人工智能与机器学习

Github 开源项目国内镜像

Github开源项目国内镜像重要说明前言ACRN国内镜像STM32FirmwarePackage/Hal库国内镜像镜像地址使用方法ApacheZephyrProject人工智能与机器学习Go包和Golang
lionchan187·2023-08-05 09:08

探索从事软件工程师排名前10的IT行业

文章目录导语1.移动应用开发：2.前端开发：3.后端开发：4.数据库开发：5.软件测试与质量保证：6.人工智能与机器学习：7.嵌入式系统开发：8.网络安全与信息安全：9.虚拟现实与增强现实：10.软件项目管理
醉心编码·2023-08-01 03:48

2022年，人工智能和数据发展呈现哪五大趋势？

澳鹏Appen《2021年人工智能与机器学习现状报告》通过各行各业的实际应用场景，从数据的角度出发，总结了我们对于AI世界未来发展的五大预测，以及这些变化对于AI技术发展至关重要的原因。
澳鹏Appen·2023-07-27 12:38

生成模型理解

latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarialnet简单总结精读挖坑（上课内容来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课《人工智能与机器学习
ICUD·2023-07-23 01:07

【人工智能与机器学习】轮廓检测及功能

一、实验介绍1.实验内容本实验将学习轮廓检测及功能。2.实验要点生成二进制图像来查找轮廓找到并画出轮廓轮廓特征边界矩形3.实验环境Python3.6.6numpymatplotlibcv2二、实验步骤1导入资源并显示图像importnumpyasnpimportmatplotlib.pyplotaspltimportcv2%matplotlibinline#读入图像image=cv2.imread
听海—·2023-07-17 07:58

【人工智能与机器学习】决策树ID3及其python实现

文章目录1决策树算法1.1特征选择1.2熵（entropy）1.3信息增益2ID3算法的python实现总结1决策树算法决策树（DecisionTree)是一类常见的机器学习方法，是一种非常常用的分类方法，它是一种监督学习。常见的决策树算法有ID3，C4.5、C5.0和CART（classificationandregressiontree），CART的分类效果一般要优于其他决策树。决策树是基于树
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:27

【人工智能与机器学习】基于卷积神经网络CNN的猫狗识别

文章目录1引言2卷积神经网络概述2.1卷积神经网络的背景介绍2.2CNN的网络结构2.2.1卷积层2.2.2激活函数2.2.3池化层2.2.4全连接层2.3CNN的训练过程图解2.4CNN的基本特征2.4.1局部感知（LocalConnectivity）2.4.2参数共享(ParameterSharing)3数据集介绍4猫狗识别（tensorflow）4.1搭建卷积神经网络模型4.2训练模型4.3
日常脱发的小迈·2023-07-17 02:57

走进人工智能|自动驾驶 迈向无人驾驶未来

文章目录序言背景核心技术支持`传感器技术``人工智能与机器学习`迈向无人驾驶未来目前形式`领跑人`困境和挑战总结本篇带你走进自动化驾驶！一起来学习了解吧！！！
万物皆可der·2023-07-14 09:08

论文笔记 - 对话系统中的 OOD （Out of Domain出域）问题

徐阿衡人工智能与机器学习工程师最近看了下2021年关于OOD的几篇paper，记录一下~对话系统中的domain都是预先定义好的，而在实际应用场景中，会有很多现有系统回答不了的问题（outofthedesignscope
AI生成曾小健·2023-06-21 08:16

深度学习#1.有监督学习和无监督学习

机器学习#1.有监督学习和无监督学习人工智能与机器学习与深度学习机器学习有监督学习无监督学习人工智能与机器学习与深度学习什么是人工智能？人类用各种方式让机器拥有与人类相仿的“智能”，就是人工智能。
直走的螃蟹·2023-06-18 14:33

生成模型（自编码器、VAE、GAN）

latentrepresentation）VAE迁移学习生成对抗网络GAN李沐论文精读摘要导言相关工作Adversarialnet简单总结精读挖坑（上课内容来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课《人工智能与机器学习
丸丸丸子w·2023-06-18 00:55

【生物信息】调控基因组学 (Regulatory Genomics) 和Deep CNN

文章目录RegulatoryGenomicsBiologicalmotivationofDeepCNNMulti-taskCNN来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课《人工智能与机器学习
丸丸丸子w·2023-06-18 00:55

表示学习(Representation Learning) Part2--Auto-Encoders、VAEs、GANs

VariationalAuto-Encoders原理介绍数学推导生成数据diffusionmodelsPros&ConsTrainusingasecondnetwork:GANs来自ManolisKellis教授（MIT计算生物学主任）的课《人工智能与机器学习
丸丸丸子w·2023-06-18 00:24

自动驾驶“玩具”大赛，快来参加赢大奖！

随着互联网时代的到来，人工智能与机器学习成了时下超级酷炫的“玩具
亚马逊云开发者·2023-06-16 20:39

2023大唐杯学习笔记——人工智能与机器学习—决策树

决策树知识点这个表也是一个数据集问题：以什么作为划分呢？第一次是以年龄，还是以工作房子信贷情况…这里的熵与中文里的其他东西没有实际对应，就是一个定义H（p）=1最大时，p=0.5，这表示既可能p1也可能是p2，两种可能性一样，或者说不确定性最大。当H（p)减小时，p的值改变了，更加趋向于一个确定的可能一般我们希望，熵越来越小，以得到一个确定的结果。C1是选项C1的个数，C2是选项C2的个数…,D是
月早十·2023-06-11 19:14

《ArchSummit：从珍爱微服务框架看架构演进》

1、前言今年的ArchSummit的主题是“数字化转型下的架构升级”，主要聚焦：云原生、研效提升、IoT系统架构、微服务架构、低代码系统、出海业务架构、人工智能与机器学习、企业数字化转型、前端Serverless
后台技术汇·2023-06-09 04:43

学习目标检测YOLO系列1--机器学习基础知识储备

第一篇章-人工智能与机器学习了解1人工智能概述有趣的网站http://deepdreamgenerator.com/可以将两张图片结合起来1.1人工智能发展阶段人工智能的起源图灵测试达特
.Strive..·2023-06-07 12:59

证券行业想做好精准营销需要具备哪些技术能力？

3.人工智能与机器学习
神策数据·2023-04-12 17:04

澳鹏Appen重磅发布《2022人工智能与机器学习全景报告》

在刚刚落幕的2022世界人工智能大会（WAIC）上，澳鹏Appen重磅发布最新版《2022人工智能与机器学习全景报告》（StateofAIandMachineLearningReport2022），全方位展现企业在推动
澳鹏Appen·2023-04-10 00:26

人工智能基础与线性回归模型

文章目录1.人工智能、机器学习、深度学习的关系1.1**机器学习**1.2**深度学习**：是机器学习的其中一种方法，主要原理是**神经网络**1.3**人工智能与机器学习、深度学习之间的区别**2.机器学习基本概念
梓栋Code·2023-04-01 22:57

（西瓜书）机器学习（周志华）书目录

1.机器学习概述1.1.人工智能与机器学习1.2.机器学习分类1.3.机器学习应用1.4.机器学习常用术语解释2.模型的评估与选择2.1.经验误差与过拟合2.2.评估方法2.3.性能度量2.4.偏差与方差
坠金·2023-02-07 13:55

机器学习整理

轻松水过机器学习期末考试一、什么是机器学习1.1机器学习的发展历史与背景1.1.1人工智能与机器学习1.1.2机器学习的发展历程1.1.2.1感知机与连接学习1.1.2.2符号学习与统计学习1.1.2.3
LiuV.·2023-01-30 12:15

Datawhale组队学习-机器学习Task1

目录Datawhale组队学习-机器学习Task11.机器学习介绍：（1）人工智能与机器学习的关系（2）人类是如何实现智能的？（3）社会上常见的“伪人工智能”2.机器学习大概做些什么？
SIGH233·2023-01-26 08:53

分享5篇自动驾驶分割领域论文（附pdf下载）

“自动驾驶”领取《自动驾驶分割论文.pdf》《自动驾驶分割顶会写作方法》以下是论文写作干货详细大纲《自动驾驶分割顶会写作方法》顶会审稿人主讲|论文写作入门第1课科学研究的基本流程1.科学研究的定义2.人工智能与机器学习
计算机与软件考研·2023-01-21 09:46

pytorch 预测手写体数字_人工智能与机器学习Pytorch手写数字识别-MINIST数据集识别篇...

上期文章，我们分享了Pytorch手写数字的训练，当pytorch训练完成后，保存了训练的参数，方便本期使用预训练参数，进行手写数字的识别，我们准备一个手写数字的图片，可以自己在画图软件中，直接写个数字手写数字1、导入第三方库导入第三方库2、建立神经网络神经网络的建立与上期分享的训练篇完全一致，本期不再介绍代码意思，小伙伴们可以参考上期文章CNN神经网络建立训练CNN神经网络3、处理输入图片在数字
weixin_39761645·2023-01-11 11:33

Python数据分析案例17——电影人气预测(特征工程构建)

案例背景本次案例是中国人民大学“人工智能与机器学习（2022年秋季）”课程的课堂竞赛。
阡之尘埃·2023-01-02 20:32

透过re:Invent大会，看AWS如何让机器学习扩圈？

12月9日，AWS全球机器学习副总裁SwamiSivasubramanian（简称Swami）在re:Invent大会上展示了AWS关于人工智能与机器学习的最新全景蓝图，并发布
AImatters·2022-12-31 09:54

人工智能与机器学习概述-1

人工智能演进人工智能作为计算机科学的一个分支出现于20世纪50年代。它的两个主要目标是：通过在计算机上建模和模拟来研究人类智能，通过像人类一样解决复杂问题来使计算机更有用。从出现到20世纪80年代，大多数AI系统都是人工编程的，通常使用功能性、声明性或其他高级语言。语言中的符号代表了现实世界中的概念或抽象概念，构成了大多数知识表示的基础。人工智能领域人工智能四要素机器学习的兴起从20世纪80年代末
小羊爱青草·2022-12-30 13:53

亚马逊云科技多位AI大咖现身，都谈了些什么？

论坛上，亚马逊云科技人工智能与机器学习产品副总裁BratinSa
Alter1230·2022-12-30 02:17

【人工智能与机器学习】——深度学习（学习笔记）

前言：长期以来，图像识别技术一直是人工智能研究领域的难题。近年来，随着算力的提升、物联网与大数据的出现、机器学习算法的快速发展，科学家们终于找到了有效的方法来实现图像识别，这就是基于人工神经网络的深度学习。很多以人工智能技术应用为主要发展目标的公司，如百度、阿里巴巴、腾讯和微软等，都推出了基于深度学习算法的图像搜索引擎，为人们的生产和生活提供了便利。目录1.深度学习发展简史2.多层感知器2.1人工
HinsCoder·2022-12-27 08:19

人工智能与机器学习---用线性LDA、k-means和SVM算法进行二分类可视化分析

一、支持向量机（SVM）算法的原理支持向量机（SupportVectorMachine，常简称为SVM）是一种监督式学习的方法，可广泛地应用于统计分类以及回归分析。它是将向量映射到一个更高维的空间里，在这个空间里建立有一个最大间隔超平面。在分开数据的超平面的两边建有两个互相平行的超平面，分隔超平面使两个平行超平面的距离最大化。假定平行超平面间的距离或差距越大，分类器的总误差越小。1、支持向量机的基
鄧丫丫·2022-12-27 00:18

人工智能与机器学习——人脸表情识别

目录一、人脸特征提取步骤二、笑脸数据集训练三、笑脸识别四、参考连接一、人脸特征提取步骤①数据集这里我们使用GENKI-4K数据集去进行我们的实验，GENKI-4K一共包含4000个图像,分为“笑”和“不笑”两种,每个图片拥有不同的尺度大小,姿势,光照变化,头部姿态,可专门用于做笑脸识别。这些图像包括广泛的背景，光照条件，地理位置，个人身份和种族等。②定义训练/测试：将图片分为训练集和测试集，训练集
暮雪千·2022-12-25 18:35

《西瓜书》学习笔记-目录

目录1.机器学习概述1.1.人工智能与机器学习1.2.机器学习分类1.3.机器学习应用1.4.机器学习常用术语解释2.模型
ruoqi23·2022-12-23 10:00

用好人工智能与机器学习是关键

更有越来越多的企业在自己的数字化转型升级实践中，针对人工智能与机器学习投入了大笔资金和资源。
趣味科技v·2022-12-18 16:47

【人工智能与机器学习】——聚类（学习笔记）

前言：我们之前学习的算法均是有监督学习（supervisedlearning），它的一个鲜明特征是通过给定的标签来学习从数据特征（如图像）到语义标签的映射关系。但在很多实际问题中，数据并没有语义标签，解决此类问题就要用到无监督学习（unsupervisedlearning）。无监督学习有很多技术方向，聚类（clustering）是其中一个重要的方向。聚类的本质就是把特征相近的数据样本放到一起，达到
HinsCoder·2022-12-16 11:36

可解释机器学习 Task01-导论

MachineTeaching例子三、本身可解释性好的机器学习算法KNN分类逻辑回归决策树特征重要性四、深度学习的可解释性很差以卷积神经网络为例一、什么是可解释机器学习（可解释人工智能）传统人工智能的痛点目前的人工智能与机器学习就
T4neYours·2022-12-15 18:00

【人工智能与机器学习】——决策树与集成学习（学习笔记）

前言：决策树（DecisionTree）是一种通过对历史数据进行测算，实现对新数据进行分类和预测的算法。机器学习中，决策树是一个预测模型，代表的是对象属性与对象值之间的一种映射关系。该算法由于逻辑结构为树形结构，所以被称为“决策树”。在做重要决策时，我们通常会听取多个专家而不是一个人的意见。综合多个不同专家的意见通常好过只听一个人的意见，即所谓的“群智”。类似地，在机器学习中，可以训练多个学习器来
HinsCoder·2022-12-15 11:19

2021年第三届人工智能与机器学习国际会议(FAIML 2021)EI检索

2021年第三届人工智能与机器学习国际会议(FAIML2021)重要信息会议网址：www.faiml.org会议时间：2021年8月13-15日召开地点：瑞典斯德哥尔摩截稿时间：2021年7月30日录用通知
Windzeng1234·2022-12-14 14:40

2022年第四届人工智能与机器学习国际会议(FAIML 2022)

2022年第四届人工智能与机器学习国际会议(FAIML2022)重要信息会议网址：www.faiml.org会议时间：2022年7月19-21日召开地点：中国杭州截稿时间：2022年6月20日录用通知：
Windzeng1234·2022-12-14 14:40

2023年第五届人工智能与机器学习国际会议(FAIML 2023)

2023年第五届人工智能与机器学习国际会议(FAIML2023)重要信息会议网址：www.faiml.org会议时间：2023年4月14-16日召开地点：中国北京截稿时间：2023年3月15日录用通知：
Windzeng1234·2022-12-14 14:39

图像处理、语音处理的应用及前沿技术_计算机视觉与图像处理、模式识别、机器学习学科之间的关系...

要实现计算机视觉必须有图像处理的帮助，而图像处理倚仗与模式识别的有效运用，而模式识别是人工智能领域的一个重要分支，人工智能与机器学习密不可分。纵观一切关系，发现计算机
weixin_39917811·2022-12-14 09:42

人工智能与机器学习课程设计

笑脸识别，口罩识别一、人脸图像特征提取的各种方法（至少包括HoG、Dlib和卷积神经网络特征）1.HOG:(方向梯度直方图)2.Dlib:3.卷积神经网络(CNN):二、dlib安装与使用1.conda换源2.更新conda3.创建新环境python3.6，名字叫tensorflow4.使用新环境5.安装cmake，boost，wheel，dlib==19.6.16.安装numpy7.pip一些库
Ray_Songaaa·2022-12-13 20:00

【人工智能与机器学习】——线性回归、逻辑回归与分类评价指标（学习笔记）

前言：线性回归（LincarRegression）模型是最简单的线性模型之一，简而言之就像一元一次函数，是所有机器学习初学者的起点。而逻辑回归（LogisticRegression）则稍显复杂，是线性回归的一个推广，采用对数几率，他们都是其中最为经典的算法之一。最后引出分类评价指标，学会如何科学的评判一个模型的优劣。目录1.什么是回归2.线性回归2.1概念2.2损失函数2.3其他评价指标2.4语法
HinsCoder·2022-12-11 23:38

【人工智能与机器学习】——朴素贝叶斯与支持向量机（学习笔记）

前言：朴素贝叶斯（NaiveBayes）和支持向量机（SupportVectorMachine，SVM）是两种不同的机器学习算法，它们都用于分类。朴素贝叶斯算法基于贝叶斯定理来进行分类，它是一种生成模型，它预测一个样本属于某个类别的概率。相比之下，支持向量机是一种判别模型，它用于寻找数据空间的最大边界来进行分类。目录1.概率知识回顾2.训练贝叶斯3.朴素贝叶斯分类器3.1优缺点3.2拉普拉斯平滑技
HinsCoder·2022-12-11 23:04

机器学习-第一天

我是今天的目录一、内容大纲二、机器学习概念三、人工智能与机器学习四、总结一、内容大纲我们会在这个系列里阐述有关机器学习和数据科学的一些内容：机器学习Python工作环境设置数据分析numpypandasmatplotlibscikit-learn
想做点改变的小王·2022-12-10 16:50

简单典型二阶系统_FFM及DeepFFM模型在推荐系统的探索

/本文是我18年12月在AICon（全球人工智能与机器学习大会）的讲稿，感谢极客邦的同学，几乎一字不落地把演讲内容转成了文字，我在这个基础上简单修正了一些内容。
weixin_39869791·2022-12-10 11:58

seq2seq模型_带你读论文 | 端到端语音识别模型

编者按：过去十年，得益于人工智能与机器学习的突破、算法与硬/软件能力的进步，以及拥有既多样又大量的语音数据库，用以训练多参数的、大规模的语音识别与合成模型，使得语音处理技术获得飞跃性进展。
weixin_39692761·2022-12-08 20:12

2.人工智能与机器学习的关系

机器学习子类深度学习（AI）首先要有框架人工智能是机器学习的父类，人工智能包括机器学习和深度学习，机器学习包括深度学习
李思楠.·2022-12-07 07:18

01_人工智能与机器学习概念介绍

文章目录人工智能>机器学习>深度学习什么是机器学习特征值与目标值机器学习与深度学习的区别博文配套视频课程：24小时实现从零到AI人工智能人工智能>机器学习>深度学习人工智能：流水线机器其实就是人工智能。机器学习：垃圾邮箱机器学习，需要自动过滤算法、今日头条数据推荐深度学习：2010至今。机器学习包含深度学习(可以理解为高级的机器学习)，例如图形图像识别、自然语言处理。什么是机器学习机器学习是一门多
lsqzedu·2022-12-07 07:41

人工智能与机器学习

人工智能与机器学习人工智能相关概念☞什么是人工智能、机器学习、深度学习☞人工智能发展必备的三要素☞人工智能主要分支机器学习工作流程☞数据集☞数据基本处理☞特征工程☞机器学习o监督学习o无
Mindtechnist·2022-12-07 07:30
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