机器学习

机器学习(Machine Learning,简称ML)是一种人工智能(AI)的分支,致力于研究让计算机系统能够从数据中学习并自动改进性能的算法和技术。机器学习使计算机系统能够从经验中学习,而不需要明确地进行编程。

2021年人工智能和机器学习的五大趋势

人工智能和机器学习如今一直在改变着我们的世界,2020年发生的冠状病毒疫情为这两种技术带来了新的机会和紧迫性,预计在2021年将会有更大的发展。疫情显然已经成为一种催化剂,从产品创新到消费者偏好,影响了从办公室到远程工作的业务发展。随着人们在未来一年不断适应,将会看到人工智能和机器学习技术在2021年的五个发展趋势……

机器学习工业复现的 12 个要素!

在机器学习社区,越来越多的人开始讨论研究的可复现性,但这些讨论大部分局限于学术环境。如何确保生产环境的ML可复现?近日,机器学习开发服务提供商 maiot.io 的 CTO Benedikt Koller 发布一篇博客文章,介绍了他基于自身经验总结的开发可复现生产级机器学习所要注意的 12 个要素。

被深度学习彻底改变的十大行业

深度学习是机器学习的一个子领域,属于人工智能(AI)和物联网(IoT)。然而,如果没有深度学习的应用,自动化和智能就不会达到今天的水平。例如,人工智能在制造业已经取得了长足的进步,比如预测性维修技术。然而,受益于深度学习应用的并非只有这个行业。

关于机器学习算法的16个技巧

我将机器学习算法视为瑞士军刀。 有许多不同的算法。 某些任务需要使用特定的算法,而某些任务可以使用许多不同的算法来完成。 性能可能会根据任务和数据的特征而变化。在本文中,我将分享16个技巧,我认为这些技巧将帮助您更好地理解算法。 我的目的不是要详细解释算法如何工作。 我宁愿提供一些有关它们的提示或细节。

自学成才的机器学习工程师十诫

任何有效的机器学习管道都是数学、代码和数据的交叉。每一项只有和另一项在一起时才会有效果。如果你的数据质量很差,那么无论你的数学计算多么优雅或代码多么高效都没用。如果你的数据质量最高,但你的数学计算错误,那么你的结果可能会不是很好,甚至会更糟,造成伤害。如果你的数据和数学都是世界级的,但是你的代码效率很低,那么你将无法获得扩展带来的好处。

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