模型的可解释性是机器学习领域的一个重要分支，随着 AI 应用范围的不断扩大，人们越来越不满足于模型的黑盒特性，与此同时，金融、自动驾驶等领域的法律法规也对模型的可解释性提出了更高的要求，在可解释
2023-09-28 10:17:15
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机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。 1. 有监督学习 有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射
2023-09-05 11:45:061159 
机器学习模型指标在机器学习建模过程中，针对不同的问题，需采用不同的模型评估指标。
2023-09-06 12:51:50410 
在 LLaMA, BERT 以及 ViTs 模型上，4-bit 量化皆取得了远超 SOTA 的结果。特别是，这篇文章展示了 4-bit 量化的 LLaMA-13B 模型，在零样本推理任务上达到平均
2023-11-24 11:15:55299 
在这篇文章中，我将逐步讲解如何使用 TensorFlow 创建一个简单的机器学习模型。
2024-01-08 09:25:34272 
回答和分析这些问题时，就可以很好地揭示问题更深层次的内涵。基本上，这些问题可能有助于我们摆脱上面所说的那堆问题。我们并非只想一直对数据集进行操作，我们想更加深入地研究机器学习技术的特性、奇怪的地方以及
2018-09-29 09:39:54
分析一个不错的机器学习项目简历收集册
2021-09-26 06:03:10
机器学习模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
本书将机器学习看成一个整体，不管于基于频率的方法还是贝叶斯方法，不管是回归模型还是分类模型，都只是一个问题的不同侧面。作者能够开启上帝视角，将机器学习的林林总总都纳入一张巨网之中
2019-03-18 08:30:00
机器学习：偏差、方差，生成模型，判别模型，先验概率，后验概率
2020-05-14 15:23:39
机器学习基础教程实践(一)——中文的向量化
2019-08-27 14:19:29
各种机器学习的应用场景分别是什么？例如，k近邻,贝叶斯，决策树，svm，逻辑斯蒂回归和最大熵模型
2019-09-10 10:53:10
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据工业人工智能生态系统
2020-12-16 07:47:35
DIY图像压缩——机器学习实战之K-means 聚类图像压缩：色彩量化
2019-08-19 07:07:18
机器学习的未来在工业领域采用机器学习机器学习和大数据
2021-01-27 06:02:18
上课时间安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类
2022-04-28 18:56:07
摘要： 机器学习正逐渐改变着各行各业，医疗行业也处于变革之中。想不到机器学习不光能诊断患者病情，还能预测患者出院后的情况呢，这个研究方向有点意思，感兴趣的读者快来瞅瞅吧！ 随着数据量以及计算机性能
2018-05-07 15:29:44
量化算法具有什么特点？模型量化会带来哪些好处？
2021-09-28 06:32:07
推理。 通过这篇文章你可以学习到以下内容：1）量化算法介绍及其特点分析，让你知其然并知其所以然； 2）Pytorch 量化实战，让你不再纸上谈兵；3）模型精度及性能的调优经验分享，让你面对问题不再束手无策...
2021-07-26 08:08:31
分布和模型收敛的诊断工具，也包含一些层次模型。四、GensimGensim被称为“人们的主题建模工具”，其焦点是狄利克雷划分及变体，其支持自然语言处理，能将NLP和其他机器学习算法更容易组合在一起，还
2018-03-26 16:29:41
用最火的Python语言、通过各种各样的机器学习算法来解决实际问题！资料中介绍的主要问题如下：- 探索分类分析算法并将其应用于收入等级评估问题- 使用预测建模并将其应用到实际问题中- 了解如何使用无
2019-08-28 15:06:22
不需要更复杂的机器学习方法。 传统的数据分析在解释数据方面做的很好，你可以生成过去发生的事件或今天发生的情况的报告或模型，吸取有用的洞见来改善公司的运营情况。 数据分析可以帮助量化和跟踪目标，实现更
2017-04-19 11:01:42
在 imx8QM MEK 板上运行，使用 Yocto Linux LF5.15.71_2.2.0按照 I.MX 机器学习用户指南 §3.7 使用 XNNPACK 委托和示例模型
2023-04-11 07:05:52
，对HarmonyOS 快速入门②通过学习HarmonyOS 的软件和系统，了解实际应用案例，熟悉开发过程③基于HarmonyOS 边缘端侧部署tinyML的基本项目筹备（分析软硬件需求）④项目模型边缘
2020-09-25 10:11:50
量化
七、Vitis AI 通过迁移学习训练自定义模型
八、Vitis AI 将自定义模型编译并部署到KV260中
铺垫
校准和量化有什么却别？
校准和量化是 Vitis AI 中用于优化神经网络模型
2023-10-15 10:51:32
、谋发展的决定性手段，这使得这一过去为分析师和数学家所专属的研究领域越来越为人们所瞩目。本书第一部分主要介绍机器学习基础，以及如何利用算法进行分类，并逐步介绍了多种经典的监督学习算法，如k近邻算法
2017-06-01 15:49:24
使用model_transform.py和model_deploy把caffe模型bf16量化成cvimodel，原模型的输入shape是3*112*112，输出是2*1*1，量化完测试的时候，输入shape变成2*1*1了，而用该模型的onnx形式量化成cvimodel就是正常的
2023-09-18 07:19:54
收集数据，但这是一个不容忽视的步骤。世界上没有任何机器学习模型能够可靠地告诉你，你的机器或设备是否运行良好，或者在没有看到来自该机器或其他类似机器的实际数据的情况下即将崩溃。机器学习模型的开发、训练、测试、提炼
2022-06-21 11:06:37
的语音检测机器学习模型，该模型运行在 DSP 上。同样的情况也适用于其他的虚拟助手。图2. 唤醒词应用程序的组件来自哈佛大学学生的 TinyML 应用程序还包括汽车高速公路鹿检测(目标检测的一个例
2022-04-12 10:20:35
如果你从西雅图驾车往东行，要不了多久就会看到风力发电机组。这些巨大的机器遍布在连绵起伏的丘陵和平原上，从刮过其间从不间断的风中生产电力。其中每一台风机都会生成海量的数据。这些数据被用于强化机器学习
2021-07-12 06:19:05
的运行速度跟它的低层语言实现的运行速度相比拟的。你没有必要担心程序的运行速度。值得知道的Python程序库Scikit-learn你刚开始学机器学习吗？如果你需要一个涵盖了特征工程，模型训练和模型测试所有
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）作为输入 来完成BModel模型的量化吗？
2023-09-19 06:04:43
接近。如果我们用超高次多项式训（cha）练（zhi），则训练数据上的结果肯定为“全对”。这么说全部数据上的结果也接近全对了？不是的。这时的模型是多个“罐子取球”的叠加：在机器学习中，我们需要在巨大
2016-03-04 10:34:38
我正在尝试通过 cube-ai 扩展将机器学习模型部署到 STM32H743ZIT6。该模型采用 .tflite 格式。当我尝试分析模型时，结果如下：该工具指出 MCU 总共有 512KB 可用，模型超过了它，但在数据表上我发现有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
现在人工智能非常火爆，机器学习应该算是人工智能里面的一个子领域，而其中有一块是对文本进行分析，对数据进行深入的挖掘提取一些特征值，然后用一些算法去学习,训练,分析,甚至还能预测，那么Python中常
2018-05-10 15:20:21
人工智能 AI 正在加快速度从云端走向边缘，进入到越来越小的物联网设备中。而这些物联网设备往往体积很小，面临着许多挑战，例如功耗、延时以及精度等问题，传统的机器学习模型无法满足要求，那么微型机器学习又如何呢？
2021-09-15 09:23:12
小白 机器学习和深度学习必读书籍+机器学习实战视频PPT+大数据分析书籍推荐！
2019-07-22 17:02:39
具有深度学习模型的嵌入式系统应用程序带来了巨大的好处。深度学习嵌入式系统已经改变了各个行业的企业和组织。深度学习模型可以帮助实现工业流程自动化，进行实时分析以做出决策，甚至可以预测预警。这些AI
2021-10-27 06:34:15
我想用labview做一个数据采集上位机，下位机采集来的数据通过串口传到上位机，之后把数据输入机器学习模型中进行分类。听说可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型时都是用的函数，比如predict()或是sim()，这些函数也可以在matlabscript里调用吗？
2018-03-21 23:20:24
，学习并探讨软体机器人结构设计、柔性制造、运动控制、装配和调试等内容，使学员熟练应用控制工程理论、自动化、材料力学、机械原理、机械设计、3D打印等基础知识，培养和提高学员对软体机器人目标分析、模型建立、设计制作和实验测试的能力；
2019-08-12 15:09:17
1、如何在生产中部署基于嵌入的机器学习模型 由于最近大量的研究，机器学习模型的性能在过去几年里有了显著的提高。虽然这些改进的模型开辟了新的可能性，但是它们只有在可以部署到生产应用中时才开始提供真正
2022-11-02 15:09:52
以某车型为例, 分别从优化流程、优化分析模型、分析工况等方面研究车身轻量化方法, 提出一套切实可行的技术路线。关键词: 车身; 结构; 轻量化; 优化技术Abstract: Tak ing a bus
2009-07-27 10:09:41
12 提出了一种通用变换域数字水印嵌入模型，对图象质量指标PSNR 的计算做了深入的理论分析，并针对量化嵌入算法进行了误差分析，使水印算法能自行确定最佳的水印嵌入能量或强度
2009-09-03 09:54:048 简介 研究机器学习用例： 数据科学家建立了一个ML模型，并交给了一个工程团队在生产环境部署。数据工程师将使用Python的模型训练工作流和Java模型服务工作流整合。数据科学家专门设立岗位来训练后期
2017-10-10 14:27:150 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就是我们希望用训练数据训练得到的模型能适用于待测试的新数据。正是这样
2017-10-12 15:33:420 你如何有效地计算出不同机器学习算法的估计准确性？在这篇文章中，你将会学到8种技术，用来比较R语言机器学习算法。你可以使用这些技术来选择最精准的模型，并能够给出统计意义方面的评价，以及相比其它算法
2017-10-12 16:33:391 本书节选自图书，Python本身带有许多机器学习的第三方库，但本书在绝大多数情况下只会用到Numpy这个基础的科学计算库来进行算法代码的实现。这样做的目的是希望读者能够从实现的过程中更好地理解机器
2017-11-15 13:17:543913 
由于随机块模型能够有效处理不具有先验知识的网络，对其研究成为了机器学习、网络数据挖掘和社会网络分析等领域的研究热点．如何设计出具有模型选择能力的快速随机块模型学习算法，是目前随机块模型研究面临
2018-01-09 18:20:041 本文以Kaggle的Titanic入门比赛来讲解stacking的应用,来讨论一下Kaggle机器学习之模型融合。
2018-01-11 19:09:121006 
近日，kdnuggets做了一个关于数据科学、机器学习语言使用情况的问卷调查，他们分析了954个回答，得出结论——Python已经打败R语言，成为分析、数据科学和机器学习平台中使用频率最高的语言。
2018-06-28 08:33:001590 随着大数据时代的到来，机器学习成为解决问题的一种重要且关键的工具。不管是工业界还是学术界，机器学习都是一个炙手可热的方向，但是学术界和工 业界对机器学习的研究各有侧重，学术界侧重于对机器学习
2018-05-18 13:13:0015976 
机器学习的模型训练完成后，需要经过反覆的探索调校，What-If Tool不需撰写任何程式码，就能探索机器学习模型，让非开发人员眼能参与模型调校工作。
2018-09-14 14:47:282321 对信用卡交易数据建立检测模型，使用Python库进行预处理与机器学习建模工作，代码通俗易懂。包括数据预处理与清洗，模型调参与评估等详细数据分析与建模流程。
2018-10-04 09:44:002783 Waymo十周年之际，发布了自动驾驶机器学习模型的构建思路，原来很多内部架构是由 AutoML 完成的。
2019-01-19 09:05:413034 科学家的主要作用是从数据中提取基础知识。材料科学中机器学习的目标是通过自动识别关键数据之间的关系来获得科学知识的深入理解，从而加速基础科学研究。但如何自动识别关键数据之间的关系尚需深入研究。
2019-07-07 11:25:482623 
如何借助机器学习的力量，使用数据做出更好的决策？MATLAB 让机器学习简单易行。借助用于处理大数据的工具和函数，以及让机器学习发挥作用的应用程序，MATLAB 是将机器学习应用于您的数据分析的理想环境。
2019-09-11 16:10:282138 
机器学习发展中遇到的问题，一个核心因素是人，而机器学习的工作又有大量的人工干预，如特征提取、模型选择、参数调节等机器学习的各个方面。
2019-11-04 16:35:081245 Google Cloud AI战略总监Tracy Frey在 今天的博客中解释说，Explainable AI旨在提高机器学习模型的可解释性。她说，这项新服务的工作原理是量化每个数据因素对模型产生的结果的贡献，帮助用户了解其做出决定的原因。
2020-03-24 15:14:212655 机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后，将其正式发布上线，再根据未来
2020-04-10 08:00:000 由于意外的机器学习模型退化导致了几个机器学习项目的失败，我想分享一下我在机器学习模型退化方面的经验。实际上，有很多关于模型创建和开发阶段的宣传，而不是模型维护。
2020-05-04 12:11:001615 
建立机器学习模型的想法是基于一个建设性的反馈原则。你构建一个模型，从指标中获得反馈，进行改进，直到达到理想的精度为止。评估指标解释了模型的性能。评估指标的一个重要方面是它们区分模型结果的能力。
2020-05-04 10:04:002969 
研究人员使用一种在线工具从355名接受过乳腺癌治疗的妇女中收集了数据。包括有关人口统计学，临床信息，是否已被诊断患有淋巴水肿以及是否正在经历26种淋巴水肿症状中的任何数据。
2020-07-02 16:57:211687 决策树模型是白盒模型的一种，其预测结果可以由人来解释。我们把机器学习模型的这一特性称为可解释性，但并不是所有的机器学习模型都具有可解释性。
2020-07-06 09:49:063073 
对于初学者来说，这很容易让人混淆，因为“机器学习算法”经常与“机器学习模型”交替使用。这两个到底是一样的东西呢，还是不一样的东西？作为开发人员，你对排序算法、搜索算法等“算法”的直觉，将有助于你厘清这个困惑。在本文中，我将阐述机器学习“算法”和“模型”之间的区别。
2020-07-31 15:38:083347 对于机器学习模型来说，我们常常会提到２个概念：模型准确性（accuracy）和模型复杂度（complexity）。
2021-01-05 14:02:282825 
组织构建一个可行的、可靠的、敏捷的机器学习模型来简化操作和支持其业务计划需要耐心、准备以及毅力。各种组织都在为各行业中的众多应用实施人工智能项目。这些应用包括预测分析、模式识别系统、自主系统、会话
2021-01-11 19:25:0014 时代变幻莫测，仅仅增加客户体验流畅度和沉浸感并不能减轻企业的压力。在这种情况下，投入数十亿美元开发可以改进产品的机器学习模型就...
2020-12-08 23:02:07256 大家都知道模型是有权重 (w) 和偏置 (b) 组成，其中 w，b 都是以 float32 存储的，float32 在计算机中存储时占 32bit，int8 在计算机中存储时占 8bit；模型量化
2021-02-04 15:40:531790 
强化学习（ Reinforcement learning，RL）作为机器学习领域中与监督学习、无监督学习并列的第三种学习范式，通过与环境进行交互来学习，最终将累积收益最大化。常用的强化学习算法分为
2021-04-08 11:41:5811 机器学习开始在越来越多的行业中得到应用，但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型文中基于区块链，将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合，提出并实现了模型链。模型
2021-04-14 16:09:2615 近年来，机器学习模型算法在越来越多的工业实践中落地。在滴滴，大量线上策略由常规算法迁移到机器学习模型算法。如何搭建机器学习模型算法的质量保障体系成为质量团队急需解决的问题之一。本文整体介绍了机器学习模型算法的质量保障方案，并进一步给出了滴滴质量团队在机器学习模型效果评测方面的部分探索实践。
2021-05-05 17:08:002010 
近年来，机器学习在学术研究领域和实际应用领域得到越来越多的关注。但构建机器学习模型不是一件简单的事情，它需要大量的知识和技能以及丰富的经验，才能使模型在多种场景下发挥功效。正确的机器学习模型要以数据
2021-05-05 16:39:001238 根据密码芯片功耗曲线的特性，对支持向量机、随机森林、K最近邻、朴素贝叶斯4种机器学习算法进行分析研究，从中选择用于功耗分析攻击的最优算法。对于机器学习算法的数据选取问题，使用多组数量相同但组成元素
2021-06-03 15:53:585 基于终身机器学习的主题挖掘评分和评论推荐模型
2021-06-27 15:34:3742 机器学习在卫星遥测分析建模中的应用综述
2021-06-29 16:40:4854 最近调研了一些关于CNN网络量化的论文，结合之前基于MNN的使用感受，打算跟大家谈一谈MNN中的模型量化以及其相关的数学模型。本文可能关...
2022-02-07 12:22:192 差异变得至关重要。TensorBoard 有助于可视化模型，使分析变得不那么复杂，因为当人们可以看到问题所在时，调试变得更加容易。
2022-11-22 16:30:51334 机器学习正在突飞猛进地发展，新的神经网络模型定期出现。这些模型针对特定数据集进行了训练，并经过了准确性和处理速度的证明。开发人员需要评估 ML 模型，并确保它在部署之前满足预期的特定阈值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 数据挖掘中应用较多的技术机器学习。机器学习主流算法包括三种：关联分析、分类分析、聚类分析。
2023-03-27 14:13:302543 如何评估机器学习模型的性能？典型的回答可能是：首先，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。
2023-04-04 14:15:19548 来源：DeepHubIMBA作者：AbhayParashar机器学习是人工智能的一个分支领域，致力于构建自动学习和自适应的系统，它利用统计模型来可视化、分析和预测数据。一个通用的机器学习模型包括
2022-10-19 11:29:21527 
实践中的机器学习：构建 ML 模型
2023-07-05 16:30:36412 监控生产中的机器学习模型指南
2023-07-05 16:30:38249 深度学习模型量化支持深度学习模型部署框架支持的一种轻量化模型与加速模型推理的一种常用手段，ONNXRUNTIME支持模型的简化、量化等脚本操作，简单易学，非常实用。
2023-07-18 09:34:572200 
机器学习是一种方法，利用算法来让机器可以自我学习和适应，而且不需要明确地编程。在许多应用中，需要机器使用历史数据训练模型，然后使用该模型来对新数据进行预测或分类
2023-08-02 17:36:34332 随着人工智能的不断发展和应用，机器学习模型的大小越来越成为一个重要的问题。在机器学习中，我们通常将模型分为两类：大模型和小模型。本文将介绍AI大模型和小模型是什么，并分析它们各自的优缺点以及区别。
2023-08-08 16:55:334546 机器学习算法汇总 机器学习算法分类 机器学习算法模型 机器学习是人工智能的分支之一，它通过分析和识别数据模式，学习从中提取规律，并用于未来的决策和预测。在机器学习中，算法是最基本的组成部分之一。算法
2023-08-17 16:11:48632 类干预的情况下，机器学习技术可以自动不断地进行模式识别和模型更新。机器学习技术已经广泛应用于医疗、金融、物流、社交网络等多个领域。
2023-08-22 17:40:54801 机器学习和深度学习是当今最流行的人工智能(AI)技术之一。这两种技术都有助于在不需要人类干预的情况下让计算机自主学习和改进预测模型。本文将探讨机器学习和深度学习的概念以及二者之间的区别。
2023-08-28 17:31:09885 背景介绍TPU-MLIR编译器可以将机器学习模型转换成算能芯片上运行的bmodel模型。由于浮点数的计算需要消耗更多的计算资源和存储空间，实际应用中往往采用量化后的模型（也称定点模型）进行推理。相比
2023-10-10 10:17:42483 
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