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标签 > 机器学习
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。
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NPU(神经处理单元)作为专用的硬件加速器,在人工智能和机器学习领域发挥着越来越重要的作用。 一、定制化设计和灵活可编程性 定制化设计 : 随着人工智能...
在人工智能领域,机器学习算法是实现智能系统的核心。随着数据量的激增和算法复杂度的提升,对计算资源的需求也在不断增长。NPU作为一种专门为深度学习等机器学...
探索性数据分析(EDA)是一种统计方法,用于使用统计图表、图形和计算来发现数据中的模式、趋势和异常值。在进行EDA时,数据处理是至关重要的,因为它可以帮...
在机器学习项目中,数据预处理和理解是成功构建模型的关键。探索性数据分析(EDA)是这一过程中不可或缺的一部分。 1. 数据清洗 数据清洗 是机器学习中的...
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鲁棒性(Robustness)是指系统或方法对于外部干扰、误差或变化的稳定性和适应能力。以下是对鲁棒性分析方法的详细介绍,以及其在不同领域的应用实例。 ...
在机器学习领域,模型的鲁棒性是指模型在面对输入数据的扰动、异常值、噪声或对抗性攻击时,仍能保持性能的能力。随着人工智能技术的快速发展,机器学习模型被广泛...
2024年度中国“双法”研究会一一玻色量子基金项目,启动于2024年8月6日,截止申报截止时间:2024年9月20日23:59(北京时间)。
AI 计算资源的需求正不断增长。从概念验证到企业部署需要针对生成性 AI 工作负载进行优化的强大计算基础设施。同时,AI 开发项目需要更多的计算资源来支...
近日,由中关村西城园管委会(西城区科委)主办,北京金融科技产业联盟(以下简称“联盟”)承办的“2024金融科技应用场景大赛颁奖活动”成功举办。芯盾时代与...
电子设计自动化(EDA)是电子系统设计和制造过程中不可或缺的一部分。随着技术的不断进步和市场需求的日益增长,EDA行业也在不断发展和演变。 1. 集成化...
使用机器学习和NVIDIA Jetson边缘AI和机器人平台打造机器人导盲犬
Selin Alara Ornek 是一名富有远见的高中生。她使用机器学习和 NVIDIA Jetson 边缘 AI 和机器人平台,为视障人士打造了机器...
在人工智能领域,LLM(Large Language Models,大型语言模型)和传统机器学习是两种不同的技术路径,它们在处理数据、模型结构、应用场景...
随着工业4.0的推进,智能制造已经成为制造业转型升级的关键。数据分析作为智能制造的核心驱动力,正逐步改变传统的生产方式,为企业带来更高的效率和更大的竞争...
在当今科技飞速发展的时代,人工智能(AI)已成为推动社会进步和产业变革的核心动力。然而,尽管AI技术取得了长足的进步,传统的智能系统在面对复杂多变的现...
随着数字广告行业的迅猛发展,数字信号处理(DSP)技术在其中扮演了越来越重要的角色。DSP技术通过分析和处理大量的数据,帮助广告商更精准地定位目标受众,...
恩智浦在eIQ AI和机器学习开发软件中增加了带有检索增强生成(RAG)与微调的生成式人工智能(GenAI)流程和eIQ Time Series Stu...
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