在物聯(lián)網(wǎng)和AI時代，數(shù)據(jù)成為重要的決策和生產(chǎn)工具，但是如何保護個人數(shù)據(jù)不被濫用，是許多機構(gòu)和公民擔心的問題。谷歌公司在基于機器學習框架TensorFlow的谷歌最新模塊，讓開發(fā)者只添加幾行額外代碼
2019-03-07 08:52:53
1263 人工智能正在改變幾乎所有行業(yè)和應(yīng)用領(lǐng)域的工程。隨之而來的是對高 AI 模型準確性的需求。事實上，AI 模型在取代傳統(tǒng)方法時往往更準確，但這有時也會付出代價：復雜的 AI 模型是如何做出決策的;作為工程師，我們?nèi)绾悟炞C結(jié)果是否如預(yù)期那樣有效?
2022-09-01 13:06:051629 機器學習模型指標在機器學習建模過程中，針對不同的問題，需采用不同的模型評估指標。
2023-09-06 12:51:50410 
在這篇文章中，我將逐步講解如何使用 TensorFlow 創(chuàng)建一個簡單的機器學習模型。
2024-01-08 09:25:34272 
人工智能、AI智能大模型已經(jīng)孵化；繁衍過程將突飛猛進，ChatGPT已經(jīng)上線。
世界首富馬斯克認為AI對人類是一種威脅；谷歌前CEO施密特認為AI和機器學習對人類有很大益處。
每個國家對核武器的運用有兩面性，可造可控；但AI智能他具備學習能力，如果他自裝意識形態(tài)，自己衍生，人類是否可控?
2023-06-27 10:48:14
、數(shù)據(jù)驅(qū)動決策以及人力成本節(jié)約，旨在深入剖析其核心優(yōu)勢和對企業(yè)的重要意義。一、自動化處理AI智能呼叫中心通過引入自然語言處理(NLP)、機器學習和自動化技術(shù)，使得呼叫中心的處理過程更加高效和準確，AI
2023-09-20 17:53:17
任務(wù)十四：從您孰悉的出發(fā)任務(wù)十五：認識AI術(shù)語-- 權(quán)重(Weight)任務(wù)十六：簡單的權(quán)重運算-- 兩兩相乘&求和任務(wù)十七：訓練(機器學習)-- AI開始任務(wù)十八：創(chuàng)作您的AI模型，展開機器學習任務(wù)十九：AI的特質(zhì)與魅力從那里來?任務(wù)二十：如何站在巨人的肩膀上(遷移學習) ?
2020-12-02 14:12:54
汽車。ML即服務(wù)：知識產(chǎn)權(quán)保護機器學習模型的價值主要在于相關(guān)的數(shù)據(jù)集。收集或難以獲得培訓數(shù)據(jù)可能非常昂貴。當機器學習作為服務(wù)提供時，用戶只能訪問模型的輸入和輸出。例如，在圖像分類器的情況下，用戶提交
2019-05-29 10:47:34
決策樹在機器學習的理論學習與實踐
2019-09-20 12:48:44
機器學習模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
的任務(wù)是讓機器學習能夠在低功耗和低成本的平臺上運行，到目前為止還不支持所有的計算負載類型。我們得出了兩個模型：一是智能手機端的GPU完全可以支持智能AI app應(yīng)用的運行；二是能夠自然的連接到傳感器
2018-05-22 09:54:43
機器學習：偏差、方差，生成模型，判別模型，先驗概率，后驗概率
2020-05-14 15:23:39
雷鋒網(wǎng) AI 科技評論按：谷歌 DeepMind 博客昨日更新一篇關(guān)于機器學習如何賦能風力發(fā)電的文章，詳細介紹了谷歌全球可再生能源項目中針對風電場的機器學習實驗結(jié)果，雷鋒網(wǎng)(公眾號：雷鋒網(wǎng)) AI
2021-07-12 06:09:47
機器學習——決策樹算法分析
2020-04-02 11:48:38
各種機器學習的應(yīng)用場景分別是什么？例如，k近鄰,貝葉斯，決策樹，svm，邏輯斯蒂回歸和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
行業(yè)應(yīng)用AI也比較火熱，比如利用AI檢測癌癥、驅(qū)動新藥發(fā)現(xiàn)引擎、基因檢測等。而膿毒癥（Sepsis）是一種醫(yī)療行業(yè)常見的并發(fā)癥，本文將使用機器學習預(yù)測膿毒癥患者的出院后情況。 膿毒癥是指因感染因素
2018-05-07 15:29:44
意法半導體（ST）為嵌入式AI開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家擴展了面向嵌入式AI開發(fā)人員和數(shù)據(jù)科學家的解決方案，推出了一套業(yè)界首創(chuàng)的全新工具和服務(wù)，通過輔助硬件和軟件決策，將邊緣AI技術(shù)更快、更復雜地推向市場
2023-02-02 09:52:43
無論是傳統(tǒng)的工業(yè)機器人系統(tǒng)，還是當今最先進的協(xié)作機器人（Cobot），它們都要依靠可生成大量高度可變數(shù)據(jù)的傳感器。這些數(shù)據(jù)有助于構(gòu)建更佳的機器學習（ML）和人工智能（AI）模型。而機器人依靠這些模型變得“自主”，可在動態(tài)的現(xiàn)實環(huán)境中做出實時決策和導航。
2020-08-05 07:08:21
給AI---邁入機器學習；傳遞你觀察到的新特征；觀察特征的更多（新的組合）；觀察更多食物和特征；創(chuàng)作你自己的AI模型。2.AI概論：（Part-B）AI頭腦+機器人行為簡介：在前面各任務(wù)里，已經(jīng)引導AI自我
2020-11-05 17:55:48
給AI---邁入機器學習；傳遞你觀察到的新特征；觀察特征的更多（新的組合）；觀察更多食物和特征；創(chuàng)作你自己的AI模型。2.AI概論：（Part-B）AI頭腦+機器人行為簡介：在前面各任務(wù)里，已經(jīng)引導AI自我
2020-11-26 11:57:36
智能技術(shù)，總體上說，機器學習主要需要三個階段，訓練、推理，其中由于訓練的模型需要較高的算力和計算機性能要求，一般的步驟是在服務(wù)器上或是高性能計算機上進行訓練后，形成成熟的模型后，再將模型進行剪枝、蒸餾
2023-02-27 23:28:20
人機界面---基于Excel+Python任務(wù)三：觀察事物，提取特征任務(wù)四：如何把特征傳遞給AI---邁入機器學習任務(wù)五：傳遞你觀察到的新特征任務(wù)六：觀察特征的更多（新的組合）任務(wù)七：觀察更多食物和特征任務(wù)八：創(chuàng)作你自己的AI模型
2020-10-30 14:04:04
`本篇主要介紹：人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的起源、簡單神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、更多神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型、機器學習的步驟：訓練與預(yù)測、訓練的兩階段：正向推演與反向傳播、以TensorFlow + Excel表達訓練流程以及AI普及化教育之路。`
2020-11-05 17:48:39
方法（決策樹、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機、貝葉斯分類器、集成學習、聚類、降維與度量學習）；第3 部分（第11～16 章）為進階知識，內(nèi)容涉及特征選擇與稀疏學習、計算學習理論、半監(jiān)督學習、概率圖模型、規(guī)則學習以及
2017-06-01 15:49:24
電子郵件的概率是多少？√打開電子郵件后，采取特別優(yōu)惠的概率是多少？一旦確定了使用場景并證明了業(yè)務(wù)價值，那么現(xiàn)在是考慮將AI集成到業(yè)務(wù)中去的不同方法了。特定解決方案一個選擇是與各種領(lǐng)域的解決特定機器學習
2017-09-25 10:03:05
、人工智能和深度學習、物聯(lián)網(wǎng)（IOT）以及大數(shù)據(jù)將從他們那些不太知情的同行那里帶走超過1兆2000億美元。數(shù)據(jù)是機器學習的關(guān)鍵。算法從一定數(shù)量的數(shù)據(jù)中學習，然后應(yīng)用這種學習來做出明智的決策
2018-08-27 10:16:55
目錄人工智能基本概念機器學習算法1. 決策樹2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 線性回歸深度學習算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM應(yīng)用人工智能基本概念數(shù)據(jù)集：訓練集
2021-09-06 08:21:17
預(yù)測。在傳統(tǒng)的機器學習中，模型被部署到云服務(wù)中，以便運行中的應(yīng)用程序可以調(diào)用它，該應(yīng)用程序提供所需的輸入并接收來自模型的輸出。應(yīng)用程序可能會提供一張圖片，詢問是否有人在場，或者詢問一組加速計讀數(shù)，并詢問
2022-06-21 11:06:37
`隨著科學技術(shù)的發(fā)展，AI愛好者越來越多，除了一些精通AI的大神，還有很多的技術(shù)小白也對這方面感興趣，他們想學習一些機器學習的入門知識。今天，訊飛開放平臺就帶來機器學習中的一個重要算法——決策樹。在
2018-05-23 09:38:48
語言使用，數(shù)學庫、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)及相關(guān)算法，深入學習AI算法模型訓練、分析，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、機器學習、深度學習等因此，為了幫助大家更好的入門學習AI人工智能，包括：Python語法編程、數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)與算法、機器學習
2019-11-27 12:10:39
推理能力引入自己的嵌入式 AI 設(shè)備?！?b class="flag-6" style="color: red">機器學習的開發(fā)主要分兩個階段完成。第一步，我們需要在快速且強大的機器或設(shè)備集群上利用大量樣本數(shù)據(jù)進行訓練，而后將訓練完成的網(wǎng)絡(luò)部署至負責解釋實際數(shù)據(jù)的應(yīng)用程序當中
2019-03-05 21:20:23
的aa08范例來說明3.1 展開訓練有一天Medloy做出了aa08里的<玩具兔/玩具熊>AI模型。這是一個AI模型，讓AI機器來分辨玩具熊與玩具兔的例子。其相關(guān)的訓練資料
2020-11-25 11:37:42
訓練 有一天Medloy做出了aa08里的<玩具兔/玩具熊>AI模型。這是一個AI模型，讓AI機器來分辨玩具熊與玩具兔的例子。其相關(guān)的訓練資料是： Melody就在Excel上進
2020-12-14 11:03:48
缺一不可。逐步學習并熟練應(yīng)用機器學習算法涉及到具體的機器學習算法，比如我們前文提到的決策樹、回歸、樸素貝葉斯等，這類算法不僅僅需要掌握它們的理論知識，更需要在實際應(yīng)用中了解它們的模型構(gòu)建和模型優(yōu)化。機器
2018-07-27 12:54:20
我正在嘗試通過 cube-ai 擴展將機器學習模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當我嘗試分析模型時，結(jié)果如下：該工具指出 MCU 總共有 512KB 可用，模型超過了它，但在數(shù)據(jù)表上我發(fā)現(xiàn)有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
，小網(wǎng)絡(luò)是一個學生讓小網(wǎng)絡(luò)逐漸學習到大網(wǎng)絡(luò)的能力三、邊緣側(cè)的訓練方法傳統(tǒng)的機器學習訓練方法是把數(shù)據(jù)在服務(wù)器上訓練好，然后使用聯(lián)邦學習是用戶不把數(shù)據(jù)上傳，而是把模型下發(fā)到對應(yīng)的用戶那里用戶訓練以后用戶會把訓練好的模型上傳到服務(wù)器，服務(wù)器再把訓練的模型進行合成，
2021-12-14 06:57:15
人工智能 AI 正在加快速度從云端走向邊緣，進入到越來越小的物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備中。而這些物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備往往體積很小，面臨著許多挑戰(zhàn)，例如功耗、延時以及精度等問題，傳統(tǒng)的機器學習模型無法滿足要求，那么微型機器學習又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
證明(POC)階段，即小范圍分散使用機器學習(ML)算法階段。如今的許多POC項目，基本還是使用簡單的統(tǒng)計方法給他們的問題添加一些簡單的預(yù)測或分類，就堂而皇之地冠以AI的名字。實際上，這仍然可以定義為
2019-05-06 16:46:05
如果你對人工智能和機器學習感興趣，而且正在積極地規(guī)劃著自己的程序員職業(yè)生涯，那么你肯定面臨著一個問題：你應(yīng)該學習哪些編程語言，才能真正了解并掌握 AI 和機器學習？可供選擇的語言很多，你需要通過戰(zhàn)略
2021-03-02 06:22:38
？”——“就是你剛剛在那辛辛苦苦畫的“印象派”，都成了谷歌AI的訓練數(shù)據(jù)集，機器會學習你畫畫的線條構(gòu)成、走筆方向，然后經(jīng)過RNN訓練的模型會生成出一張AI“認識”的新畫作，AI由此猜出人類畫的是什么?！?b class="flag-6" style="color: red">谷歌發(fā)布
2018-07-23 09:11:45
具有深度學習模型的嵌入式系統(tǒng)應(yīng)用程序帶來了巨大的好處。深度學習嵌入式系統(tǒng)已經(jīng)改變了各個行業(yè)的企業(yè)和組織。深度學習模型可以幫助實現(xiàn)工業(yè)流程自動化，進行實時分析以做出決策，甚至可以預(yù)測預(yù)警。這些AI
2021-10-27 06:34:15
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機器學習模型 由于最近大量的研究，機器學習模型的性能在過去幾年里有了顯著的提高。雖然這些改進的模型開辟了新的可能性，但是它們只有在可以部署到生產(chǎn)應(yīng)用中時才開始提供真正
2022-11-02 15:09:52
的新鮮事物。上個世紀90年代出現(xiàn)的洗衣機模糊邏輯控制系統(tǒng)其實就是某種形式的AI。語音識別和語義識別本身也是AI的一部分。在數(shù)據(jù)分析與挖掘領(lǐng)域，我們利用很多傳統(tǒng)的機器學習算法，比如決策樹、邏輯引擎等，進行預(yù)測
2018-04-10 10:48:40
基于授權(quán)謂詞決策的使用控制模型表達能力較弱。該文給出一種委托憑證模型細粒度表達決策結(jié)果，用委托憑證處理過程的狀態(tài)組合替換原來的簡單訪問狀態(tài)。決策組件根據(jù)請求時
2009-03-31 10:10:54
10 基于決策樹學習的智能機器人控制方法！資料來源網(wǎng)絡(luò)，如有侵權(quán)，敬請見諒
2015-11-30 11:33:4415 基于人工情感的Q_學習算法在機器人行為決策中的應(yīng)用_谷學靜
2017-01-12 19:56:231 機器學習的本質(zhì)是模式識別。 一部分可以用于預(yù)測（有監(jiān)督學習，無監(jiān)督學習），另一類直接用于決策（強化學習），機器學習的一個核心任務(wù)即模式識別， 我們通常可以用模式識別來對我們未來研究的系統(tǒng)進行歸類， 并預(yù)測各種可能的未來結(jié)果。
2017-10-13 10:56:431626 
谷歌官方剛剛發(fā)布了 機器學習 速成課程!內(nèi)容涵蓋了機器學習相關(guān)概念以及機器學習工程知識，3月第一天!一起走進機器學習的世界!下面就隨網(wǎng)絡(luò)通信小編一起來了解一下相關(guān)內(nèi)容吧。 重磅！ Google 發(fā)布
2018-03-24 20:00:00820 隨著人工智能的發(fā)展，人類將會把越來越多的決策權(quán)交給機器。但是，從目前的一些事例看，基于機器學習的決策并非那么公正完美，相反，那些決策也滲透著偏見。近期的一份研究報告中，Google的一名研究科學家
2018-05-11 10:33:001350 谷歌母公司Alphabet董事長Eric Schmidt今日宣布，谷歌將面向開發(fā)者開放云端機器學習平臺。該平臺此前被應(yīng)用于Google Photos、谷歌翻譯及Inbox等服務(wù)。
2018-05-18 21:59:001607 如果你是搞機器學習算法的，那你應(yīng)該聚焦在如何做出讓人們喜歡用的通用工具（就像廚房用具，如果你喜歡這樣類比的話）。這項業(yè)務(wù)被稱為機器學習研究，通常由學術(shù)界或科技巨頭的研究院來完成。
2018-07-03 11:39:322550 人工智能的概念起源于1956年，所謂的人工智能就是給機器賦予人的智能，讓機器能夠像人一樣地思考問題，做出決策。而一種較為有效的、可行的實現(xiàn)人工智能的方法就是機器學習，機器學習最基本的做法，是使用算法來解析數(shù)據(jù)、從中學習，然后對真實世界中的事件做出決策和預(yù)測。
2018-07-06 14:37:323083 機器學習的模型訓練完成后，需要經(jīng)過反覆的探索調(diào)校，What-If Tool不需撰寫任何程式碼，就能探索機器學習模型，讓非開發(fā)人員眼能參與模型調(diào)校工作。
2018-09-14 14:47:282321 IBM派出AI“杠精”Project Debater 對戰(zhàn)人類辯手，展開了“酣暢淋漓”的辯論，最終AI竟然逆轉(zhuǎn)比賽。這位AI“辯手”究竟是如何做到的？
2018-10-03 12:33:004306 人工智能是對感知周圍世界、形成計劃并為實現(xiàn)目標而做出決策的智能體的研究。它的基礎(chǔ)包括數(shù)學、邏輯、哲學、概率論、語言學、神經(jīng)科學和決策理論。許多領(lǐng)域都屬于人工智能的范疇，如計算機視覺、機器人學、機器
2019-07-18 15:22:40662 如何借助機器學習的力量，使用數(shù)據(jù)做出更好的決策？MATLAB 讓機器學習簡單易行。借助用于處理大數(shù)據(jù)的工具和函數(shù)，以及讓機器學習發(fā)揮作用的應(yīng)用程序，MATLAB 是將機器學習應(yīng)用于您的數(shù)據(jù)分析的理想環(huán)境。
2019-09-11 16:10:282138 
機器學習算法，可以幫助我們做出更好的決策，通過將人類的偏見最小化，使用更完整的數(shù)據(jù)集，或者彌補我們決策軟件中已知的缺陷。
2019-08-14 16:47:572635 區(qū)塊鏈上的分布式和協(xié)作式AI框架是基于共享模型觀點的，使所有人都可以使用有價值的資源，以及（同樣重要的是）創(chuàng)建可用于訓練區(qū)塊鏈環(huán)境內(nèi)外模型的大型公共數(shù)據(jù)集。
2019-09-23 15:05:321226 Cloud AI Platform是谷歌公司的一種機器學習平臺即服務(wù)(ML PaaS)，專為人工智能開發(fā)人員、工程師和數(shù)據(jù)科學家而設(shè)計。該平臺是端到端的平臺，并為從準備數(shù)據(jù)、培訓到構(gòu)建和部署機器學習模型的整個開發(fā)周期提供支持。
2019-11-24 07:31:002105 據(jù)外媒報道，幾周前，谷歌人工智能(AI)使用了一個機器學習模型來改進對乳腺癌的篩查工作。
2020-01-15 15:40:262228 谷歌在其官方AI博客宣布推出TensorFlow Quantum（TFQ），這是一個開源的量子機器學習庫，可將量子計算與機器學習結(jié)合在一起，訓練量子模型。谷歌表示，這種量子機器學習模型能夠處理量子數(shù)據(jù)，并能夠在量子計算機上執(zhí)行。
2020-03-11 14:25:592238 Google Cloud AI戰(zhàn)略總監(jiān)Tracy Frey在 今天的博客中解釋說，Explainable AI旨在提高機器學習模型的可解釋性。她說，這項新服務(wù)的工作原理是量化每個數(shù)據(jù)因素對模型產(chǎn)生的結(jié)果的貢獻，幫助用戶了解其做出決定的原因。
2020-03-24 15:14:212655 外媒報道稱，為保障 Duo 通話服務(wù)在不穩(wěn)定連接狀態(tài)下的音頻質(zhì)量，谷歌推出了一項名叫 WaveNetEQ 的音質(zhì)改善方案。據(jù)悉，其基于谷歌 DeepMind 部門的相關(guān)技術(shù)，旨在利用人工加入的噪音來抑制音頻的抖動。這種噪音聽起來就像人類在說話，但其實是通過機器學習技術(shù)產(chǎn)生的。
2020-04-03 10:29:54385 人工智能或機器學習模型僅取決于其所基于的數(shù)據(jù)，這就是谷歌公司提供的人工智能平臺數(shù)據(jù)標簽服務(wù)如此有用，有助于正確準備和識別用于機器學習的正確數(shù)據(jù)的原因。
2020-04-15 09:24:00377 谷歌今天發(fā)布了TensorFlow Lite Model Maker，該工具使用一種稱為轉(zhuǎn)移學習的技術(shù)，將最先進的機器學習模型應(yīng)用于自定義數(shù)據(jù)集。
2020-04-15 21:21:362950 人工智能的學習總是需要大量數(shù)據(jù)的“喂養(yǎng)”?？墒沁@數(shù)據(jù)要喂多少才是個頭呢？有沒有什么辦法能在少喂數(shù)據(jù)的同時，不影響AI的學習能力呢？或者直接把一些學習法則交給AI，讓它們舉一反三？谷歌和亞馬遜的研究人員近來就在琢磨這件事。
2020-04-16 14:31:342052 決策樹模型是白盒模型的一種，其預(yù)測結(jié)果可以由人來解釋。我們把機器學習模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學習模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
機器學習是AI工具不斷擴展的集合之一，它將幫助人們做出更明智、更健康的決策。 “如果你想帶孩子下午去公園踢足球，空氣質(zhì)量會如何？”、 “如果你的孩子患有哮喘，則需要確保你擁有所需的藥物。”
2020-07-30 09:41:49278 在一般可用性下，AI預(yù)測服務(wù)支持高內(nèi)存和高cpu機器類型上的XGBoost和Scikit學習模型。在后臺，服務(wù)根據(jù)流量和請求自動擴展和收縮基礎(chǔ)設(shè)施。
2020-09-29 14:50:421828 研究表明，雖然Google Cloud AI（谷歌云人工智能）和機器學習平臺缺少一些功能，并且仍處于測試階段，但其范圍和質(zhì)量在行業(yè)中仍是首屈一指的。 谷歌公司擁有行業(yè)規(guī)模最大的機器學習堆棧之一，目前
2020-11-16 14:40:171503 被網(wǎng)友調(diào)侃為谷歌“關(guān)門部”再次出動了，這次谷歌停止的服務(wù)是Google Poly。這家搜索巨頭宣布，將關(guān)閉Poly。Google Poly將于2021年6月30日關(guān)閉。已經(jīng)上傳到該服務(wù)的3D模型可以
2021-01-05 10:06:372706 隨著數(shù)據(jù)的產(chǎn)生及其使用量的不斷增加，對機器學習模型的需求也在成倍增加。由于ML系統(tǒng)包含了算法和豐富的ML庫，它有助于分析數(shù)據(jù)和做出決策。
2021-02-18 09:57:4512868 決策樹是一種解決分類問題的算法，本文將介紹什么是決策樹模型，常見的用途，以及如何使用“億圖圖示”軟件繪制決策樹模型。
2021-02-18 10:12:2011970 
近年來，機器學習在學術(shù)研究領(lǐng)域和實際應(yīng)用領(lǐng)域得到越來越多的關(guān)注。但構(gòu)建機器學習模型不是一件簡單的事情，它需要大量的知識和技能以及豐富的經(jīng)驗，才能使模型在多種場景下發(fā)揮功效。正確的機器學習模型要以數(shù)據(jù)
2021-05-05 16:39:001238 本文大致介紹將深度學習算法模型移植到海思AI芯片的總體流程和一些需要注意的細節(jié)。海思芯片移植深度學習算法模型，大致分為模型轉(zhuǎn)換，...
2022-01-26 19:42:3511 AI 服務(wù)代表了一種我們稱為構(gòu)建在基礎(chǔ)模型之上的 AI 鏈（AI Chain）應(yīng)用。AI 鏈應(yīng)用是一種新型的軟件產(chǎn)品，他們按照特定的工作流程組裝多次基礎(chǔ)模型調(diào)用（也可能同時調(diào)用傳統(tǒng)機器學習模型，外部數(shù)據(jù)或 APIs），從而提供某種特定的 AI 服務(wù)。
2023-05-22 14:45:09407 
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2023-06-14 11:04:240 了約120萬公噸的地球升溫二氧化碳排放 —— 這幾乎相當于一年內(nèi)減少25萬輛耗油汽車。 該工具在美國推出，但現(xiàn)在在加拿大、埃及和歐洲近40多個國家也有售。谷歌使用機器學習模型來預(yù)測哪條路線最省油或最節(jié)能，并向地圖用戶推薦。如
2023-07-25 16:37:32435 據(jù)悉，谷歌希望通過發(fā)布人工智能學習模型機器人轉(zhuǎn)換器（Robotic Transformer，RT-2）使其機器人更智能。 RT-2是該公司所稱的視覺語言動作（VLA）模型的新版本。該模型教導機器
2023-08-01 17:19:58752 隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機器學習模型的大小越來越成為一個重要的問題。在機器學習中，我們通常將模型分為兩類：大模型和小模型。本文將介紹AI大模型和小模型是什么，并分析它們各自的優(yōu)缺點以及區(qū)別。
2023-08-08 16:55:334555 機器學習算法匯總 機器學習算法分類 機器學習算法模型 機器學習是人工智能的分支之一，它通過分析和識別數(shù)據(jù)模式，學習從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測。在機器學習中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 和信任AI的決策呢？? ?AI的決策過程通常包括數(shù)據(jù)收集、數(shù)據(jù)處理、模型訓練和預(yù)測輸出四個步驟。在這個過程中，AI通過學習和分析大量的數(shù)據(jù)，找出其中的規(guī)律和模式，然后根據(jù)這些規(guī)律和模式進行預(yù)測和決策。因此，AI的決策過程實際上
2023-11-22 09:39:08209 使用機器視覺進行對象檢測需要 AI 模型/算法在 AI 芯片、FPGA 或模塊上運行。它們通常被稱為“人工智能引擎”。在首次訓練后，可以部署 AI 模型以在適當?shù)挠布线\行，以做出預(yù)測和/或決策，通常稱為“推理”。確保硬件開發(fā)能夠跟上新 AI 模型的創(chuàng)新非常重要。
2023-11-23 10:31:46158 
近日，谷歌研究院重磅推出全新AI擴散模型Lumiere，這款模型基于谷歌自主研發(fā)的“Space-Time U-Net”基礎(chǔ)架構(gòu)，旨在實現(xiàn)視頻生成的一次性完成，同時保證視頻的真實性和動作連貫性。
2024-02-04 13:49:39548 近日，谷歌推出了一款革命性的AI模型——Genie。這款模型能夠?qū)⒑唵蔚奈谋咎崾?、草圖或初步想法迅速轉(zhuǎn)化為一個可以互動和游戲的虛擬世界。這一突破性的技術(shù)無疑將改變?nèi)藗儎?chuàng)建和體驗虛擬世界的方式。
2024-02-28 10:05:35199 近日，谷歌發(fā)布了全新AI大模型Gemma，這款模型為各種規(guī)模的組織提供了前所未有的機會，以負責任的方式在商業(yè)應(yīng)用中進行分發(fā)。
2024-02-28 17:38:40320 谷歌公司近日宣布，其全新的AI大模型Gemma現(xiàn)已在全球范圍內(nèi)開放使用。這一重要舉措不僅彰顯了谷歌在AI領(lǐng)域的領(lǐng)先地位，還為其在全球范圍內(nèi)的競爭力增添了新
2024-02-28 18:12:35653 谷歌近日發(fā)布了其全新的AI模型Genie，這一模型徹底改變了我們與數(shù)字世界的互動方式。Genie不僅可以接收文本提示、草圖或想法，還能將這些創(chuàng)意迅速轉(zhuǎn)化為一個可互動和玩耍的虛擬世界。
2024-02-28 18:25:501056 谷歌模型合成工具主要是指Dreamfusion，這是Google的大型AI圖像模型Imagen與NeRF的3D功能相結(jié)合的一種技術(shù)。Dreamfusion是Dream Fields的演變，Dream Fields是谷歌于2021年底推出的一種生成式3D AI系統(tǒng)。
2024-02-29 17:33:24342 谷歌模型框架（Google Model Framework）并不是一個特定的框架，而是指谷歌開發(fā)的一系列軟件框架，用于支持機器學習和人工智能的應(yīng)用。以下是一些與谷歌模型框架相關(guān)的關(guān)鍵組件和技術(shù)：
2024-02-29 18:11:50545 ）、.onnx（Open Neural Network Exchange）等。這些文件通常是為機器學習或深度學習模型設(shè)計的。
2024-02-29 18:17:52872 谷歌模型本身并不是用Adobe Photoshop（簡稱PS）打開的文件和圖片格式。谷歌模型通常是用于機器學習和深度學習的模型文件，如TensorFlow模型（.pb, .h5, .tflite
2024-02-29 18:25:50823 谷歌模型框架通常指的是谷歌開發(fā)的用于機器學習和人工智能的軟件框架，其中最著名的是TensorFlow。TensorFlow是一個開源的機器學習框架，由谷歌的機器學習團隊開發(fā)，用于構(gòu)建和訓練各種機器學習模型。
2024-03-01 16:25:27159 谷歌模型合成工具通常不是作為一個獨立的軟件產(chǎn)品提供下載和安裝的。相反，它們可能是作為谷歌云平臺的一部分，通過云服務(wù)的方式提供。以下是一些可能適用于模型合成和機器學習的谷歌工具和服務(wù)，以及您如何訪問和使用它們的概述。
2024-03-01 18:16:131170
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