《人工智能》机器学习

【专题】2023供应链数智化白皮书报告PDF合集分享（附原数据表）

与此同时，物联网、大数据、云计算、人工智能等信息
·2024-02-11 18:19

书生·浦语大模型全链路开源体系

spm_id_from=333.788&vd_source=3bbd0d74033e31cbca9ee35e111ed3d1背景：人工智能的发展从针对特定任务，用一个模型解决一个问题过渡到一个模型来应对多模态
Kerin637·2024-02-11 18:24

【深度学习】讲透深度学习第3篇：TensorFlow张量操作（代码文档已分享）

可以让大家熟练掌握机器学习基础,如分类、回归（含代码），熟练掌握numpy,pandas,sklearn等框架使用。
·2024-02-11 18:34

Azure - 机器学习：创建机器学习所需资源，配置工作区

本文中你可以创建使用Azure机器学习所需的资源，包含工作区和计算实例。关注TechLead，分享AI全维度知识。
·2024-02-11 18:01

什么是 OpenAI 的 Dall-E 模型

OpenAI的Dall-E是一款革命性的人工智能模型，它专注于图像生成领域。这个模型基于深度学习和生成对抗网络（GAN）的原理，能够根据用户输入的描述生成高质量、富有创意的图像。
·2024-02-11 18:24

技术圈周刊｜OpenAI 发布大模型！ChatGPT 性能大提升，API 大幅降价！

Neuralink的目标是使用植入大脑的微型电极实现治愈重要疾病，以及与人工智能的共生，号称旨在令截瘫的病人恢复行动能力，让失明的病人重新看见
·2024-02-11 18:22

拥抱 AI，支付宝小程序云助力全网小程序生态变革

2023年，是AI（人工智能）大爆发的一年。小程序——这个互联网世界中的便捷连接纽带，正在被AI赋予前所未有的生命力。随处可见的小程序正迅速进化，通过智能化的触角触摸着千行百业。
·2024-02-11 18:38

鱼和熊掌如何兼得？一文解析 RDS 数据库存储架构升级

在2023年云栖大会上，阿里云数据库产品事业部负责人李飞飞在主题演讲中提到，瑶池数据库推出“DB+存储”一体化能力，结合人工智能、机器学习、存储等方法和创新能力，实现BufferPoolExtension
·2024-02-11 18:37

每周编辑精选｜FewJoint 基准数据集上线、科技部监督司发布 AI 新规

这一领域已经成为机器学习社区的热点，并被认为是推动机器智能接近人类智能的关键方向之一。哈工大推出了FewJoint基准数据集，为NLP小样本评测提供了公共的评价基准。
·2024-02-11 18:48

因果学习及反因果学习（论文翻译）

OnCausalandAnti-causalLearning本博文对论文OnCausalandAnti-causalLearning的摘要和模型部分做了翻译和小修改，本论文主要描述因果学习中常见的几类基于函数估计的模型，同时说明了因果与相关性、因果学习与机器学习之间的关系
三分钟湿度·2024-02-11 18:32

什么样的数据库才能训练出强大的生成式AI？来看看MongoDB的解决方案吧！

人工智能正以前所未有的速度发展，而生成式AI(GenAI)处于这场变革的前沿。GenAI拥有广泛的功能，涵盖文本生成以及音乐和艺术创作。
·2024-02-11 18:39

开发者都能玩转的大模型训练

前言看了刚结束的亚马逊云科技2023re:Invent大会，了解到AmazonSageMakerCanvas是亚马逊云科技最近刚推出的一种完全托管的机器学习服务，开发者通过AmazonSageMakerCanvas
·2024-02-11 17:57

机器学习 - 似然函数：概念、应用与代码实例

本文深入探讨了似然函数的基础概念、与概率密度函数的关系、在最大似然估计以及机器学习中的应用。通过详尽的定义、举例和Python/PyTorch代码示例，文章旨在提供一个全面而深入的理解。
·2024-02-11 17:05

微软Ignite 2023技术大会：人工智能转型，技术驱动变革

2023年末将至，几乎每个产业都在经历着集体转型——AI技术的发展带来了近乎全新的工作方式。微软Ignite技术大会举办的目的，就在于展示那些为客户、合作伙伴及开发者研发的技术和产品进展，帮助他们充分感受微软技术所带来的价值，并助力他们重塑工作方式。在本年度即将收尾之际，AI改变工作方式的潜力已经显现。以微软最新发布的《工作趋势指数报告（WTI）》为例：八个月前，微软推出Microsoft365C
·2024-02-11 17:26

【机器学习】数据清洗之识别缺失点

个人主页：[甜美的江]欢迎点赞✍评论⭐收藏收录专栏：[机器学习]希望本文对您有所裨益，如有不足之处，欢迎在评论区提出指正，让我们共同学习、交流进步！
·2024-02-11 17:14

【机器学习】数据清洗之识别异常点

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·2024-02-11 17:43

【机器学习】机器学习简单入门

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·2024-02-11 17:43

卫星通讯领域FPGA关注技术：算法和图像方面（1）

ASIC、信号处理算法等工程师可能需要关注的技术，有LMS算法、RLS算法、LCMV算法、SAR图像处理，以下做了一些基础的调研：1LMS算法：LMS（LeastMeanSquare最小均方）算法可认为是机器学习里面最基本也比较有用的算法
徐丹FPGA之路·2024-02-11 17:42

机器学习流程之收集数据

引言：在当今信息时代，数据被认为是新时代的燃料，而机器学习则是一种强大的工具，可以从数据中发现模式、提取见解，并做出预测。然而，要让机器学习模型发挥出其真正的潜力，关键在于数据的质量和数量。
·2024-02-11 17:40

GPT-4：比ChatGPT3.5好得多，但它有多好你知道么？

GPT-4简介GPT-4是一款由OpenAI开发的人工智能语言模型，它是ChatGPT3.5的升级版。
·2024-02-11 17:36

百度引流 讲解每天引流500精准客户方法

近来，百度创始人李彦宏参加了贵阳数博会，并在“人工智能”环节中发言表明：为确保用户的取得更好的体会，百度推出新的查找“简略查找”，许诺“简略查找永无广告”！此言一出，全场哗然！
林百强·2024-02-11 17:37

gensim 语言训练库 2018-10-26

一、安装gensimpipinstallgensim二、使用这个训练库很厉害,里面封装很多机器学习的算法,是目前人工智能的主流应用库importjiebaimportgensimfromgensimimportcorporafromgensimimportmodelsfromgensimimportsimilaritiesl1
Mr_Du_Biao·2024-02-11 15:17

多视图特征学习 Multi-view Feature Learning既可以被看作是一种学习框架，也可以被看作是一种具体的学习算法！

多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍总结1.多视图特征学习Multi-viewFeatureLearning的基本介绍多视图特征学习是一种利用多视图数据集来进行联合学习的机器学习方法
小桥流水---人工智能·2024-02-11 15:10

基于Springboot+Vue实现图书个性化推荐系统

Java领域优质创作者、CSDN博客专家、CSDN内容合伙人、掘金特邀作者、阿里云博客专家、51CTO特邀作者、多年架构师设计经验、腾讯课堂常驻讲师主要内容：Java项目、Python项目、前端项目、人工智能与大数据
编程指南针·2024-02-11 15:34

学成网html+css案例

这是跟着pink老师敲的第一个html+css的静态页面：html部分学成网首页课程职业规划个人中心CheeryZ前端开发>后端开发>移动开发>人工智能>商业预测>云计算&大数据>运维&测试>UI设计>
倒霉娃不要倒霉·2024-02-11 15:33

政安晨：梯度与导数～示例演绎《机器学习·神经网络》的高阶理解

这篇文章确实需要一定的数学基础，第一次接触的小伙伴可以先看一下我示例演绎这个主题的前两篇文章：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（一）：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习
政安晨·2024-02-11 15:00

fast.ai 机器学习笔记（四）

机器学习1：第11课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-11-7564c3c18bbb译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0
绝不原创的飞龙·2024-02-11 14:57

机器学习笔记（3）：误差、复杂度曲线、学习曲线等

本文来自之前在Udacity上自学机器学习的系列笔记。这是第3篇，介绍了模型的误差类型、误差的由来、找到模型适合的参数、以及避免欠拟合和过拟合的方法。
链原力·2024-02-11 14:23

机器学习系列（8）——提升树与GBDT算法

本文介绍提升树模型与GBDT算法。0x01、提升树模型提升树是以分类树或回归树为基本分类器的提升方法。提升树被认为是统计学习中性能最好的方法之一。提升方法实际采用加法模型（即基函数的线性组合）与前向分步算法，以决策树为基函数的提升方法称为提升树（boostingtree）。对分类问题决策树是二叉分类树，对回归问题决策树是二叉回归树。提升树模型可以表示为决策树的加法模型：其中，表示决策树，为决策树的
陌简宁·2024-02-11 14:40

108个Python精选库，看完收获丰富

而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
程序员晚枫·2024-02-11 13:54

python when库_Python精选库大全，建议收藏留用！

而且这语言涉及了方方面面，比如自动化测试，运维，爬虫，数据分析，机器学习，金融领域，后端开发，云计算，游戏开发都有涉及。
weixin_39946964·2024-02-11 13:24

决策树与随机森林算法

决策树与随机森林算法决策树算法概述决策树是一种基于树形结构的机器学习算法，用于建立对象属性与对象值之间的映射关系。
YuanDaima2048·2024-02-11 13:52

人工智能预测地震

AI或是精准预测地震的“救世主”事实上，在20世纪90年代，就有人尝试着用机器学习来预测地震，但收效甚微。
kuntoria·2024-02-11 12:06

2019-10-31 人工智能、机器学习、深度学习的概念

一、什么叫人工智能、机器学习、深度学习人工智能：computationalagents(机器）可计算的机器andactintelligentlyAIaresystems（系统），可以做以下的事情：rationally
可乐W·2024-02-11 12:30

Python学习之路-初识爬虫:基础知识

原则上,只要是浏览器(客户端)能做的事情，爬虫都能够做用途如今，人工智能，大数据离我们越来越近，很多公司在开展相关的业务，但是人工智能和大数据中有一个东西非常重要，那就是数据，但是数据从哪里来呢？
geobuins·2024-02-11 12:06

机器学习---学习与推断，近似推断、话题模型

1.学习与推断基于概率图模型定义的分布，能对目标变量的边际分布（marginaldistribution）或某些可观测变量为条件的条件分布进行推断。对概率图模型，还需确定具体分布的参数，称为参数估计或学习问题，通常使用极大似然估计或后验概率估计求解。单若将参数视为待推测的变量，则参数估计过程和推断十分相似，可以“吸收”到推断问题中。假设图模型所对应的变量集x＝｛x1，x2，···，xn｝能分为XE
三月七꧁ ꧂·2024-02-11 12:56

【大厂AI课学习笔记】【1.6 人工智能基础知识】（1）人工智能、机器学习、深度学习之间的关系

6.1人工智能、机器学习与深度学习的关系必须要掌握的内容：如上图：人工智能>机器学习>深度学习。机器学习是人工智能的一个分支，该领域的主要研究对象是人工智能，特别是如何在经验学习中改进具体算法的性能。
giszz·2024-02-11 12:26

政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习）神经网络的数学基础——快速理解核心概念（二）{两篇文章讲清楚}

这一篇与上一篇是兄弟篇，意在通过两篇文章讲清楚深度学习中神经网络的数学基础，第一次看到这篇文章的小伙伴可以从上一篇文章看起（包括搭建环境等等都在上一篇），上一篇链接如下：政安晨：示例演绎机器学习中（深度学习
政安晨·2024-02-11 12:56

#今日主题#第291天

“2017中国人工智能企业百强”榜单，中国平安位列榜单第五，比肩国内顶尖科技公司，并成为榜单上唯一一家金融企业。厉害喽……图片发自App
龚光里·2024-02-11 12:35

人工智能写作的故事

It'sastoryforchildrenaboutadogwholikestorunfastandperformcircusacts.Buddywasadogwholovedtorunfastandperformcircusacts.Hecouldjumpthroughhoops,balanceonballs,anddoflipsintheair.Hedreamedofjoiningacircu
Rejoy_LC·2024-02-11 11:33

机器学习：SVM、softmax、Dropout及最大池化max_pool介绍

一、利用线性SVM进行分类train_data:(train_num,3072)训练流程初始化权重W:(3072,10)梯度dW:(3072,10)train_data和权重相乘得到score(10,)对应每个类别的分数2.1对于每个score中的分数i，如果是正确的类别对应的score跳过2.2如果是其他的类别，计算margin=score[i]-correct_score+12.3如果其他的m
是Dream呀·2024-02-11 11:15

如何通过人工智能技术找到自己的独特性、定位和擅长领域？

在当今的社会中，随着人工智能技术的不断发展，我们有更多的机会通过自媒体来展示自己的才华和独特性。在这篇文章中，我们将从三个方面来探讨如何找到自己的独特性、定位和擅长领域，并且结合实例来说明。
猫之角·2024-02-11 11:50

智能时代：创新创业的新机遇与挑战

以下是一些可能适合智能时代背景的创新创业方向：人工智能技术应用：人工智能技术是当前科技领域最热门的技术之一，其应用范围不断扩大。
华西建筑关联专业公司 华鲲智慧·2024-02-11 11:45

#学习#人工智能

你是否因为写作困顿而感到沮丧？是不是希望能够找到一个能给你提供无限灵感和提高创作效率的利器？AI写作助手就是你的绝佳选择！现在我向大家推荐几款好用的AI写作助手，它们将让你的创作之旅更加流畅、富有创意。1.飞鸟写作这是一个微信公众号面向专业写作领域的ai写作工具，写作助手包括，ai论文,ai开题报告、ai公文写作、ai商业计划书、文献综述、ai生成、ai文献推荐、AI论文摘要，帮助用户在线快速生成
乐乐8414·2024-02-11 11:31

fast.ai 机器学习笔记（三）

机器学习1：第8课原文：medium.com/@hiromi_suenaga/machine-learning-1-lesson-8-fa1a87064a53译者：飞龙协议：CCBY-NC-SA4.0来自机器学习课程的个人笔记
绝不原创的飞龙·2024-02-11 10:19

边缘人工智能的发展 —— 边缘AI图形化开发

1、背景边缘人工智能是指直接在边缘设备上运行的机器学习算法的形式使用人工智能。这里的“边缘设备”指的是网络边缘的设备，例如智能手机、传感器、工业机器人等。
初心不忘产学研·2024-02-11 10:41

人工智能能产生情绪吗？

此图片来源于网络一、人情绪的本质是什么？人的情绪本质是一个复杂的现象，涉及到生理、心理和社会的多个层面。以下是关于情绪本质的几种观点：情绪的本质是生命能量的表达。情绪被认为是生命能量的一种体现，通过情绪的体验和表达，人们能够获得力量和动力，以应对生活中的挑战和目标。情绪的本质是身体内的一种能量。这种观点认为情绪是由于身体内部的能量流动和冲突所导致的，而情绪的体验和表达则是身体对这种能量的反应和释放
初心不忘产学研·2024-02-11 10:10

吴恩达机器学习—正则化

过拟合问题欠拟合与过拟合当变量过少时，可能存在欠拟合；当变量过多时，会存在过拟合。过拟合可能对现有数据拟合效果较好，损失函数值几乎为零，但是不能进行泛化时，即不适于非训练集的其他数据。如何解决过拟合问题特征变量过多造成过拟合绘制假设模型图像，但当特征变量变多时，绘制很困难。当变量过多而训练数据较少时，容易出现过拟合。过拟合的解决办法解决过拟合问题，通常有两种方法：一种是减少特征的数量，可以通过人工
魏清宇·2024-02-11 09:55

《零基础实践深度学习》波士顿房价预测任务 02

波士顿房价预测是一个经典的机器学习任务，类似于程序员世界的“HelloWorld”。和大家对房价的普遍认知相同，波士顿地区的房价
软工菜鸡·2024-02-11 09:20

Java和JVM将GPU和容器归零

，这将是支持机器学习和人工智能工作量的关键。Oracle的JavaSE（标准版）开发团队希望配置Java，以便JVM了解应该在GPU上运行哪些工作负载以及哪些应该在CPU上运行。
追梦人在路上不断追寻·2024-02-11 09:55
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