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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(tǒng)計學、逼近論、凸分析、算法復雜度理論等多門學科。
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通過機器學習和深度學習的手段,成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義
最近研究人員們通過機器學習和深度學習的手段,成功的從老鼠的“吱吱”聲中解讀出20多種不同的含義,包括高興和愉悅的情緒。這一項目使得我們可以更深入地了解藥...
我們常希望用更抽象的方式來描述運算過程,以將其與具體的數(shù)據(jù)或運算區(qū)分開來。因此代數(shù)的運用隨處可見:也就是用大寫和/或小寫字母來代表一個項,或者一個數(shù)學符...
異常檢測任務,指的是檢測偏離期望行為的事件或模式,可以是簡單地檢測數(shù)值型數(shù)據(jù)中,是否存在遠超出正常取值范圍的離群值,也可以是借助相對復雜的機器學習算法識...
一文解構PyTorch:深入了解PyTorch內(nèi)部機制
PyTorch是一個較新的深度學習框架,主打動態(tài)網(wǎng)絡模型。相比其他同類框架,PyTorch提供一種較低級別的方法,對于更具備數(shù)學背景的用戶來講靈活性更強。
特征提取就是應用某種算法通過某種方式來量化數(shù)據(jù)的過程。比如,對于圖像數(shù)據(jù),我們可以采用計算直方圖的方法來統(tǒng)計圖像中像素強度的分布,通過這種方式,我們就得...
2019-04-04 標簽:機器學習python數(shù)據(jù)集 4.5k 0
數(shù)據(jù)處理中最強有力也最流行的工具之一:Pandas!
Pandas 是一個低學習成本高性能的數(shù)據(jù)結構和數(shù)據(jù)分析工具。拋開大熊貓憨態(tài)可掬的樣子不說,「Pandas」這個名字來源于術語「panel data」,...
2018-06-20 標簽:機器學習Python數(shù)據(jù)科學 4.5k 0
如何對互聯(lián)網(wǎng)圖像實現(xiàn)像素級別的語義識別
南開大學的程明明教授,介紹如何在沒有人工標注的情況下,直接從Web中學習知識,對互聯(lián)網(wǎng)圖像實現(xiàn)像素級別的語義識別。
2018-06-27 標簽:互聯(lián)網(wǎng)機器學習 4.5k 0
在Python中開發(fā)人工智能(AI)是一個廣泛而深入的主題,它涵蓋了從基礎的數(shù)據(jù)處理到復雜的機器學習、深度學習以及自然語言處理等多個領域。
根據(jù)算法進行特征選擇所用的搜索策略,可以把特征選擇算法分為采用全局最優(yōu)搜索策略、隨機搜索策略和啟發(fā)式搜索策略3類。
2018-12-06 標簽:機器學習數(shù)據(jù)建模大數(shù)據(jù) 4.5k 0
高明!OpenAI提出HER算法,人工智能可像人類一樣認識錯誤汲取教訓
OpenAI的研究人員集中精力于構建具有更強的學習能力的人工智能。得益于他們的增強學習系統(tǒng)OpenAI baselines,機器學習算法可以進行自主學習...
利用機器學習算法中的深度神經(jīng)網(wǎng)絡,識別音樂類型等聽覺任務上模擬人類表現(xiàn)的模型
當神經(jīng)網(wǎng)絡在20世紀80年代首次出現(xiàn)時,神經(jīng)科學家們希望這種系統(tǒng)可以用來模擬人腦。然而,來自那個時代的計算機不夠強大,無法建立足夠大的模型來進行一些實際...
2018-04-30 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡語音識別機器學習 4.5k 0
根據(jù)訓練數(shù)據(jù)是否有標記,機器學習任務大致分為兩大類:監(jiān)督學習和非監(jiān)督學習,監(jiān)督學習主要包括分類和回歸等,非監(jiān)督學習主要包括聚類和頻繁項集挖掘等。
這么海量的數(shù)據(jù),給存儲和分析帶來了極大難題。幸運的是,粒子物理學家不必自己處理所有這些數(shù)據(jù)。他們與一種稱為機器學習的人工智能(AI)攜手合作,來處理這些數(shù)據(jù)。
基于邊界攻擊以及決策的類攻擊 提出了部署機器學習系統(tǒng)安全性的新問題
一般說來,應用于計算機視覺、語音識別和其他領域中的許多高性能機器學習算法易受到其輸入的微小變化的影響。
2017-12-29 標簽:神經(jīng)網(wǎng)絡機器學習 4.5k 0
微軟新的機器學習框架核心產(chǎn)品機器學習引擎infer.NET的概述
感覺微軟對開源上癮了。在開源了跨平臺機器學習框架ML.NET之后,微軟又開源了一個非常重要的機器學習框架:infer.NET,而且采用的還是MIT許可證。
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