模型的可解釋性是機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個(gè)重要分支，隨著 AI 應(yīng)用范圍的不斷擴(kuò)大，人們?cè)絹?lái)越不滿足于模型的黑盒特性，與此同時(shí)，金融、自動(dòng)駕駛等領(lǐng)域的法律法規(guī)也對(duì)模型的可解釋性提出了更高的要求，在可解釋
2023-09-28 10:17:15
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?機(jī)器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個(gè)從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061159 
機(jī)器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機(jī)器學(xué)習(xí)建模過(guò)程中，針對(duì)不同的問(wèn)題，需采用不同的模型評(píng)估指標(biāo)。
2023-09-06 12:51:50410 
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了遠(yuǎn)超 SOTA 的結(jié)果。特別是，這篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零樣本推理任務(wù)上達(dá)到平均
2023-11-24 11:15:55299 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個(gè)簡(jiǎn)單的機(jī)器學(xué)習(xí)模型。
2024-01-08 09:25:34272 
回答和分析這些問(wèn)題時(shí)，就可以很好地揭示問(wèn)題更深層次的內(nèi)涵。基本上，這些問(wèn)題可能有助于我們擺脫上面所說(shuō)的那堆問(wèn)題。我們并非只想一直對(duì)數(shù)據(jù)集進(jìn)行操作，我們想更加深入地研究機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)的特性、奇怪的地方以及
2018-09-29 09:39:54
分析一個(gè)不錯(cuò)的機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目簡(jiǎn)歷收集冊(cè)
2021-09-26 06:03:10
機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
本書(shū)將機(jī)器學(xué)習(xí)看成一個(gè)整體，不管于基于頻率的方法還是貝葉斯方法，不管是回歸模型還是分類模型，都只是一個(gè)問(wèn)題的不同側(cè)面。作者能夠開(kāi)啟上帝視角，將機(jī)器學(xué)習(xí)的林林總總都納入一張巨網(wǎng)之中
2019-03-18 08:30:00
機(jī)器學(xué)習(xí)：偏差、方差，生成模型，判別模型，先驗(yàn)概率，后驗(yàn)概率
2020-05-14 15:23:39
機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程實(shí)踐(一)——中文的向量化
2019-08-27 14:19:29
各種機(jī)器學(xué)習(xí)的應(yīng)用場(chǎng)景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹(shù)，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
DIY圖像壓縮——機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)之K-means 聚類圖像壓縮：色彩量化
2019-08-19 07:07:18
機(jī)器學(xué)習(xí)的未來(lái)在工業(yè)領(lǐng)域采用機(jī)器學(xué)習(xí)機(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
上課時(shí)間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)介與經(jīng)典機(jī)器學(xué)習(xí)算法介紹什么是機(jī)器學(xué)習(xí)？機(jī)器學(xué)習(xí)框架與基本組成機(jī)器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機(jī)器學(xué)習(xí)問(wèn)題的分類
2022-04-28 18:56:07
摘要： 機(jī)器學(xué)習(xí)正逐漸改變著各行各業(yè)，醫(yī)療行業(yè)也處于變革之中。想不到機(jī)器學(xué)習(xí)不光能診斷患者病情，還能預(yù)測(cè)患者出院后的情況呢，這個(gè)研究方向有點(diǎn)意思，感興趣的讀者快來(lái)瞅瞅吧！ 隨著數(shù)據(jù)量以及計(jì)算機(jī)性能
2018-05-07 15:29:44
量化算法具有什么特點(diǎn)？模型量化會(huì)帶來(lái)哪些好處？
2021-09-28 06:32:07
推理。 通過(guò)這篇文章你可以學(xué)習(xí)到以下內(nèi)容：1）量化算法介紹及其特點(diǎn)分析，讓你知其然并知其所以然； 2）Pytorch 量化實(shí)戰(zhàn)，讓你不再紙上談兵；3）模型精度及性能的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗(yàn)分享，讓你面對(duì)問(wèn)題不再束手無(wú)策...
2021-07-26 08:08:31
分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。四、GensimGensim被稱為“人們的主題建模工具”，其焦點(diǎn)是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語(yǔ)言處理，能將NLP和其他機(jī)器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起，還
2018-03-26 16:29:41
用最火的Python語(yǔ)言、通過(guò)各種各樣的機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)解決實(shí)際問(wèn)題！資料中介紹的主要問(wèn)題如下：- 探索分類分析算法并將其應(yīng)用于收入等級(jí)評(píng)估問(wèn)題- 使用預(yù)測(cè)建模并將其應(yīng)用到實(shí)際問(wèn)題中- 了解如何使用無(wú)
2019-08-28 15:06:22
不需要更復(fù)雜的機(jī)器學(xué)習(xí)方法。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析在解釋數(shù)據(jù)方面做的很好，你可以生成過(guò)去發(fā)生的事件或今天發(fā)生的情況的報(bào)告或模型，吸取有用的洞見(jiàn)來(lái)改善公司的運(yùn)營(yíng)情況。 數(shù)據(jù)分析可以幫助量化和跟蹤目標(biāo)，實(shí)現(xiàn)更
2017-04-19 11:01:42
在 imx8QM MEK 板上運(yùn)行，使用 Yocto Linux LF5.15.71_2.2.0按照 I.MX 機(jī)器學(xué)習(xí)用戶指南 §3.7 使用 XNNPACK 委托和示例模型
2023-04-11 07:05:52
，對(duì)HarmonyOS 快速入門(mén)②通過(guò)學(xué)習(xí)HarmonyOS 的軟件和系統(tǒng)，了解實(shí)際應(yīng)用案例，熟悉開(kāi)發(fā)過(guò)程③基于HarmonyOS 邊緣端側(cè)部署tinyML的基本項(xiàng)目籌備（分析軟硬件需求）④項(xiàng)目模型邊緣
2020-09-25 10:11:50
量化
七、Vitis AI 通過(guò)遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練自定義模型
八、Vitis AI 將自定義模型編譯并部署到KV260中
鋪墊
校準(zhǔn)和量化有什么卻別？
校準(zhǔn)和量化是 Vitis AI 中用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2023-10-15 10:51:32
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過(guò)去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來(lái)越為人們所矚目。本書(shū)第一部分主要介紹機(jī)器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進(jìn)行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
使用model_transform.py和model_deploy把caffe模型bf16量化成cvimodel，原模型的輸入shape是3*112*112，輸出是2*1*1，量化完測(cè)試的時(shí)候，輸入shape變成2*1*1了，而用該模型的onnx形式量化成cvimodel就是正常的
2023-09-18 07:19:54
收集數(shù)據(jù)，但這是一個(gè)不容忽視的步驟。世界上沒(méi)有任何機(jī)器學(xué)習(xí)模型能夠可靠地告訴你，你的機(jī)器或設(shè)備是否運(yùn)行良好，或者在沒(méi)有看到來(lái)自該機(jī)器或其他類似機(jī)器的實(shí)際數(shù)據(jù)的情況下即將崩潰。機(jī)器學(xué)習(xí)模型的開(kāi)發(fā)、訓(xùn)練、測(cè)試、提煉
2022-06-21 11:06:37
的語(yǔ)音檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí)模型，該模型運(yùn)行在 DSP 上。同樣的情況也適用于其他的虛擬助手。圖2. 喚醒詞應(yīng)用程序的組件來(lái)自哈佛大學(xué)學(xué)生的 TinyML 應(yīng)用程序還包括汽車高速公路鹿檢測(cè)(目標(biāo)檢測(cè)的一個(gè)例
2022-04-12 10:20:35
如果你從西雅圖駕車往東行，要不了多久就會(huì)看到風(fēng)力發(fā)電機(jī)組。這些巨大的機(jī)器遍布在連綿起伏的丘陵和平原上，從刮過(guò)其間從不間斷的風(fēng)中生產(chǎn)電力。其中每一臺(tái)風(fēng)機(jī)都會(huì)生成海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用于強(qiáng)化機(jī)器學(xué)習(xí)
2021-07-12 06:19:05
的運(yùn)行速度跟它的低層語(yǔ)言實(shí)現(xiàn)的運(yùn)行速度相比擬的。你沒(méi)有必要擔(dān)心程序的運(yùn)行速度。值得知道的Python程序庫(kù)Scikit-learn你剛開(kāi)始學(xué)機(jī)器學(xué)習(xí)嗎？如果你需要一個(gè)涵蓋了特征工程，模型訓(xùn)練和模型測(cè)試所有
2018-12-11 18:37:19
可以使用已有的量化表（比如 TensorRT 量化后得到的量化表）作為輸入 來(lái)完成BModel模型的量化嗎？
2023-09-19 06:04:43
接近。如果我們用超高次多項(xiàng)式訓(xùn)（cha）練（zhi），則訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的結(jié)果肯定為“全對(duì)”。這么說(shuō)全部數(shù)據(jù)上的結(jié)果也接近全對(duì)了？不是的。這時(shí)的模型是多個(gè)“罐子取球”的疊加：在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們需要在巨大
2016-03-04 10:34:38
我正在嘗試通過(guò) cube-ai 擴(kuò)展將機(jī)器學(xué)習(xí)模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當(dāng)我嘗試分析模型時(shí)，結(jié)果如下：該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用，模型超過(guò)了它，但在數(shù)據(jù)表上我發(fā)現(xiàn)有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
現(xiàn)在人工智能非常火爆，機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)該算是人工智能里面的一個(gè)子領(lǐng)域，而其中有一塊是對(duì)文本進(jìn)行分析，對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行深入的挖掘提取一些特征值，然后用一些算法去學(xué)習(xí),訓(xùn)練,分析,甚至還能預(yù)測(cè)，那么Python中常
2018-05-10 15:20:21
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進(jìn)入到越來(lái)越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時(shí)以及精度等問(wèn)題，傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型無(wú)法滿足要求，那么微型機(jī)器學(xué)習(xí)又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
小白 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)必讀書(shū)籍+機(jī)器學(xué)習(xí)實(shí)戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù)分析書(shū)籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
具有深度學(xué)習(xí)模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來(lái)了巨大的好處。深度學(xué)習(xí)嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個(gè)行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學(xué)習(xí)模型可以幫助實(shí)現(xiàn)工業(yè)流程自動(dòng)化，進(jìn)行實(shí)時(shí)分析以做出決策，甚至可以預(yù)測(cè)預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
我想用labview做一個(gè)數(shù)據(jù)采集上位機(jī)，下位機(jī)采集來(lái)的數(shù)據(jù)通過(guò)串口傳到上位機(jī)，之后把數(shù)據(jù)輸入機(jī)器學(xué)習(xí)模型中進(jìn)行分類。聽(tīng)說(shuō)可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型時(shí)都是用的函數(shù)，比如predict()或是sim()，這些函數(shù)也可以在matlabscript里調(diào)用嗎？
2018-03-21 23:20:24
，學(xué)習(xí)并探討軟體機(jī)器人結(jié)構(gòu)設(shè)計(jì)、柔性制造、運(yùn)動(dòng)控制、裝配和調(diào)試等內(nèi)容，使學(xué)員熟練應(yīng)用控制工程理論、自動(dòng)化、材料力學(xué)、機(jī)械原理、機(jī)械設(shè)計(jì)、3D打印等基礎(chǔ)知識(shí)，培養(yǎng)和提高學(xué)員對(duì)軟體機(jī)器人目標(biāo)分析、模型建立、設(shè)計(jì)制作和實(shí)驗(yàn)測(cè)試的能力；
2019-08-12 15:09:17
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機(jī)器學(xué)習(xí)模型 由于最近大量的研究，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能在過(guò)去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進(jìn)的模型開(kāi)辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產(chǎn)應(yīng)用中時(shí)才開(kāi)始提供真正
2022-11-02 15:09:52
以某車型為例, 分別從優(yōu)化流程、優(yōu)化分析模型、分析工況等方面研究車身輕量化方法, 提出一套切實(shí)可行的技術(shù)路線。關(guān)鍵詞: 車身; 結(jié)構(gòu); 輕量化; 優(yōu)化技術(shù)Abstract: Tak ing a bus
2009-07-27 10:09:41
12 提出了一種通用變換域數(shù)字水印嵌入模型，對(duì)圖象質(zhì)量指標(biāo)PSNR 的計(jì)算做了深入的理論分析，并針對(duì)量化嵌入算法進(jìn)行了誤差分析，使水印算法能自行確定最佳的水印嵌入能量或強(qiáng)度
2009-09-03 09:54:048 簡(jiǎn)介 研究機(jī)器學(xué)習(xí)用例： 數(shù)據(jù)科學(xué)家建立了一個(gè)ML模型，并交給了一個(gè)工程團(tuán)隊(duì)在生產(chǎn)環(huán)境部署。數(shù)據(jù)工程師將使用Python的模型訓(xùn)練工作流和Java模型服務(wù)工作流整合。數(shù)據(jù)科學(xué)家專門(mén)設(shè)立崗位來(lái)訓(xùn)練后期
2017-10-10 14:27:150 監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)就是用模型實(shí)現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測(cè)。我們希望自己的機(jī)器學(xué)習(xí)模型在新數(shù)據(jù)（未被標(biāo)注過(guò)的）上取得盡可能高的準(zhǔn)確率。換句話說(shuō)，也就是我們希望用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型能適用于待測(cè)試的新數(shù)據(jù)。正是這樣
2017-10-12 15:33:420 你如何有效地計(jì)算出不同機(jī)器學(xué)習(xí)算法的估計(jì)準(zhǔn)確性？在這篇文章中，你將會(huì)學(xué)到8種技術(shù)，用來(lái)比較R語(yǔ)言機(jī)器學(xué)習(xí)算法。你可以使用這些技術(shù)來(lái)選擇最精準(zhǔn)的模型，并能夠給出統(tǒng)計(jì)意義方面的評(píng)價(jià)，以及相比其它算法
2017-10-12 16:33:391 本書(shū)節(jié)選自圖書(shū)，Python本身帶有許多機(jī)器學(xué)習(xí)的第三方庫(kù)，但本書(shū)在絕大多數(shù)情況下只會(huì)用到Numpy這個(gè)基礎(chǔ)的科學(xué)計(jì)算庫(kù)來(lái)進(jìn)行算法代碼的實(shí)現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實(shí)現(xiàn)的過(guò)程中更好地理解機(jī)器
2017-11-15 13:17:543913 
由于隨機(jī)塊模型能夠有效處理不具有先驗(yàn)知識(shí)的網(wǎng)絡(luò)，對(duì)其研究成為了機(jī)器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和社會(huì)網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的研究熱點(diǎn)．如何設(shè)計(jì)出具有模型選擇能力的快速隨機(jī)塊模型學(xué)習(xí)算法，是目前隨機(jī)塊模型研究面臨
2018-01-09 18:20:041 本文以Kaggle的Titanic入門(mén)比賽來(lái)講解stacking的應(yīng)用,來(lái)討論一下Kaggle機(jī)器學(xué)習(xí)之模型融合。
2018-01-11 19:09:121006 
近日，kdnuggets做了一個(gè)關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)、機(jī)器學(xué)習(xí)語(yǔ)言使用情況的問(wèn)卷調(diào)查，他們分析了954個(gè)回答，得出結(jié)論——Python已經(jīng)打敗R語(yǔ)言，成為分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和機(jī)器學(xué)習(xí)平臺(tái)中使用頻率最高的語(yǔ)言。
2018-06-28 08:33:001590 隨著大數(shù)據(jù)時(shí)代的到來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)成為解決問(wèn)題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，機(jī)器學(xué)習(xí)都是一個(gè)炙手可熱的方向，但是學(xué)術(shù)界和工 業(yè)界對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重，學(xué)術(shù)界側(cè)重于對(duì)機(jī)器學(xué)習(xí)
2018-05-18 13:13:0015976 
機(jī)器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)練完成后，需要經(jīng)過(guò)反覆的探索調(diào)校，What-If Tool不需撰寫(xiě)任何程式碼，就能探索機(jī)器學(xué)習(xí)模型，讓非開(kāi)發(fā)人員眼能參與模型調(diào)校工作。
2018-09-14 14:47:282321 對(duì)信用卡交易數(shù)據(jù)建立檢測(cè)模型，使用Python庫(kù)進(jìn)行預(yù)處理與機(jī)器學(xué)習(xí)建模工作，代碼通俗易懂。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗，模型調(diào)參與評(píng)估等詳細(xì)數(shù)據(jù)分析與建模流程。
2018-10-04 09:44:002783 Waymo十周年之際，發(fā)布了自動(dòng)駕駛機(jī)器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建思路，原來(lái)很多內(nèi)部架構(gòu)是由 AutoML 完成的。
2019-01-19 09:05:413034 科學(xué)家的主要作用是從數(shù)據(jù)中提取基礎(chǔ)知識(shí)。材料科學(xué)中機(jī)器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過(guò)自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來(lái)獲得科學(xué)知識(shí)的深入理解，從而加速基礎(chǔ)科學(xué)研究。但如何自動(dòng)識(shí)別關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的關(guān)系尚需深入研究。
2019-07-07 11:25:482623 
如何借助機(jī)器學(xué)習(xí)的力量，使用數(shù)據(jù)做出更好的決策？MATLAB 讓機(jī)器學(xué)習(xí)簡(jiǎn)單易行。借助用于處理大數(shù)據(jù)的工具和函數(shù)，以及讓機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)揮作用的應(yīng)用程序，MATLAB 是將機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用于您的數(shù)據(jù)分析的理想環(huán)境。
2019-09-11 16:10:282138 
機(jī)器學(xué)習(xí)發(fā)展中遇到的問(wèn)題，一個(gè)核心因素是人，而機(jī)器學(xué)習(xí)的工作又有大量的人工干預(yù)，如特征提取、模型選擇、參數(shù)調(diào)節(jié)等機(jī)器學(xué)習(xí)的各個(gè)方面。
2019-11-04 16:35:081245 Google Cloud AI戰(zhàn)略總監(jiān)Tracy Frey在 今天的博客中解釋說(shuō)，Explainable AI旨在提高機(jī)器學(xué)習(xí)模型的可解釋性。她說(shuō)，這項(xiàng)新服務(wù)的工作原理是量化每個(gè)數(shù)據(jù)因素對(duì)模型產(chǎn)生的結(jié)果的貢獻(xiàn)，幫助用戶了解其做出決定的原因。
2020-03-24 15:14:212655 機(jī)器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，通常是通過(guò)學(xué)習(xí)某一組輸入特征與輸出目標(biāo)之間的映射來(lái)進(jìn)行的。一般來(lái)說(shuō)，對(duì)于映射的學(xué)習(xí)是通過(guò)優(yōu)化某些成本函數(shù)，來(lái)使預(yù)測(cè)的誤差最小化。在訓(xùn)練出最佳模型之后，將其正式發(fā)布上線，再根據(jù)未來(lái)
2020-04-10 08:00:000 由于意外的機(jī)器學(xué)習(xí)模型退化導(dǎo)致了幾個(gè)機(jī)器學(xué)習(xí)項(xiàng)目的失敗，我想分享一下我在機(jī)器學(xué)習(xí)模型退化方面的經(jīng)驗(yàn)。實(shí)際上，有很多關(guān)于模型創(chuàng)建和開(kāi)發(fā)階段的宣傳，而不是模型維護(hù)。
2020-05-04 12:11:001615 
建立機(jī)器學(xué)習(xí)模型的想法是基于一個(gè)建設(shè)性的反饋原則。你構(gòu)建一個(gè)模型，從指標(biāo)中獲得反饋，進(jìn)行改進(jìn)，直到達(dá)到理想的精度為止。評(píng)估指標(biāo)解釋了模型的性能。評(píng)估指標(biāo)的一個(gè)重要方面是它們區(qū)分模型結(jié)果的能力。
2020-05-04 10:04:002969 
研究人員使用一種在線工具從355名接受過(guò)乳腺癌治療的婦女中收集了數(shù)據(jù)。包括有關(guān)人口統(tǒng)計(jì)學(xué)，臨床信息，是否已被診斷患有淋巴水腫以及是否正在經(jīng)歷26種淋巴水腫癥狀中的任何數(shù)據(jù)。
2020-07-02 16:57:211687 決策樹(shù)模型是白盒模型的一種，其預(yù)測(cè)結(jié)果可以由人來(lái)解釋。我們把機(jī)器學(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機(jī)器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
對(duì)于初學(xué)者來(lái)說(shuō)，這很容易讓人混淆，因?yàn)椤?b class="flag-6" style="color: red">機(jī)器學(xué)習(xí)算法”經(jīng)常與“機(jī)器學(xué)習(xí)模型”交替使用。這兩個(gè)到底是一樣的東西呢，還是不一樣的東西？作為開(kāi)發(fā)人員，你對(duì)排序算法、搜索算法等“算法”的直覺(jué)，將有助于你厘清這個(gè)困惑。在本文中，我將闡述機(jī)器學(xué)習(xí)“算法”和“模型”之間的區(qū)別。
2020-07-31 15:38:083347 對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)說(shuō)，我們常常會(huì)提到２個(gè)概念：模型準(zhǔn)確性（accuracy）和模型復(fù)雜度（complexity）。
2021-01-05 14:02:282825 
組織構(gòu)建一個(gè)可行的、可靠的、敏捷的機(jī)器學(xué)習(xí)模型來(lái)簡(jiǎn)化操作和支持其業(yè)務(wù)計(jì)劃需要耐心、準(zhǔn)備以及毅力。各種組織都在為各行業(yè)中的眾多應(yīng)用實(shí)施人工智能項(xiàng)目。這些應(yīng)用包括預(yù)測(cè)分析、模式識(shí)別系統(tǒng)、自主系統(tǒng)、會(huì)話
2021-01-11 19:25:0014 時(shí)代變幻莫測(cè)，僅僅增加客戶體驗(yàn)流暢度和沉浸感并不能減輕企業(yè)的壓力。在這種情況下，投入數(shù)十億美元開(kāi)發(fā)可以改進(jìn)產(chǎn)品的機(jī)器學(xué)習(xí)模型就...
2020-12-08 23:02:07256 大家都知道模型是有權(quán)重 (w) 和偏置 (b) 組成，其中 w，b 都是以 float32 存儲(chǔ)的，float32 在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)時(shí)占 32bit，int8 在計(jì)算機(jī)中存儲(chǔ)時(shí)占 8bit；模型量化
2021-02-04 15:40:531790 
強(qiáng)化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種學(xué)習(xí)范式，通過(guò)與環(huán)境進(jìn)行交互來(lái)學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強(qiáng)化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 機(jī)器學(xué)習(xí)開(kāi)始在越來(lái)越多的行業(yè)中得到應(yīng)用，但使用機(jī)器學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區(qū)塊鏈，將訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗的算力和區(qū)塊鏈的工作量證明機(jī)制相結(jié)合，提出并實(shí)現(xiàn)了模型鏈。模型
2021-04-14 16:09:2615 近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法在越來(lái)越多的工業(yè)實(shí)踐中落地。在滴滴，大量線上策略由常規(guī)算法遷移到機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法。如何搭建機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障體系成為質(zhì)量團(tuán)隊(duì)急需解決的問(wèn)題之一。本文整體介紹了機(jī)器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障方案，并進(jìn)一步給出了滴滴質(zhì)量團(tuán)隊(duì)在機(jī)器學(xué)習(xí)模型效果評(píng)測(cè)方面的部分探索實(shí)踐。
2021-05-05 17:08:002010 
近年來(lái)，機(jī)器學(xué)習(xí)在學(xué)術(shù)研究領(lǐng)域和實(shí)際應(yīng)用領(lǐng)域得到越來(lái)越多的關(guān)注。但構(gòu)建機(jī)器學(xué)習(xí)模型不是一件簡(jiǎn)單的事情，它需要大量的知識(shí)和技能以及豐富的經(jīng)驗(yàn)，才能使模型在多種場(chǎng)景下發(fā)揮功效。正確的機(jī)器學(xué)習(xí)模型要以數(shù)據(jù)
2021-05-05 16:39:001238 根據(jù)密碼芯片功耗曲線的特性，對(duì)支持向量機(jī)、隨機(jī)森林、K最近鄰、樸素貝葉斯4種機(jī)器學(xué)習(xí)算法進(jìn)行分析研究，從中選擇用于功耗分析攻擊的最優(yōu)算法。對(duì)于機(jī)器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)選取問(wèn)題，使用多組數(shù)量相同但組成元素
2021-06-03 15:53:585 基于終身機(jī)器學(xué)習(xí)的主題挖掘評(píng)分和評(píng)論推薦模型
2021-06-27 15:34:3742 機(jī)器學(xué)習(xí)在衛(wèi)星遙測(cè)分析建模中的應(yīng)用綜述
2021-06-29 16:40:4854 最近調(diào)研了一些關(guān)于CNN網(wǎng)絡(luò)量化的論文，結(jié)合之前基于MNN的使用感受，打算跟大家談一談MNN中的模型量化以及其相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。本文可能關(guān)...
2022-02-07 12:22:192 差異變得至關(guān)重要。TensorBoard 有助于可視化模型，使分析變得不那么復(fù)雜，因?yàn)楫?dāng)人們可以看到問(wèn)題所在時(shí)，調(diào)試變得更加容易。
2022-11-22 16:30:51334 機(jī)器學(xué)習(xí)正在突飛猛進(jìn)地發(fā)展，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型定期出現(xiàn)。這些模型針對(duì)特定數(shù)據(jù)集進(jìn)行了訓(xùn)練，并經(jīng)過(guò)了準(zhǔn)確性和處理速度的證明。開(kāi)發(fā)人員需要評(píng)估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預(yù)期的特定閾值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
與傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過(guò)使用大量的模型來(lái)訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機(jī)器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個(gè)級(jí)別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時(shí)，可能需要一個(gè)更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計(jì)算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)機(jī)器學(xué)習(xí)。機(jī)器學(xué)習(xí)主流算法包括三種：關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析。
2023-03-27 14:13:302543 如何評(píng)估機(jī)器學(xué)習(xí)模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋送給學(xué)習(xí)算法以學(xué)習(xí)一個(gè)模型。第二，預(yù)測(cè)測(cè)試集的標(biāo)簽。第三，計(jì)算模型對(duì)測(cè)試集的預(yù)測(cè)準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:19548 來(lái)源：DeepHubIMBA作者：AbhayParashar機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的一個(gè)分支領(lǐng)域，致力于構(gòu)建自動(dòng)學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的系統(tǒng)，它利用統(tǒng)計(jì)模型來(lái)可視化、分析和預(yù)測(cè)數(shù)據(jù)。一個(gè)通用的機(jī)器學(xué)習(xí)模型包括
2022-10-19 11:29:21527 
實(shí)踐中的機(jī)器學(xué)習(xí)：構(gòu)建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 監(jiān)控生產(chǎn)中的機(jī)器學(xué)習(xí)模型指南
2023-07-05 16:30:38249 深度學(xué)習(xí)模型量化支持深度學(xué)習(xí)模型部署框架支持的一種輕量化模型與加速模型推理的一種常用手段，ONNXRUNTIME支持模型的簡(jiǎn)化、量化等腳本操作，簡(jiǎn)單易學(xué)，非常實(shí)用。
2023-07-18 09:34:572200 
機(jī)器學(xué)習(xí)是一種方法，利用算法來(lái)讓機(jī)器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中，需要機(jī)器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來(lái)對(duì)新數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)或分類
2023-08-02 17:36:34332 隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機(jī)器學(xué)習(xí)模型的大小越來(lái)越成為一個(gè)重要的問(wèn)題。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，我們通常將模型分為兩類：大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么，并分析它們各自的優(yōu)缺點(diǎn)以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:334546 機(jī)器學(xué)習(xí)算法匯總 機(jī)器學(xué)習(xí)算法分類 機(jī)器學(xué)習(xí)算法模型 機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的分支之一，它通過(guò)分析和識(shí)別數(shù)據(jù)模式，學(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來(lái)的決策和預(yù)測(cè)。在機(jī)器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 類干預(yù)的情況下，機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動(dòng)不斷地進(jìn)行模式識(shí)別和模型更新。機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融、物流、社交網(wǎng)絡(luò)等多個(gè)領(lǐng)域。
2023-08-22 17:40:54801 機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類干預(yù)的情況下讓計(jì)算機(jī)自主學(xué)習(xí)和改進(jìn)預(yù)測(cè)模型。本文將探討機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念以及二者之間的區(qū)別。
2023-08-28 17:31:09885 背景介紹TPU-MLIR編譯器可以將機(jī)器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換成算能芯片上運(yùn)行的bmodel模型。由于浮點(diǎn)數(shù)的計(jì)算需要消耗更多的計(jì)算資源和存儲(chǔ)空間，實(shí)際應(yīng)用中往往采用量化后的模型（也稱定點(diǎn)模型）進(jìn)行推理。相比
2023-10-10 10:17:42483 
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