué)習(xí)新服務(wù) 原創(chuàng)

在完全托管的機(jī)器學(xué)習(xí)服務(wù)Amazon SageMaker落地中國(guó)區(qū)域一周年之際，亞馬遜云科技日前宣布通過(guò)與光環(huán)新網(wǎng)和西云數(shù)據(jù)的緊密合作在中國(guó)區(qū)域進(jìn)一步落地多項(xiàng)人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí)的新服務(wù)和功能，豐富了其針對(duì)不同企業(yè)需求而打造的人工智能與機(jī)器學(xué)習(xí) （AI/ML）工具集。

2021-05-26 16:21:59

亞馬遜云科技機(jī)器學(xué)習(xí)

機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)之路

自動(dòng)駕駛汽車成功地融入城市和社會(huì)很大程度上依賴于數(shù)據(jù)。實(shí)際上，從自動(dòng)測(cè)試車輛收集的數(shù)據(jù)，為“訓(xùn)練”車輛通過(guò)諸如機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)之類的技術(shù)自動(dòng)執(zhí)行提供了基礎(chǔ)。

2021-05-24 16:01:35

人工智能 AI 機(jī)器學(xué)習(xí)

Tensorflow / Keras 和 PyTorch 是迄今為止最受歡迎的兩個(gè)主要機(jī)器學(xué)習(xí)庫(kù)。TensorFlow 由谷歌團(tuán)隊(duì)開發(fā)，于 2015 年發(fā)布。而 PyTorch 則由 Facebook 的團(tuán)隊(duì)開發(fā)，并于 2017 年在 GitHub 上開源。

2021-05-24 15:28:55

機(jī)器學(xué)習(xí)人工智能計(jì)算機(jī)

使用人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)現(xiàn)完全自動(dòng)化的5種好方法

如今，在人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)方面，測(cè)試領(lǐng)域的自動(dòng)化已經(jīng)有了很大的進(jìn)步和發(fā)展。自動(dòng)駕駛汽車、機(jī)器人以及亞馬遜公司開發(fā)的Alexa助理等人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)產(chǎn)品就是為人們的工作和生活帶來(lái)更多活動(dòng)的一些示例。

2021-05-24 14:13:44

人工智能機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)

什么是機(jī)器學(xué)習(xí)的降維？譯文

機(jī)器學(xué)習(xí)算法由于能夠從具有許多特征的數(shù)據(jù)（例如具有數(shù)十行的表格和數(shù)百萬(wàn)像素的圖像）中提取相關(guān)信息而聞名。得益于云計(jì)算技術(shù)的進(jìn)步，組織可以輕松地運(yùn)行龐大的機(jī)器學(xué)習(xí)模型，而無(wú)需關(guān)注其背后需要有多少計(jì)算能力。

2021-05-24 08:00:00

機(jī)器學(xué)習(xí)數(shù)據(jù)云計(jì)算

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機(jī)器學(xué)習(xí)