机器学习

基于5个问题阐述GPU在增强AI和机器学习技术中的作用。

经典机器学习 (ML) 算法已被证明是适用于各种任务的强大工具，包括图像和语音识别、自然语言处理 (NLP) 和预测建模。

本文将介绍在机机器学习和深度学习项目中，如何进行测试，以及测试的细节。

本文系统地回顾了物联网网络的安全需求、攻击向量和当前的安全解决方案，基于现有的解决方案，讨论了基于机器学习和深度学习的物联网安全未来的研究方向。

本文将比较各种降维技术在机器学习任务中对表格数据的有效性。

在模型部署时，模型的性能和耗时都非常重要。

网络安全方面排名前八的机器学习工具列表，按字母顺序排列。

创建有效的机器学习和深度学习模型需要具备的功能有哪些？

很多特征我们通过传统算法无法量化，或者说很难去做到的，深度学习可以。特别是在图像分类、目标识别这些问题上有显著的提升。

近年来，在多种因素的推动下，机器学习 (ML) 经历了快速转型和采用。