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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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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...
该工作流由 AWS 上 的 NVIDIA AI 平台驱动,可帮助金融服务机构节省资金并降低风险。
随着第四次工业革命的到来,智能系统在工业领域的应用越来越广泛。这些系统通过集成传感器、机器学习、大数据分析和人工智能等技术,正在改变传统的生产方式,提高...
在科技迅猛发展的今天,人工智能和机器学习已经成为推动社会进步的重要力量。Llama 3,作为一个划时代的产品,正以其独特的设计理念和卓越的性能,预示着未...
在自然语言处理(NLP)的快速发展中,我们见证了从基于规则的系统到基于机器学习的模型的转变。随着深度学习技术的兴起,NLP领域迎来了新的突破。Llama...
具身智能(Embodied Intelligence)和机器学习(Machine Learning)是人工智能领域的两个重要概念,它们之间存在着密切的关...
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数字孪生技术,也被称为数字镜像或数字副本,是一种通过创建物理实体的虚拟模型来模拟、分析和优化其性能的技术。这种技术在21世纪初开始受到关注,并在过去几年...
机器人技术的发展趋势呈现出多元化、智能化和广泛应用的特点。 一、智能化与自主化 人工智能(AI)与机器学习 : AI和机器学习在机器人领域的应用日益普及...
10月23日,Gartner发布了2025年企业机构应探索的十大战略技术趋势,涵盖了AI、计算技术、人机协同等多个前沿领域。 Gartner研...
AI大模型与深度学习之间存在着密不可分的关系,它们互为促进,相辅相成。以下是对两者关系的介绍: 一、深度学习是AI大模型的基础 技术支撑 :深度学习是一...
AI大模型与传统机器学习在多个方面存在显著的区别。以下是对这些区别的介绍: 一、模型规模与复杂度 AI大模型 :通常包含数十亿甚至数万亿的参数,模型大小...
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