机器学习模型

论文AI率：检测原理是什么？该如何降低论文AI率？

和AI大模型一样，AI检测的核心也是机器学习模型，它们在包含人类创作和AI生成文本样本的大型数据集上进行训练，通过学习每种文本中存在的模式和特征，以此来区分人类创作的文本和AI生成文本。

迪娜学姐·2025-01-30 02:40

MicroAI™将人工智能培训引入RENESAS MCU

与全球微控制器领导者Renesas合作将机器学习引入MCU，并借助MicroAI直接在嵌入式环境中训练机器学习模型的能力——这在业界尚属

sinat_41698914·2025-01-28 16:16

机器学习&深度学习目录

机器学习模型机器学习笔记：Transformer_刘文巾的博客-CSDN博客attention相关机器学习笔记：attention_UQI-LIUWJ的博客-CSDN博客机器学习笔记：ELMOBERT_UQI-LIUWJ

UQI-LIUWJ·2025-01-28 09:26

transformer.js（一）：这个前端大模型运行框架的可运行环境、使用方式、代码示例以及适合与不适合的场景

随着大模型的广泛应用，越来越多的开发者希望在前端直接运行机器学习模型，从而减少对后端的依赖，并提升用户体验。

余生H·2025-01-27 21:59

二、机器学习模型评估与选择

机器学习模型评估与选择学习笔记一、核心概念1.1经验误差与过拟合误差相关定义错误率与精度：分类错误样本数占样本总数比例为错误率E=a/mE=a/mE=a/m，精度=1-错误率。

没见过西瓜嘛·2025-01-27 15:43

AGI的决策系统：从短期反应到长期规划

随后，本文将探讨如何将两种系统有效集成，并讨论数据收集与处理、机器学习模型在决策中的应用

AI天才研究院·2025-01-27 01:11

【Python篇】从零到精通：全面分析Scikit-Learn在机器学习中的绝妙应用

2.安装Scikit-Learn3.Scikit-Learn中的基本构件4.数据集的加载与探索5.数据预处理标准化数据6.构建和训练机器学习模型构建逻辑回归模型7.模型评估与验证混淆矩阵第二部分：深入理解

半截诗·2025-01-26 00:22

Python数据分析案例教程

它能够处理从数据清洗、数据可视化到机器学习模型构建的整个数据科学流程。本节将深入探讨Python在数据分析中的具体应用，包括但不限于数据清洗、数据探索、统计分析和预测建模。

kkchenjj·2025-01-25 21:01

浅谈人群扩展（lookalike）模型

常用的算法应该包括协同过滤、基于标签的相似度计算，还有一些机器学习模型，比如逻辑回归、随机森林，以及深度学习的模型，比如DNN或者Embedding方法。

eso1983·2025-01-25 12:23

Python 深度学习实战：生成对抗网络

与传统的机器学习模型不同，GAN可以生成真实有效的数据，无需人工标注数据。它由两部分组成：生成器（Generator）和判别器（Discriminator）。

AI天才研究院·2025-01-25 10:45

自动检测和机器审核系统实现

目录一、自动检测和机器审核实现步骤1.文本预处理步骤细节：2.关键词检测步骤细节：3.情感分析与情境理解步骤细节：4.机器学习模型训练步骤细节：5.深度学习模型步骤细节：6.多模态审查步骤细节：7.用户行为分析与违规预测步骤细节

╰つ゛木槿·2025-01-24 05:55

在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例

在EverlyAI上运行LLM模型——以LLAMA为例技术背景介绍EverlyAI是一个强大的云平台，允许你在云中大规模运行机器学习模型。它还提供了对多种大型语言模型（LLM）的API访问。

HGWAcsdgvs·2025-01-23 08:22

清华和哈工大把大模型量化做到了1比特，把世界顶尖多模态大模型开源大模型量化个人电脑运行！机器人领域首个开源视觉-语言操作大模型，激发开源VLMs更大潜能，视 Mamba速度提升2.8倍，内存能省87%

在追求更高效的机器学习模型部署时，模型量化技术应运而生，它通过降低权重矩阵的位宽来显著减少大型语言模型的存储和计算需求。我们一般的双精度浮点型double是64位

代码讲故事·2025-01-22 05:45

Transformer入门（1）transformer及其编码器-解码器

文章目录1.Transformer简介2.Transformer的编码器-解码器架构3.transformer的编码器1.Transformer简介Transformer模型是一种用于自然语言处理的机器学习模型

通信仿真实验室·2025-01-22 01:51

【人工智能 | 大数据】基于人工智能的大数据分析方法

以下是几种主要的基于AI的大数据分析方法：机器学习模型：通过训练算法让计算机从历史数据中学习并做出预测或分类。常见的机器学习技术包括监督学习（如回归分析、支持向量机）、非监督学

用心去追梦·2025-01-21 22:58

基于 Python 的机器学习模型部署到 Flask Web 应用：从训练到部署的完整指南

目录引言技术栈步骤一：数据预处理步骤二：训练机器学习模型步骤三：创建FlaskWeb应用步骤四：测试Web应用步骤五：模型的保存与加载保存模型加载模型并在Flask中使用步骤六：Web应用的安全性考量示例

m0_74825223·2025-01-21 15:53

YOLOv8/YOLOv11使用web界面推理自己的模型，Gradio框架快速搭建

前言Gradio是一个开源Python库，用于快速构建和共享机器学习模型的Web界面。

挂科边缘·2025-01-21 05:49

探索泰坦尼克号生存分类数据集：机器学习与数据分析的完美起点

数据集主要用于训练和评估机器学习模型，以预测泰坦尼克号乘客的生存情况项目地址:https://gitcode.com/open-source-toolkit/35561项目介绍泰坦尼克号生存分类数

岑童嵘·2025-01-21 04:11

大模型介绍

大模型（LargeModel）指的是拥有庞大参数量的机器学习模型。由于具有更多的参数，大模型能够更好地拟合复杂的数据和模式，从而提供更准确的预测和更好的性能。

詹姆斯爱研究Java·2025-01-21 01:39

机器学习的介绍

如何评估机器学习模型的性能，除了交叉验证、MSE和RMSE外，还有哪些其他重要的指标？在金融风险管理中，机器学习如何帮助预测市场趋势和信用风险？

2201_75874206·2025-01-19 23:49

Kaggle欺诈检测：使用生成对抗网络（GAN）解决正负样本极度不平衡问题

然而，欺诈交易数据往往呈现出正负样本极度不平衡的特点，这给机器学习模型的训练带来了挑战。

Loving_enjoy·2025-01-19 22:46

ASPICE 4.0引领自动驾驶未来：机器学习模型的特点与实践

ASPICE4.0-ML机器学习模型是针对汽车行业，特别是在汽车软件开发中，针对机器学习（MachineLearning,ML）应用的特定标准和过程。

亚远景aspice·2025-01-19 13:29

Python数据分析高频面试题及答案

目录1.基础知识2.数据处理3.数据可视化4.机器学习模型5.进阶问题6.数据清洗与预处理7.数据转换与操作8.时间序列分析9.高级数据分析技术10.数据降维与特征选择11.模型评估与优化12.数据操作与转换

闲人编程·2025-01-18 20:23

Python机器学习之XGBoost从入门到实战(基本理论说明)

的优化表现，快速有效—深盟分布式机器学习开源平台(DistributedmachinelearningCommunity，DMLC)的分支—DMLC也开源流行的深度学习库mxnet*GBM：Machine：机器学习模型

雪域枫蓝·2025-01-18 19:10

《机器学习模型快速收敛的秘籍大揭秘》

以下是一些实现机器学习模型快速收敛的方法。选择合适的优化器优化器在模型训练中起着至关重要的作用，它决定了模型参数的更新方式和步长。

·2025-01-18 05:14

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的过程

记录一个LLM+API类型的临床预测模型APP（糖尿病Cox预测模型）的构建过程LLM代表的是大语言模型，API代表的是机器学习模型，LLM+API是说将机器学习模型以API的形式引入到LLM，让机器学习模型以对话的方式与用户交流而服务于临床实践的

预测模型的开发与应用研究·2025-01-17 22:20

python训练模型损失值6000多_机器学习中的 7 大损失函数实战总结（附Python演练）...

介绍想象一下-你已经在给定的数据集上训练了机器学习模型，并准备好将它交付给客户。但是，你如何确定该模型能够提供最佳结果?是否有指标或技术可以帮助你快速评估数据集上的模型?

weixin_39700394·2025-01-17 21:45

【机器学习实战入门项目】基于机器学习的鸢尾花分类项目

基于机器学习的鸢尾花分类项目介绍：本项目利用机器学习模型对鸢尾花进行分类。

精通代码大仙·2025-01-17 20:05

机器学习模型调优指南

机器学习模型调优指南机器学习模型参数调优的作用在于优化模型的性能，使其能够在给定任务上更好地泛化和预测。通过合理调整模型的超参数，能够提高模型的准确性、降低过拟合或欠拟合的风险、加快训练过程等。

闵少搞AI·2025-01-17 13:00

一篇文章带你彻底弄懂大模型——掌握基本概念，领先别人一步！

大模型是指具有大规模参数和复杂计算结构的机器学习模型。

努力的光头强·2024-09-14 11:39

使用MLOps进行AI部署的顶级公司

自从AI技术进入主流领域以来，MLOps（机器学习运维）已成为在生产环境中部署和管理机器学习模型的一系列实践，这对企业的成败起着关键作用。

AI研报·2024-09-14 07:12

天下苦英伟达久矣！PyTorch官方免CUDA加速推理，Triton时代要来？

在更大的机器学习编程与计算范畴，同样严重依赖CUDA，使用它加速的机器学习模型可以实现更大的性能提升。虽然CUDA在加速计算领域占据主导地位，并成为英伟达重要的护城河之一。

诗者才子酒中仙·2024-09-14 04:56

TensorFlow的基本概念以及使用场景

TensorFlow是一个机器学习平台，用于构建和训练机器学习模型。它使用图形表示计算任务，其中节点表示数学操作，边表示计算之间的数据流动。

张柏慈·2024-09-13 15:03

【ShuQiHere】探索人工智能核心：机器学习的奥秘

ShuQiHere·2024-09-13 14:59

景联文科技：专业数据标注公司，推动AI技术革新

数据标注作为AI技术发展的重要支撑，对于训练高质量的机器学习模型以及推动应用领域的创新具有不可替代的作用。

景联文科技·2024-09-13 06:36

数字图像处理（一系列对图像进行处理、分析和改进的技术）

这些处理包括从基础的像素操作到复杂的高维变换和机器学习模型。1.图像降噪在图像获取和传输过程中，往往会引入噪声。降噪技术用于减少这些噪声，同时尽量保持图像的细节。

编程日记✧·2024-09-11 23:17

【Python之Streamlit】第1章：Streamlit简介

借助Streamlit，您可以使用简单的Python代码即可创建交互式数据可视化、机器学习模型演示和可部署的仪表板。1.2Streamlit的主要特点无代码界面：无需编写HT

civilpy·2024-09-09 14:58

如何在Java中实现高效的分布式梯度下降算法

分布式梯度下降（DistributedGradientDescent）是一种常用于训练大规模机器学习模型的优化方法，特别是在处理大规模数据集时非常有效。

省赚客app开发者·2024-09-09 08:47

企业大规模部署机器学习模型的困境

作者|JustinGage译者|Sambodhi编辑|VincentAI前线出品｜ID：ai-frontAI前线导语：“尽管人工智能正在被广泛应用，但大规模部署基于AI的产品如此之难，不过，一些新技术正被寄以厚望改变这一现状。基石风投合伙公司研究人工智能、机器学习的分析师、美国纽约大学的前数据科学家JustinGage不久前写了一篇文章[1]，为我们讲述了机器学习的部署和建模的不同之处，以及在公司

AI前线·2024-09-07 11:57

【PyTorch】PyTorch中的方法torch.randperm()介绍

这个函数是非常有用的，尤其是在需要随机打乱数据或索引时，比如在训练机器学习模型时打乱数据顺序，以确保模型训练的泛化能力。参数n(int):输出张量的长度，即最大的数字为n-1。

读思辨·2024-09-07 05:22

TensorFlow库详解：Python中的深度学习框架

它提供了大量工具和资源，用于构建和训练机器学习模型。TensorFlow因其强大的功能和灵活性，在机器学习和深度学习领域得到了广泛应用。

极客代码·2024-09-06 19:56

【机器学习】交通勘测

通过结合传感器数据、视频监控、GPS信号等多源数据，机器学习模型能够帮助交通管理部门优化交通调度、提升道路安全，并提供实时的交通状态信息。

听忆.·2024-09-06 12:03

【论文阅读】AugSteal: Advancing Model Steal With Data Augmentation in Active Learning Frameworks（2024）

摘要Withtheproliferationof（随着）machinelearningmodels（机器学习模型）indiverseapplications,theissueofmodelsecurity

Bosenya12·2024-09-05 14:40

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营入门 Task3-机器学习框架

2.优化问题在机器学习模型训练过程中，即使模型的灵活性足够高，也可能由于优化算法的问题导致训练数据的损失不够低。为了

沙雕是沙雕是沙雕·2024-09-04 19:08

jupyter python 3 教程_windows python3安装Jupyter Notebooks教程

因此，这是一款可执行端到端的数据科学工作流程的便捷工具，其中包括数据清理、统计建模、构建和训练机器学习模型、可视化数据等等,因为它们比单纯的IDE平台更具交互性，

勃欣然·2024-09-03 20:39

遗传进化算法进行高效特征选择

在构建机器学习模型时，特征选择是一个关键的预处理步骤。使用全部特征往往会导致过拟合、增加计算复杂度等问题。因此，我们需要从原始特征集中选择一个最优子集，以提高模型的泛化性能和效率。

广东数字化转型·2024-09-03 05:08

如何校准不平衡分类的概率

如何校准不平衡分类的概率许多机器学习模型能够预测一个概率或概率类成员的分数。

背包客研究·2024-09-01 20:14

AI自动采集教学行为——用AI来做机器学习部分和深度学习部分（含torch和cuda）包含机器学习模型和bert模型的使用

文章目录数据清洗机器学习深度学习代码没问题之后的文件下载bert环境配置太麻烦，改用飞浆的bert飞浆失败-接着bert，用谷歌AIbert的使用数据清洗要遍历当前文件夹下从1.x1sx到8.x1sx的所有文件，提取“句子”列，‘标注’列和‘上下文情境’这三列按顺序把excel中的这三列拼接在一起。合并输出成一个xlsx文件。importosimportpandasaspd#获取当前脚本所在的目录

东方-教育技术博主·2024-08-31 11:13

机器学习中的增量学习（Incremental Learning，IL）策略是什么？

在当今快速发展的数据驱动世界中，传统的静态机器学习模型逐渐显露出局限性。随着数据量的增长和分布的变化，模型需要不断更新，以保持其预测能力和适应性。

Chauvin912·2024-08-31 09:32

TensorFlow 的基本概念和使用场景。

TensorFlow是由Google开发的开源机器学习框架，用于构建和训练各种机器学习模型。它基于数据流图的概念，其中节点表示数学操作，边表示多维数组（张量）的流动。

WangLinXX·2024-08-31 06:07

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