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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)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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人工智能的定義是讓機(jī)器實現(xiàn)原來只有人類才能完成的任務(wù)。機(jī)器學(xué)習(xí)專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人的學(xué)習(xí)行為，是人工智能的核心。
2022-12-20 標(biāo)簽：AI視覺識別機(jī)器學(xué)習(xí) 1.7k 0
最好的 PdM 策略是有效利用盡可能多的技術(shù)和傳感器來及早檢測故障并具有高度置信度的策略，因此，沒有一個傳感器適合所有人的解決方案。本文旨在闡明為什么預(yù)...
2022-12-19 標(biāo)簽：傳感器PDM機(jī)器學(xué)習(xí) 1.3k 0
基于 Spring Boot + MyBatis Plus + Vue & Element 實現(xiàn)的后臺管理系統(tǒng) + 用戶小程序，支持 RBAC ...
2022-12-19 標(biāo)簽：機(jī)器人機(jī)器學(xué)習(xí)遷移學(xué)習(xí) 1.7k 0
希望專注于算法開發(fā)的開發(fā)人員需要 準(zhǔn)確預(yù)測資產(chǎn)故障和停機(jī)時間的信息。他們不想要 設(shè)計硬件或?qū)?shù)據(jù)的完整性進(jìn)行故障排除;他們只是想 使用已知為高保真度的數(shù)...
2022-12-15 標(biāo)簽：傳感器mems機(jī)器學(xué)習(xí) 2k 0
神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是否會取代機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)世界的版圖介紹
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測結(jié)果，就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它...
2022-12-14 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 526 0
用于關(guān)鍵任務(wù)規(guī)劃和模擬演練的下一代建模和仿真解決方案
消化和迭代接近實時的地理空間數(shù)據(jù)的能力，將是未來多域場景中基于建模和仿真 (M&S) 的任務(wù)規(guī)劃和演練解決方案的核心。在建模和仿真應(yīng)用程序中快速...
該系統(tǒng)的智能在于其通過k-NN算法從這些角度進(jìn)行VPoA，該算法是一種監(jiān)督式機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)。
2022-12-07 標(biāo)簽：慣性傳感器傳感系統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí) 716 0
從 AWS 的角度來看，負(fù)責(zé)任的人工智能需要具備幾個關(guān)鍵屬性。系統(tǒng)需要公平，無論種族、宗教、性別和其他用戶屬性如何，對所有用戶平等運作。ML 系統(tǒng)還需要...
2022-12-07 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 472 0
所有的經(jīng)典算法，例如多項式逼近、小波逼近，都飽受維度災(zāi)難之害。很明顯，機(jī)器學(xué)習(xí)的成功告訴我們，在高維問題中，深度神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的表現(xiàn)比經(jīng)典算法好很多。
2022-12-05 標(biāo)簽：語音識別機(jī)器學(xué)習(xí) 610 0
淺談Nitro V5、Graviton3E以及SRD網(wǎng)絡(luò)傳輸協(xié)議
Nitro V5由 Annapurna Labs 團(tuán)隊打造，是AWS DPU的最新迭代。DeSantis 指出，與上代相比，Nitro V5采用的晶體管...
2022-12-02 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)傳輸SRD機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6k 0
拋開所有和人工智能(AI)有關(guān)的扯淡成分，機(jī)器學(xué)習(xí)唯一的目標(biāo)是基于輸入的數(shù)據(jù)來預(yù)測結(jié)果，就這樣。所有的機(jī)器學(xué)習(xí)任務(wù)都可以用這種方式來表示，否則從一開始它...
2022-11-30 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 779 0
淺談解機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)及機(jī)器學(xué)習(xí)3個組成部分
。不涉及高級原理，只用簡單的語言來談現(xiàn)實世界的問題和實際的解決方案。不管你是一名程序員還是管理者，都能看懂。那我們開始吧！
2022-11-29 標(biāo)簽：人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 761 0
在使用 MATLAB 進(jìn)行異常檢測（上）中，我們探討了什么是異常值，簡單的一維數(shù)據(jù)異常檢測問題，針對高維數(shù)據(jù)的有監(jiān)督異常檢測方法。 在（下）篇中，我們將...
2022-11-24 標(biāo)簽：matlab異常檢測機(jī)器學(xué)習(xí) 3.3k 0
特征復(fù)用技術(shù)是指：通過簡單地連接來自不同層的已有的一些特征圖，來額外獲得一些其他的特征
2022-11-24 標(biāo)簽：gpu機(jī)器學(xué)習(xí)cnn 1.5k 0
相比CPU、GPU、ASIC，F(xiàn)PGA有什么優(yōu)勢
CPU、GPU 都屬于馮·諾依曼結(jié)構(gòu)，指令譯碼執(zhí)行、共享內(nèi)存。FPGA 之所以比 CPU 甚至 GPU 能效高，本質(zhì)上是無指令、無需共享內(nèi)存的體系結(jié)構(gòu)帶...
人工智能（AI）已經(jīng)徹底改變了許多市場，包括制造業(yè)、制藥業(yè)、航空航天等，但硬件系統(tǒng)是迄今為止尚未在人工智能方面進(jìn)行任何重大投資或創(chuàng)新的領(lǐng)域。
2022-11-22 標(biāo)簽：SoC設(shè)計晶體管機(jī)器學(xué)習(xí) 1.2k 0
在機(jī)器學(xué)習(xí)和相關(guān)領(lǐng)域，人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的計算模型靈感正是來自生物神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)：每個神經(jīng)元與其他神經(jīng)元相連，當(dāng)它興奮時，就會像相鄰的神經(jīng)元發(fā)送化學(xué)物質(zhì)，從而改變這...
2022-11-18 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí) 3.2k 0
統(tǒng)計機(jī)器學(xué)習(xí)方法：基于HMM的中文詞性標(biāo)注
「隱馬爾可夫模型（Hidden Markov Model, HMM)」 是做NLP的同學(xué)繞不過去的一個基礎(chǔ)模型, 是一個生成式模型, 通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)隱...
2022-11-17 標(biāo)簽：HMM機(jī)器學(xué)習(xí)nlp 1.7k 0
異常檢測任務(wù)，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(yuǎn)超出正常取值范圍的離群值，也可以是借助相對復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)算法識...
2022-11-17 標(biāo)簽：matlab異常檢測機(jī)器學(xué)習(xí) 4.6k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)特征選擇方法總結(jié)
在本文中，我將介紹如何使用 python 減少 kaggle Mushroom Classification 數(shù)據(jù)集中的特性數(shù)量。本文中使用的所有代碼在...
2022-11-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí) 765 0
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