机器学习关键词检索结果

理解和实现 PyTorch 中的损失函数及其在机器学习中的作用

Understanding and Implementing Loss Functions in PyTorch and Their Role in Machine Learning

为什么重要:PyTorch 是一个用于人工智能的开源深度学习框架,以其灵活性、易用性、训练循环和快速学习率而闻名。

关于数据科学、机器学习和神经网络的免费在线会议 DataStart

Бесплатная онлайн-конференция DataStart по Data Science, машинному обучению и нейросетям

Конференция состоится 29 ноября 2022 года. Более 1000 участников、крутой состав спикеров、возможность задавать вопросы、найти ментора 和 многое другое。

什么是稀疏矩阵? 它如何在机器学习中使用?

What is a Sparse Matrix? How is it Used in Machine Learning?

为什么重要:顾名思义,稀疏矩阵是矩阵中元素具有较少非零值的矩阵。这是机器学习中的一个重要概念

机器学习中的分类和回归树简介

Introduction to Classification and Regression Trees in Machine Learning

为什么重要:分类和回归树或简称 CART 是用于描述用于分类和回归任务的决策树算法的术语。这些树的结果非常容易理解,这使它们比其他算法更具优势。

机器学习算法简介

Introduction to Machine Learning Algorithms

为什么重要:机器学习算法 - 要了解机器学习,您需要了解推动机器学习机会及其局限性的算法。

平均一依赖 (AODE) 算法及其在机器学习中的应用

Averaged One-Dependence (AODE) Algorithm and its Use in Machine Learning

为什么重要:平均一依赖估计器是朴素贝叶斯分类器的扩展,它放宽了“朴素性”并允许复杂的特征关系。在本文中,我们探讨了算法的概念、背后的数学以及 Python 中的自定义实现。

医疗保健中的人工智能:用于医疗诊断的机器学习技术的优点和挑战

Artificial Intelligence in Health Care: Benefits and Challenges of Machine Learning Technologies for Medical Diagnostics

GAO 的发现美国有多种机器学习 (ML) 技术可用于协助诊断过程。由此带来的好处包括更早发现疾病;医疗数据分析更加一致;以及增加获得护理的机会,特别是对于服务不足的人群。 GAO 确定了针对五种选定疾病(某些癌症、糖尿病视网膜病变、阿尔茨海默病、心脏病和 COVID-19)的各种基于 ML 的技术,其中大多数技术依赖于 X 射线或磁共振成像 (MRI) 等成像数据)。然而,这些机器学习技术普遍没有被广泛采用。学术界、政府和私营部门的研究人员正在努力扩展基于机器学习的医疗诊断技术的能力。此外,GAO 还确定了三种更广泛的新兴方法——自主、自适应和面向消费者的机器学习诊断——可用于诊断各种疾病。

如何使用 Pandas Melt – pd.melt() 进行人工智能和机器学习

How to Use Pandas Melt – pd.melt() for AI and Machine Learning

为什么重要:将宽数据框更改为长数据框使机器学习算法更容易高效运行。这可以使用 Pandas Melt 函数轻松完成。

如何在 Julia 中开始机器学习

How To Get Started With Machine Learning In Julia

为什么重要:Julia 是机器学习领域的一种新兴语言,如果您已经有 Python 经验,那么学习它并不太难。

研究人员开发了一种利用机器学习确保饮用水安全的新技术

Исследователи разработали новую методику для обеспечения безопасности питьевой воды с помощью машинного обучения

水传播疾病是难民和境内流离失所者 (IDP) 定居点传染病爆发的主要原因。由约克大学领导的团队开发了一种新技术,利用机器学习确保安全饮用水,这可能会改变这种情况。

人工智能和机器学习可以模拟人类大脑吗?

Can AI and Machine Learning Simulate the Human Brain?

为什么重要:我们距离模拟人脑的实际工作方式以及创建以人脑智能为模型的智能机器还有多远?

利用机器学习重新发现天体力学

Rediscovering celestial mechanics with machine learning

一组科学家利用机器学习“重新发现”了万有引力定律。为此,他们训练了一个“图神经网络”,以根据 30 年的观测结果模拟太阳、行星和太阳系大卫星的动态。然后,他们使用符号回归发现神经网络隐式学习的力定律的解析表达式。

整流线性单元 (ReLU):机器学习中的介绍和用途

Rectified Linear Unit (ReLU): Introduction and Uses in Machine Learning

为什么重要:修正线性激活函数或简称 ReLU 是一个分段线性函数,如果输入为正,则直接输出输入,否则输出零。

领导加强非洲机器学习的运动

Leading a movement to strengthen machine learning in Africa

博弈论和多智能体团队的研究工程师 Avishkar Bhoopchand 分享了他加入 DeepMind 的历程,以及他如何努力提高深度学习在非洲的知名度。

XGBoost 简介及其在机器学习中的用途

Introduction to XGBoost and its Uses in Machine Learning

为什么重要:XGBoost 是一种基于决策树的集成机器学习算法,它使用梯度提升框架来实现集成机器学习。

如何在机器学习中使用线性回归

How to Use Linear Regression in Machine Learning

为什么重要:如何在机器学习中使用线性回归?在统计和机器学习领域,线性回归可能是最著名和最容易理解的算法之一。

机器学习中的 Argmax 是什么?

What is Argmax in Machine Learning?

为什么重要:机器学习中的 Argmax 是什么?在应用机器学习中,您可能会遇到 Argmax 作为数学函数。

什么是雾计算?它如何用于机器学习?

What is Fog Computing? How is it Used in Machine Learning?

为什么重要:什么是雾计算?它如何在机器学习中使用?雾计算层添加到分布式系统中以提高性能。