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机器学习
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AIGC-GPT科普（一）：神经网络快速入门
1. 引言 为什么AIGC突然火了起来？又因何而强大？ 1. AGI Artificial General Intelligence通用人工智能一直是AI领域的终极目标，即不再局限于一个个单独的子任务，而是直接构建出可以解决所有...
2年前机器学习基础-监督学习-标签噪声处理之清洗和修正标签
清洗和修正标签是一种标签噪声处理方法，它涉及对标签数据进行人工检查和修正。该方法适用于数据集中标签噪声比例较低的情况，其中人工检查和修正可以通过人工标注的方式进行，或者通过其他数据...
2年前机器学习基础-监督学习-逻辑回归之二院逻辑回归
当我们面对一个二元分类问题时，二元逻辑回归是一种常用的监督学习算法。它基于线性回归模型，并使用逻辑函数（也称为 sigmoid 函数）对输出进行转换，以获得概率估计。以下是对二元逻辑回归的...
2年前
《深入浅出OCR》前言知识：机器学习基础（一）
⚠️本文为稀土掘金技术社区首发签约文章，30天内禁止转载，30天后未获授权禁止转载，侵权必究！ ✨专栏介绍： 经过几个月的精心筹备，本作者推出全新系列《深入浅出OCR》专栏，对标最全OCR教程...
2年前
机器学习从入门到放弃：Transfomer-现代大模型的基石
合集 - 机器学习(1)1.机器学习从入门到放弃：Transfomer-现代大模型的基石07-31收起 一、前言 随着 ChatGPT 的横空出世，全世界的目光都聚焦在了生成式 AI 上。本次将介绍 Transformer 的发展历...
2年前
x.ai还是OpenAI？埃隆·马斯克的AI帝国【2】
上期内容咱们提到了埃隆马斯克的特斯拉是自动驾驶领域的领导者，大家可能近些年也都有从各类渠道听到过Tesla自动驾驶有关的新闻。不同于像包括Google子公司Waymo在内的大多数使用激光雷达来实现...
2年前机器学习基础-监督学习-标签转移学习之标签迁移
标签迁移（Label Transfer）是标签转移学习中的一个关键步骤，它将已有的标签知识从源任务迁移到目标任务上。标签迁移的目标是通过源任务的标签信息来改善目标任务的学习效果，尤其在目标任务的...
2年前
强化学习实践：Policy Gradient-Cart pole游戏展示
摘要：智能体 agent 在环境 environment 中学习，根据环境的状态 state（或观测到的 observation），执行动作 action，并根据环境的反馈 reward（奖励）来指导更好的动作。 本文分享自华为云社...
2年前
Web 端实时防挡脸弹幕（基于机器学习）
查看原文 防档弹幕，即大量弹幕飘过，但不会遮挡视频画面中的人物，看起来像是从人物背后飘过去的。 前言 mediapipe demo展示 机器学习已经火了好几年了，但很多人的直觉仍然是前端实现不了这些...
2年前
一文详解自然语言处理两大任务与代码实战：NLU与NLG
自然语言处理（NLP）涵盖了从基础理论到实际应用的广泛领域，本文深入探讨了NLP的关键概念，包括词向量、文本预处理、自然语言理解与生成、统计与规则驱动方法等，为读者提供了全面而深入的视角...
2年前
DolphinDB +机器学习，预测地震波形数据
1. 地震波形数据预测业务场景说明 在地震波形数据异常检测场景中，通常需要使用多种工具和方法来提高检测精度和鲁棒性。其中，FilterPicker 是一种常用的基于模板匹配的异常检测工具，可以实现...
2年前机器学习基础-监督学习-目标函数之均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）
均方根误差（Root Mean Squared Error，RMSE）是一种广泛应用于回归问题的评估指标，它衡量了预测值与真实值之间的平均差异。与均方误差（MSE）相比，RMSE 对误差进行了平方根运算，这样使得 RM...
2年前
3D数字孪生 – Three.js 项目实战之相机控制器（五）
机器学习 oz@0xozram 9号在twitter上发了这样的一个短视频： 当然，这属于机器学习领域的内容，也就是大名鼎鼎的 google 在2015开源的 tensorflow，TensorFlow.js也可以与Web图形库（如D3.js、T...
2年前
机器学习之 电商商品分层技术
为什么要做分层 去平均化 精细化运营 举例： 用户运营 库存管理 Inventory management is one of the key elements of supply chain management for any organization. Controlling inventory h...
2年前
GAN！生成对抗网络GAN全维度介绍与实战
本文为生成对抗网络GAN的研究者和实践者提供全面、深入和实用的指导。通过本文的理论解释和实际操作指南，读者能够掌握GAN的核心概念，理解其工作原理，学会设计和训练自己的GAN模型，并能够对...
2年前
机器学习之PyTorch和Scikit-Learn第6章 学习模型评估和超参数调优的最佳实践Part 3
其它章节内容请见机器学习之PyTorch和Scikit-Learn 查看不同性能评估指标 在前面的章节中，我们使用预测准确率来评估各机器学习模型，通常这是用于量化模型表现很有用的指标。但还有其他几个性...
2年前
让性能腾飞！亚马逊云科技的 Java 云端之旅
在上篇文章中，我们为大家介绍了亚马逊的 Java 生态及丰富的开发工具、框架。本文将分享亚马逊的 Java 架构、迁移途径，并分享一个具体实例，介绍如何使用机器学习来构建 Java 应用和提升 Java ...
2年前机器学习基础-监督学习-线性回归之多项式回归
多项式回归是一种线性回归的扩展，通过引入多项式特征来拟合非线性关系。下面详细讲解多项式回归的原理，并提供一个 Python 代码示例。 多项式回归的模型形式为： y=β0+β1x+β2x2+...+βnxn+...
2年前
压力之下番茄也会「惊声尖叫」，特拉维夫大学发现植物王国不沉默
内容一览： 过去，人类在植物对外界感知应变能力的研究，大多停留在释放有机化合物、光电信号的传递上，最近一项研究表明植物还可以通过声波传递信息。近期，以色列特拉维夫大学研究人员通过机...
2年前
Pytorch 最全入门介绍，Pytorch入门看这一篇就够了
本文通过详细且实践性的方式介绍了 PyTorch 的使用，包括环境安装、基础知识、张量操作、自动求导机制、神经网络创建、数据处理、模型训练、测试以及模型的保存和加载。 1. Pytorch简介 在这一...
2年前