机器学习共0篇 第2页
机器学习
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机器学习（一）常见的机器学习算法
机器学习是一种人工智能的分支，它通过计算机算法从数据中学习模型，并使用该模型进行预测和决策。它在许多领域有广泛的应用，包括自然语言处理、计算机视觉、推荐系统、金融分析等等。本文将介...
2年前机器学习基础-监督学习-标签增强之标签标签插值（Label Interpolation）
标签插值（Label Interpolation）是一种标签增强技术，用于在回归问题或连续标签的分类问题中生成介于两个标签之间的新标签。插值方法基于两个已知标签之间的线性或非线性关系，通过计算插值函...
2年前机器学习基础-监督学习-目标函数之余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）
余弦相似度损失（Cosine Similarity Loss）用于衡量两个向量之间的余弦相似度，常用于度量两个向量的相似程度。余弦相似度是通过计算两个向量的夹角来度量它们之间的相似度，取值范围为[-1, 1]...
2年前成功MLOps具有的五大共同特征
尽管人们对应用机器学习的兴趣越来越大，但企业在将机器学习集成到现实应用方面仍然面临着巨大的挑战。大多数的机器学习项目或者在完成之前被放弃，或者无法兑现承诺。 应用机器学习是一个年轻...
2年前
掌握镜像声音克隆魔法：用MockingBird让你的声音无限延伸
掌握镜像声音克隆魔法：用MockingBird让你的声音无限延伸 以前陪孩子睡觉时，我讲故事嗓子都快说沙哑了！现在有了MockingBird，我可以用自己的声音无限复制，像个不知疲倦的讲故事专家。比如，...
2年前机器学习基础-监督学习-标签编码之独热编码（One-Hot Encoding）
独热编码（One-Hot Encoding）是一种常用的标签编码方法，通常用于将标签转换为适合机器学习算法使用的格式。独热编码将每个标签都映射为一个由 0 和 1 组成的向量，向量的长度等于标签数量，对...
2年前
高级可视化神器：cufflinks
公众号：尤而小屋作者：Peter编辑：Peter 大家好，我是Peter~ 今天给大家推荐一个高级的可视化神器：cufflinks 学习过可视化库matplotlib和seaborn的朋友都知道：seaborn是matplotlib的高级封装...
2年前变分自编码器（VAE）公式推导
论文原文：Auto-Encoding Variational Bayes [OpenReview (ICLR 2014) | arXiv] 本文记录了我在学习 VAE 过程中的一些公式推导和思考。如果你希望从头开始学习 VAE，建议先看一下苏剑林的博客（...
2年前
ACL 2022 | 字节跳动中稿论文一览
ACL（国际计算语言学协会），于1962年成立，是自然语言处理与计算语言学领域最高级别的学术会议。会议包含信息抽取、信息检索、语言生成、语言资源、机器翻译以及多模态等主题，每年都会吸引大...
2年前
编织人工智能：机器学习发展历史与关键技术全解析
本文全面回顾了机器学习的发展历史，从早期的基本算法到当代的深度学习模型，再到未来的可解释AI和伦理考虑。文章深入探讨了各个时期的关键技术和理念，揭示了机器学习在不同领域的广泛应用和潜...
2年前
之江实验室： 如何基于 JuiceFS 为超异构算力集群构建存储层 ？
今天，高性能计算结合人工智能技术正在推动科研创新。例如通过破解水稻基因密码推动作物育种从“试验选优”向“计算选优”发展，在医药领域快速分析分子与蛋白之间的相互作用，发现潜在的能够有...
2年前
葡萄风味有奥秘，农科院用机器学习揭示基因渐渗过程
内容一览： 基因渐渗与葡萄的驯化、遗传改良密切相关。先前研究揭示了欧洲栽培葡萄中，野生葡萄基因渐渗的基因组信号，但尚未深入研究这些渐渗事件发生的时间、方式、基因组模式和生物学效应。...
2年前
【线性代数】矩阵基础 (2)
文章内容 矩阵的初等变换 初等矩阵 矩阵的秩 矩阵分块 矩阵的初等变换 逆矩阵的求法 针对抽象矩阵： 定义法 AAA 和 BBB 都是 nnn 阶矩阵，求得 AB=EAB=EAB=E，则 A−1=BA^{-1}=BA−1=B 针对具象...
2年前
验证码识别全流程实战
本文将介绍验证码的历史与发展、验证码破解的历史与发展，验证码破解全流程实战。 验证码的历史与发展 验证码，全称为“Completely Automated Public Turing test to tell Computers and Humans...
2年前
仪酷LabVIEW AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包常见问题解答
前言 哈喽，各位朋友，好久不见~ 我是virobotics（仪酷智能） 之前给大家分享了基于LabVIEW开发的AI视觉工具包及开放神经网络交互工具包，不少朋友私信说在安装和使用过程中会遇到一些问题，今...
2年前
奔向AGI+发展AIGC |【人工智能技术专题】「入门到精通系列教程」零基础带你掌握人工智能全流程技术体系和实战指南（人工智能理论知识概论）
零基础带你掌握人工智能全流程技术体系和实战指南 前言 人工智能是一个庞大的研究领域。虽然我们已经在人工智能的理论研究和算法开发方面取得了一定的进展，但是我们目前掌握的能力仍然非常有限...
2年前机器学习基础-监督学习-标签增强之标签扰动（Label Perturbation）
标签扰动（Label Perturbation）是一种标签增强技术，通过引入一定的噪声或随机变化来生成具有相似语义含义但略有差异的新标签。标签扰动可以在分类问题中应用，用于扩展训练数据的标签空间，增...
2年前机器学习基础-监督学习-线性回归之梯度下降法
梯度下降法（Gradient Descent）是一种常用的优化算法，用于求解损失函数的最小值。它通过迭代更新模型参数，沿着损失函数梯度的反方向逐步调整参数，直到达到最优解。下面是梯度下降法的详细讲...
2年前
出行平台地图引擎应用
一、地图在出行领域的应用场景 发单派单接驾送驾结算 发单：解决三个点的问题。乘客的定位点、上车点、下车点。 派单：计算车辆到乘客之间的距离成本、时间成本。 接驾： 接驾司乘同显的问题，...
2年前
光伏圈告别「看天吃饭」，塞浦路斯大学耗时 2 年，发现机器学习预测污染损失未来可期
内容一览：光伏系统是一种利用太阳能发电的可再生能源解决方案，具有减少温室气体排放、分散式发电、经济效益等优势，对于推动可持续能源发展和应对环境挑战具有重要作用。然而，许多具有最高太...
2年前