模型的可解釋性是機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的一個重要分支，隨著 AI 應(yīng)用范圍的不斷擴大，人們越來越不滿足于模型的黑盒特性，與此同時，金融、自動駕駛等領(lǐng)域的法律法規(guī)也對模型的可解釋性提出了更高的要求，在可解釋
2023-09-28 10:17:15
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?機器學(xué)習(xí)按照模型類型分為監(jiān)督學(xué)習(xí)模型、無監(jiān)督學(xué)習(xí)模型兩大類。 1. 有監(jiān)督學(xué)習(xí) 有監(jiān)督學(xué)習(xí)通常是利用帶有專家標(biāo)注的標(biāo)簽的訓(xùn)練數(shù)據(jù)，學(xué)習(xí)一個從輸入變量X到輸入變量Y的函數(shù)映射
2023-09-05 11:45:061159 
機器學(xué)習(xí)模型指標(biāo)在機器學(xué)習(xí)建模過程中，針對不同的問題，需采用不同的模型評估指標(biāo)。
2023-09-06 12:51:50410 
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了遠(yuǎn)超 SOTA 的結(jié)果。特別是，這篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零樣本推理任務(wù)上達(dá)到平均
2023-11-24 11:15:55299 
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(xué)習(xí)模型。
2024-01-08 09:25:34272 
回答和分析這些問題時，就可以很好地揭示問題更深層次的內(nèi)涵?；旧?，這些問題可能有助于我們擺脫上面所說的那堆問題。我們并非只想一直對數(shù)據(jù)集進行操作，我們想更加深入地研究機器學(xué)習(xí)技術(shù)的特性、奇怪的地方以及
2018-09-29 09:39:54
分析一個不錯的機器學(xué)習(xí)項目簡歷收集冊
2021-09-26 06:03:10
機器學(xué)習(xí)模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
本書將機器學(xué)習(xí)看成一個整體，不管于基于頻率的方法還是貝葉斯方法，不管是回歸模型還是分類模型，都只是一個問題的不同側(cè)面。作者能夠開啟上帝視角，將機器學(xué)習(xí)的林林總總都納入一張巨網(wǎng)之中
2019-03-18 08:30:00
機器學(xué)習(xí)：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
機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)教程實踐(一)——中文的向量化
2019-08-27 14:19:29
各種機器學(xué)習(xí)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
機器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)工業(yè)人工智能生態(tài)系統(tǒng)
2020-12-16 07:47:35
DIY圖像壓縮——機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)之K-means 聚類圖像壓縮：色彩量化
2019-08-19 07:07:18
機器學(xué)習(xí)的未來在工業(yè)領(lǐng)域采用機器學(xué)習(xí)機器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)
2021-01-27 06:02:18
上課時間安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、機器學(xué)習(xí)簡介與經(jīng)典機器學(xué)習(xí)算法介紹什么是機器學(xué)習(xí)？機器學(xué)習(xí)框架與基本組成機器學(xué)習(xí)的訓(xùn)練步驟機器學(xué)習(xí)問題的分類
2022-04-28 18:56:07
摘要： 機器學(xué)習(xí)正逐漸改變著各行各業(yè)，醫(yī)療行業(yè)也處于變革之中。想不到機器學(xué)習(xí)不光能診斷患者病情，還能預(yù)測患者出院后的情況呢，這個研究方向有點意思，感興趣的讀者快來瞅瞅吧！ 隨著數(shù)據(jù)量以及計算機性能
2018-05-07 15:29:44
量化算法具有什么特點？模型量化會帶來哪些好處？
2021-09-28 06:32:07
推理。 通過這篇文章你可以學(xué)習(xí)到以下內(nèi)容：1）量化算法介紹及其特點分析，讓你知其然并知其所以然； 2）Pytorch 量化實戰(zhàn)，讓你不再紙上談兵；3）模型精度及性能的調(diào)優(yōu)經(jīng)驗分享，讓你面對問題不再束手無策...
2021-07-26 08:08:31
分布和模型收斂的診斷工具，也包含一些層次模型。四、GensimGensim被稱為“人們的主題建模工具”，其焦點是狄利克雷劃分及變體，其支持自然語言處理，能將NLP和其他機器學(xué)習(xí)算法更容易組合在一起，還
2018-03-26 16:29:41
用最火的Python語言、通過各種各樣的機器學(xué)習(xí)算法來解決實際問題！資料中介紹的主要問題如下：- 探索分類分析算法并將其應(yīng)用于收入等級評估問題- 使用預(yù)測建模并將其應(yīng)用到實際問題中- 了解如何使用無
2019-08-28 15:06:22
不需要更復(fù)雜的機器學(xué)習(xí)方法。 傳統(tǒng)的數(shù)據(jù)分析在解釋數(shù)據(jù)方面做的很好，你可以生成過去發(fā)生的事件或今天發(fā)生的情況的報告或模型，吸取有用的洞見來改善公司的運營情況。 數(shù)據(jù)分析可以幫助量化和跟蹤目標(biāo)，實現(xiàn)更
2017-04-19 11:01:42
在 imx8QM MEK 板上運行，使用 Yocto Linux LF5.15.71_2.2.0按照 I.MX 機器學(xué)習(xí)用戶指南 §3.7 使用 XNNPACK 委托和示例模型
2023-04-11 07:05:52
，對HarmonyOS 快速入門②通過學(xué)習(xí)HarmonyOS 的軟件和系統(tǒng)，了解實際應(yīng)用案例，熟悉開發(fā)過程③基于HarmonyOS 邊緣端側(cè)部署tinyML的基本項目籌備（分析軟硬件需求）④項目模型邊緣
2020-09-25 10:11:50
量化
七、Vitis AI 通過遷移學(xué)習(xí)訓(xùn)練自定義模型
八、Vitis AI 將自定義模型編譯并部署到KV260中
鋪墊
校準(zhǔn)和量化有什么卻別？
校準(zhǔn)和量化是 Vitis AI 中用于優(yōu)化神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型
2023-10-15 10:51:32
、謀發(fā)展的決定性手段，這使得這一過去為分析師和數(shù)學(xué)家所專屬的研究領(lǐng)域越來越為人們所矚目。本書第一部分主要介紹機器學(xué)習(xí)基礎(chǔ)，以及如何利用算法進行分類，并逐步介紹了多種經(jīng)典的監(jiān)督學(xué)習(xí)算法，如k近鄰算法
2017-06-01 15:49:24
使用model_transform.py和model_deploy把caffe模型bf16量化成cvimodel，原模型的輸入shape是3*112*112，輸出是2*1*1，量化完測試的時候，輸入shape變成2*1*1了，而用該模型的onnx形式量化成cvimodel就是正常的
2023-09-18 07:19:54
收集數(shù)據(jù)，但這是一個不容忽視的步驟。世界上沒有任何機器學(xué)習(xí)模型能夠可靠地告訴你，你的機器或設(shè)備是否運行良好，或者在沒有看到來自該機器或其他類似機器的實際數(shù)據(jù)的情況下即將崩潰。機器學(xué)習(xí)模型的開發(fā)、訓(xùn)練、測試、提煉
2022-06-21 11:06:37
的語音檢測機器學(xué)習(xí)模型，該模型運行在 DSP 上。同樣的情況也適用于其他的虛擬助手。圖2. 喚醒詞應(yīng)用程序的組件來自哈佛大學(xué)學(xué)生的 TinyML 應(yīng)用程序還包括汽車高速公路鹿檢測(目標(biāo)檢測的一個例
2022-04-12 10:20:35
如果你從西雅圖駕車往東行，要不了多久就會看到風(fēng)力發(fā)電機組。這些巨大的機器遍布在連綿起伏的丘陵和平原上，從刮過其間從不間斷的風(fēng)中生產(chǎn)電力。其中每一臺風(fēng)機都會生成海量的數(shù)據(jù)。這些數(shù)據(jù)被用于強化機器學(xué)習(xí)
2021-07-12 06:19:05
的運行速度跟它的低層語言實現(xiàn)的運行速度相比擬的。你沒有必要擔(dān)心程序的運行速度。值得知道的Python程序庫Scikit-learn你剛開始學(xué)機器學(xué)習(xí)嗎？如果你需要一個涵蓋了特征工程，模型訓(xùn)練和模型測試所有
2018-12-11 18:37:19
可以使用已有的量化表（比如 TensorRT 量化后得到的量化表）作為輸入 來完成BModel模型的量化嗎？
2023-09-19 06:04:43
接近。如果我們用超高次多項式訓(xùn)（cha）練（zhi），則訓(xùn)練數(shù)據(jù)上的結(jié)果肯定為“全對”。這么說全部數(shù)據(jù)上的結(jié)果也接近全對了？不是的。這時的模型是多個“罐子取球”的疊加：在機器學(xué)習(xí)中，我們需要在巨大
2016-03-04 10:34:38
我正在嘗試通過 cube-ai 擴展將機器學(xué)習(xí)模型部署到 STM32H743ZIT6。該模型采用 .tflite 格式。當(dāng)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
現(xiàn)在人工智能非常火爆，機器學(xué)習(xí)應(yīng)該算是人工智能里面的一個子領(lǐng)域，而其中有一塊是對文本進行分析，對數(shù)據(jù)進行深入的挖掘提取一些特征值，然后用一些算法去學(xué)習(xí),訓(xùn)練,分析,甚至還能預(yù)測，那么Python中常
2018-05-10 15:20:21
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(xué)習(xí)模型無法滿足要求，那么微型機器學(xué)習(xí)又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
小白 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)必讀書籍+機器學(xué)習(xí)實戰(zhàn)視頻PPT+大數(shù)據(jù)分析書籍推薦！
2019-07-22 17:02:39
具有深度學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)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
我想用labview做一個數(shù)據(jù)采集上位機，下位機采集來的數(shù)據(jù)通過串口傳到上位機，之后把數(shù)據(jù)輸入機器學(xué)習(xí)模型中進行分類。聽說可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型時都是用的函數(shù)，比如predict()或是sim()，這些函數(shù)也可以在matlabscript里調(diào)用嗎？
2018-03-21 23:20:24
，學(xué)習(xí)并探討軟體機器人結(jié)構(gòu)設(shè)計、柔性制造、運動控制、裝配和調(diào)試等內(nèi)容，使學(xué)員熟練應(yīng)用控制工程理論、自動化、材料力學(xué)、機械原理、機械設(shè)計、3D打印等基礎(chǔ)知識，培養(yǎng)和提高學(xué)員對軟體機器人目標(biāo)分析、模型建立、設(shè)計制作和實驗測試的能力；
2019-08-12 15:09:17
1、如何在生產(chǎn)中部署基于嵌入的機器學(xué)習(xí)模型 由于最近大量的研究，機器學(xué)習(xí)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
以某車型為例, 分別從優(yōu)化流程、優(yōu)化分析模型、分析工況等方面研究車身輕量化方法, 提出一套切實可行的技術(shù)路線。關(guān)鍵詞: 車身; 結(jié)構(gòu); 輕量化; 優(yōu)化技術(shù)Abstract: Tak ing a bus
2009-07-27 10:09:41
12 提出了一種通用變換域數(shù)字水印嵌入模型，對圖象質(zhì)量指標(biāo)PSNR 的計算做了深入的理論分析，并針對量化嵌入算法進行了誤差分析，使水印算法能自行確定最佳的水印嵌入能量或強度
2009-09-03 09:54:048 簡介 研究機器學(xué)習(xí)用例： 數(shù)據(jù)科學(xué)家建立了一個ML模型，并交給了一個工程團隊在生產(chǎn)環(huán)境部署。數(shù)據(jù)工程師將使用Python的模型訓(xùn)練工作流和Java模型服務(wù)工作流整合。數(shù)據(jù)科學(xué)家專門設(shè)立崗位來訓(xùn)練后期
2017-10-10 14:27:150 監(jiān)督學(xué)習(xí)的主要任務(wù)就是用模型實現(xiàn)精準(zhǔn)的預(yù)測。我們希望自己的機器學(xué)習(xí)模型在新數(shù)據(jù)（未被標(biāo)注過的）上取得盡可能高的準(zhǔn)確率。換句話說，也就是我們希望用訓(xùn)練數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型能適用于待測試的新數(shù)據(jù)。正是這樣
2017-10-12 15:33:420 你如何有效地計算出不同機器學(xué)習(xí)算法的估計準(zhǔn)確性？在這篇文章中，你將會學(xué)到8種技術(shù)，用來比較R語言機器學(xué)習(xí)算法。你可以使用這些技術(shù)來選擇最精準(zhǔn)的模型，并能夠給出統(tǒng)計意義方面的評價，以及相比其它算法
2017-10-12 16:33:391 本書節(jié)選自圖書，Python本身帶有許多機器學(xué)習(xí)的第三方庫，但本書在絕大多數(shù)情況下只會用到Numpy這個基礎(chǔ)的科學(xué)計算庫來進行算法代碼的實現(xiàn)。這樣做的目的是希望讀者能夠從實現(xiàn)的過程中更好地理解機器
2017-11-15 13:17:543913 
由于隨機塊模型能夠有效處理不具有先驗知識的網(wǎng)絡(luò)，對其研究成為了機器學(xué)習(xí)、網(wǎng)絡(luò)數(shù)據(jù)挖掘和社會網(wǎng)絡(luò)分析等領(lǐng)域的研究熱點．如何設(shè)計出具有模型選擇能力的快速隨機塊模型學(xué)習(xí)算法，是目前隨機塊模型研究面臨
2018-01-09 18:20:041 本文以Kaggle的Titanic入門比賽來講解stacking的應(yīng)用,來討論一下Kaggle機器學(xué)習(xí)之模型融合。
2018-01-11 19:09:121006 
近日，kdnuggets做了一個關(guān)于數(shù)據(jù)科學(xué)、機器學(xué)習(xí)語言使用情況的問卷調(diào)查，他們分析了954個回答，得出結(jié)論——Python已經(jīng)打敗R語言，成為分析、數(shù)據(jù)科學(xué)和機器學(xué)習(xí)平臺中使用頻率最高的語言。
2018-06-28 08:33:001590 隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，機器學(xué)習(xí)成為解決問題的一種重要且關(guān)鍵的工具。不管是工業(yè)界還是學(xué)術(shù)界，機器學(xué)習(xí)都是一個炙手可熱的方向，但是學(xué)術(shù)界和工 業(yè)界對機器學(xué)習(xí)的研究各有側(cè)重，學(xué)術(shù)界側(cè)重于對機器學(xué)習(xí)
2018-05-18 13:13:0015976 
機器學(xué)習(xí)的模型訓(xùn)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(xué)習(xí)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 對信用卡交易數(shù)據(jù)建立檢測模型，使用Python庫進行預(yù)處理與機器學(xué)習(xí)建模工作，代碼通俗易懂。包括數(shù)據(jù)預(yù)處理與清洗，模型調(diào)參與評估等詳細(xì)數(shù)據(jù)分析與建模流程。
2018-10-04 09:44:002783 Waymo十周年之際，發(fā)布了自動駕駛機器學(xué)習(xí)模型的構(gòu)建思路，原來很多內(nèi)部架構(gòu)是由 AutoML 完成的。
2019-01-19 09:05:413034 科學(xué)家的主要作用是從數(shù)據(jù)中提取基礎(chǔ)知識。材料科學(xué)中機器學(xué)習(xí)的目標(biāo)是通過自動識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的關(guān)系來獲得科學(xué)知識的深入理解，從而加速基礎(chǔ)科學(xué)研究。但如何自動識別關(guān)鍵數(shù)據(jù)之間的關(guān)系尚需深入研究。
2019-07-07 11:25:482623 
如何借助機器學(xué)習(xí)的力量，使用數(shù)據(jù)做出更好的決策？MATLAB 讓機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)發(fā)揮作用的應(yīng)用程序，MATLAB 是將機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)發(fā)展中遇到的問題，一個核心因素是人，而機器學(xué)習(xí)的工作又有大量的人工干預(yù)，如特征提取、模型選擇、參數(shù)調(diào)節(jié)等機器學(xué)習(xí)的各個方面。
2019-11-04 16:35:081245 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(xué)習(xí)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(xiàn)，幫助用戶了解其做出決定的原因。
2020-03-24 15:14:212655 機器學(xué)習(xí)模型的訓(xùn)練，通常是通過學(xué)習(xí)某一組輸入特征與輸出目標(biāo)之間的映射來進行的。一般來說，對于映射的學(xué)習(xí)是通過優(yōu)化某些成本函數(shù)，來使預(yù)測的誤差最小化。在訓(xùn)練出最佳模型之后，將其正式發(fā)布上線，再根據(jù)未來
2020-04-10 08:00:000 由于意外的機器學(xué)習(xí)模型退化導(dǎo)致了幾個機器學(xué)習(xí)項目的失敗，我想分享一下我在機器學(xué)習(xí)模型退化方面的經(jīng)驗。實際上，有很多關(guān)于模型創(chuàng)建和開發(fā)階段的宣傳，而不是模型維護。
2020-05-04 12:11:001615 
建立機器學(xué)習(xí)模型的想法是基于一個建設(shè)性的反饋原則。你構(gòu)建一個模型，從指標(biāo)中獲得反饋，進行改進，直到達(dá)到理想的精度為止。評估指標(biāo)解釋了模型的性能。評估指標(biāo)的一個重要方面是它們區(qū)分模型結(jié)果的能力。
2020-05-04 10:04:002969 
研究人員使用一種在線工具從355名接受過乳腺癌治療的婦女中收集了數(shù)據(jù)。包括有關(guān)人口統(tǒng)計學(xué)，臨床信息，是否已被診斷患有淋巴水腫以及是否正在經(jīng)歷26種淋巴水腫癥狀中的任何數(shù)據(jù)。
2020-07-02 16:57:211687 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(xué)習(xí)模型的這一特性稱為可解釋性，但并不是所有的機器學(xué)習(xí)模型都具有可解釋性。
2020-07-06 09:49:063073 
對于初學(xué)者來說，這很容易讓人混淆，因為“機器學(xué)習(xí)算法”經(jīng)常與“機器學(xué)習(xí)模型”交替使用。這兩個到底是一樣的東西呢，還是不一樣的東西？作為開發(fā)人員，你對排序算法、搜索算法等“算法”的直覺，將有助于你厘清這個困惑。在本文中，我將闡述機器學(xué)習(xí)“算法”和“模型”之間的區(qū)別。
2020-07-31 15:38:083347 對于機器學(xué)習(xí)模型來說，我們常常會提到２個概念：模型準(zhǔn)確性（accuracy）和模型復(fù)雜度（complexity）。
2021-01-05 14:02:282825 
組織構(gòu)建一個可行的、可靠的、敏捷的機器學(xué)習(xí)模型來簡化操作和支持其業(yè)務(wù)計劃需要耐心、準(zhǔn)備以及毅力。各種組織都在為各行業(yè)中的眾多應(yīng)用實施人工智能項目。這些應(yīng)用包括預(yù)測分析、模式識別系統(tǒng)、自主系統(tǒng)、會話
2021-01-11 19:25:0014 時代變幻莫測，僅僅增加客戶體驗流暢度和沉浸感并不能減輕企業(yè)的壓力。在這種情況下，投入數(shù)十億美元開發(fā)可以改進產(chǎn)品的機器學(xué)習(xí)模型就...
2020-12-08 23:02:07256 大家都知道模型是有權(quán)重 (w) 和偏置 (b) 組成，其中 w，b 都是以 float32 存儲的，float32 在計算機中存儲時占 32bit，int8 在計算機中存儲時占 8bit；模型量化
2021-02-04 15:40:531790 
強化學(xué)習(xí)（ Reinforcement learning，RL）作為機器學(xué)習(xí)領(lǐng)域中與監(jiān)督學(xué)習(xí)、無監(jiān)督學(xué)習(xí)并列的第三種學(xué)習(xí)范式，通過與環(huán)境進行交互來學(xué)習(xí)，最終將累積收益最大化。常用的強化學(xué)習(xí)算法分為
2021-04-08 11:41:5811 機器學(xué)習(xí)開始在越來越多的行業(yè)中得到應(yīng)用，但使用機器學(xué)習(xí)執(zhí)行任務(wù)的軟件一直受限于第三方軟件商更新模型文中基于區(qū)塊鏈，將訓(xùn)練神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)消耗的算力和區(qū)塊鏈的工作量證明機制相結(jié)合，提出并實現(xiàn)了模型鏈。模型
2021-04-14 16:09:2615 近年來，機器學(xué)習(xí)模型算法在越來越多的工業(yè)實踐中落地。在滴滴，大量線上策略由常規(guī)算法遷移到機器學(xué)習(xí)模型算法。如何搭建機器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障體系成為質(zhì)量團隊急需解決的問題之一。本文整體介紹了機器學(xué)習(xí)模型算法的質(zhì)量保障方案，并進一步給出了滴滴質(zhì)量團隊在機器學(xué)習(xí)模型效果評測方面的部分探索實踐。
2021-05-05 17:08:002010 
近年來，機器學(xué)習(xí)在學(xué)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(xué)習(xí)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(xué)習(xí)模型要以數(shù)據(jù)
2021-05-05 16:39:001238 根據(jù)密碼芯片功耗曲線的特性，對支持向量機、隨機森林、K最近鄰、樸素貝葉斯4種機器學(xué)習(xí)算法進行分析研究，從中選擇用于功耗分析攻擊的最優(yōu)算法。對于機器學(xué)習(xí)算法的數(shù)據(jù)選取問題，使用多組數(shù)量相同但組成元素
2021-06-03 15:53:585 基于終身機器學(xué)習(xí)的主題挖掘評分和評論推薦模型
2021-06-27 15:34:3742 機器學(xué)習(xí)在衛(wèi)星遙測分析建模中的應(yīng)用綜述
2021-06-29 16:40:4854 最近調(diào)研了一些關(guān)于CNN網(wǎng)絡(luò)量化的論文，結(jié)合之前基于MNN的使用感受，打算跟大家談一談MNN中的模型量化以及其相關(guān)的數(shù)學(xué)模型。本文可能關(guān)...
2022-02-07 12:22:192 差異變得至關(guān)重要。TensorBoard 有助于可視化模型，使分析變得不那么復(fù)雜，因為當(dāng)人們可以看到問題所在時，調(diào)試變得更加容易。
2022-11-22 16:30:51334 機器學(xué)習(xí)正在突飛猛進地發(fā)展，新的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型定期出現(xiàn)。這些模型針對特定數(shù)據(jù)集進行了訓(xùn)練，并經(jīng)過了準(zhǔn)確性和處理速度的證明。開發(fā)人員需要評估 ML 模型，并確保它在部署之前滿足預(yù)期的特定閾值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
與傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)相比，深度學(xué)習(xí)是從數(shù)據(jù)中學(xué)習(xí)，而大模型則是通過使用大量的模型來訓(xùn)練數(shù)據(jù)。深度學(xué)習(xí)可以處理任何類型的數(shù)據(jù)，例如圖片、文本等等；但是這些數(shù)據(jù)很難用機器完成。大模型可以訓(xùn)練更多類別、多個級別的模型，因此可以處理更廣泛的類型。另外：在使用大模型時，可能需要一個更全面或復(fù)雜的數(shù)學(xué)和數(shù)值計算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 數(shù)據(jù)挖掘中應(yīng)用較多的技術(shù)機器學(xué)習(xí)。機器學(xué)習(xí)主流算法包括三種：關(guān)聯(lián)分析、分類分析、聚類分析。
2023-03-27 14:13:302543 如何評估機器學(xué)習(xí)模型的性能？典型的回答可能是：首先，將訓(xùn)練數(shù)據(jù)饋送給學(xué)習(xí)算法以學(xué)習(xí)一個模型。第二，預(yù)測測試集的標(biāo)簽。第三，計算模型對測試集的預(yù)測準(zhǔn)確率。
2023-04-04 14:15:19548 來源：DeepHubIMBA作者：AbhayParashar機器學(xué)習(xí)是人工智能的一個分支領(lǐng)域，致力于構(gòu)建自動學(xué)習(xí)和自適應(yīng)的系統(tǒng)，它利用統(tǒng)計模型來可視化、分析和預(yù)測數(shù)據(jù)。一個通用的機器學(xué)習(xí)模型包括
2022-10-19 11:29:21527 
實踐中的機器學(xué)習(xí)：構(gòu)建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 監(jiān)控生產(chǎn)中的機器學(xué)習(xí)模型指南
2023-07-05 16:30:38249 深度學(xué)習(xí)模型量化支持深度學(xué)習(xí)模型部署框架支持的一種輕量化模型與加速模型推理的一種常用手段，ONNXRUNTIME支持模型的簡化、量化等腳本操作，簡單易學(xué)，非常實用。
2023-07-18 09:34:572200 
機器學(xué)習(xí)是一種方法，利用算法來讓機器可以自我學(xué)習(xí)和適應(yīng)，而且不需要明確地編程。在許多應(yīng)用中，需要機器使用歷史數(shù)據(jù)訓(xùn)練模型，然后使用該模型來對新數(shù)據(jù)進行預(yù)測或分類
2023-08-02 17:36:34332 隨著人工智能的不斷發(fā)展和應(yīng)用，機器學(xué)習(xí)模型的大小越來越成為一個重要的問題。在機器學(xué)習(xí)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 16:55:334546 機器學(xué)習(xí)算法匯總 機器學(xué)習(xí)算法分類 機器學(xué)習(xí)算法模型 機器學(xué)習(xí)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(xué)習(xí)從中提取規(guī)律，并用于未來的決策和預(yù)測。在機器學(xué)習(xí)中，算法是最基本的組成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 類干預(yù)的情況下，機器學(xué)習(xí)技術(shù)可以自動不斷地進行模式識別和模型更新。機器學(xué)習(xí)技術(shù)已經(jīng)廣泛應(yīng)用于醫(yī)療、金融、物流、社交網(wǎng)絡(luò)等多個領(lǐng)域。
2023-08-22 17:40:54801 機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)是當(dāng)今最流行的人工智能(AI)技術(shù)之一。這兩種技術(shù)都有助于在不需要人類干預(yù)的情況下讓計算機自主學(xué)習(xí)和改進預(yù)測模型。本文將探討機器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)的概念以及二者之間的區(qū)別。
2023-08-28 17:31:09885 背景介紹TPU-MLIR編譯器可以將機器學(xué)習(xí)模型轉(zhuǎn)換成算能芯片上運行的bmodel模型。由于浮點數(shù)的計算需要消耗更多的計算資源和存儲空間，實際應(yīng)用中往往采用量化后的模型（也稱定點模型）進行推理。相比
2023-10-10 10:17:42483 
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