Top 10+ Free Machine Learning And Artificial Intelligence Courses In 2024
根据 BCC 的研究，到 2026 年，机器学习市场将增长到 901 亿美元，五年内增长近 40%。这表明公司正在越来越多地投资 ML 解决方案，通常会寻找熟练的专业人员来帮助他们创建定制软件。根据数据，许多人想学习并不奇怪 […]Artykuł 2024 年十大免费机器学习和人工智能课程由 DLabs.AI 提供。
Discovering the systematic errors made by machine learning models
使用跨模态嵌入发现系统性错误在这篇博文中，我们介绍了 Domino，这是一种发现机器学习模型系统性错误的新方法。我们还讨论了定量评估 Domino 等方法的框架。链接：📄 论文（ICLR 2022）🌍 更长的演练💻 GitHub📘 文档📒 Google Colab 实现高总体准确率的机器学习模型通常会在连贯的验证数据切片上犯系统性错误。什么是切片？切片是一组具有共同特征的数据样本。例如，在大型图像数据集中，老式汽车的照片构成一个切片（即切片中的所有图像都有一个共同的主题）。术语切片有许多您可能更熟悉的同义词（例如子组、子群体、地层）。这些术语基本上可以互换，但在本文中我们将坚持使用“切片”。如
Discovering the systematic errors made by machine learning models
使用跨模态嵌入发现系统性错误在这篇博文中，我们介绍了 Domino，这是一种发现机器学习模型系统性错误的新方法。我们还讨论了定量评估 Domino 等方法的框架。链接：📄 论文（ICLR 2022）🌍 更长的演练💻 GitHub📘 文档📒 Google Colab 实现高总体准确率的机器学习模型通常会在连贯的验证数据切片上犯系统性错误。什么是切片？切片是一组具有共同特征的数据样本。例如，在大型图像数据集中，老式汽车的照片构成一个切片（即切片中的所有图像都有一个共同的主题）。术语切片有许多您可能更熟悉的同义词（例如子组、子群体、地层）。这些术语基本上可以互换，但在本文中我们将坚持使用“切片”。如
Understanding Machine Learning: From Theory to Algorithms
为什么重要：理解机器学习：从理论到算法这本书的目的是以原则性的方式介绍机器学习及其呈现的算法范式。
Machine Learning's Most Useful Multitool: Embeddings
嵌入是机器学习中最通用的技术之一，也是每个 ML 工程师工具箱中都应该拥有的关键工具。遗憾的是，我们中很少有人了解它们是什么以及它们有什么用处！问题可能在于嵌入听起来有点抽象和深奥：在机器学习中，嵌入是一种将数据表示为 n 维空间中的点的方式，以便相似的数据点聚集在一起。听起来无聊又不起眼？不要被愚弄。因为一旦您了解了这个 ML 多功能工具，您将能够构建从搜索引擎到推荐系统再到聊天机器人等所有内容。此外，您不必是具有 ML 专业知识的数据科学家即可使用它们，也不需要庞大的标记数据集。我是否已经说服您这些坏家伙有多棒了？🤞很好。让我们开始吧。在这篇文章中，我们将探索：什么是嵌入？它们有什么用？在
A comprehensive guide to Annotating & Labeling Videos for Machine Learning
使用视频注释和标签最大化机器学习准确性：综合指南索引表简介什么是视频注释？视频注释的目的 视频与图像注释 各种技术 视频注释的类型 行业 主要挑战 常见问题 下载电子书 获取我的副本 一图胜千言是一句相当常见的说法，我们已经 […]
USAICoE teaches artificial intelligence and machine learning to warrant officers
美国陆军情报卓越中心 (USAICoE) 的准尉高级课程 (WOAC) 将把人工智能和机器学习 (AI/ML) 纳入其准尉情报培训中。
Decoding The Top 5 Benefits And Pitfalls Of Using Crowdsourced Data Collection For Machine Learning
出于优化结果和为更多 AI 训练提供更多容量的需求，您可能不确定是否应该考虑众包数据收集或坚持使用内部来源。随着众包平台的出现，获得 […]
年轻的 TPU 科学家 Boris Pyakilla 正在致力于创建一种机器学习算法，能够构建预测小型有机化合物分子特性的模型。它基于人工智能方法和概率论贝叶斯方法的集成。未来，该算法可用于开发药物和农业农药。
Advance Trustworthy AI and ML, and Identify Best Practices for Scaling AI
作者：John P. Desmond，AI Trends 编辑 推进值得信赖的 AI 和机器学习以降低机构风险是美国能源部 (DOE) 的首要任务，而确定大规模实施 AI 的最佳实践则是美国总务管理局 (GSA) 的首要任务。这就是与会者在 AI [...] 的两场会议中所学到的内容
Real-World Applications Of Machine Learning In Healthcare
医疗行业一直受益于技术进步及其产品。从心脏起搏器和 X 光片到电子心肺复苏术等，由于技术的作用，医疗保健能够为社会及其发展带来巨大的价值。在这个进步阶段，推动发展的是人工智能 (AI) 及其 […]
本文简要概述了这一新兴的过度参数化 ML 理论（以下简称 TOPML），从统计信号处理的角度解释了这些最新发现。我们强调了将 TOPML 研究领域定义为现代 ML 理论子领域的独特方面，并概述了仍然存在的有趣开放问题。
Price Prediction: How Machine Learning Can Help You Grow Your Sales
每个企业都想盈利。机器学习可以提供帮助。由机器学习驱动的价格预测是任何公司工具包中最强大的工具之一。因为自动价格预测可以帮助您与市场保持同步，并最终提高销售流程的效率。在这篇文章中，我们将 […]文章 价格预测：机器学习如何帮助您提高销售额，由 DLabs.AI 提供。
How to avoid machine learning pitfalls: a guide for academic researchers
本文档简要概述了使用机器学习技术时出现的一些常见错误，以及如何避免这些错误。它主要作为研究生的指南，并重点关注学术研究中特别关注的问题，例如需要进行严格的比较并得出有效的结论。它涵盖了机器学习过程的五个阶段：模型构建之前要做什么、如何可靠地构建模型、如何稳健地评估模型、如何公平地比较模型以及如何报告结果
Machine Learning and Central Banking
当然，机器学习 (ML) 现在无处不在。几十年来，时间序列分析视角一直与 ML 相匹配（简约预测模型允许错误指定；样本外评估；集合平均等），因此即使存在许多差异，也存在许多重叠领域。有趣的是，ML 在中央银行环境中变得特别有用。例如，费城联邦储备银行现在明确招募和聘用“机器学习经济学家”。目前他们有三个，他们正在寻找第四个！在这方面，特别有趣的是，《计量经济学杂志》正在征集关于“经济政策机器学习”的特别专题论文，客座编辑来自各种领先的中央银行和大学。请参阅 https://www.bankofengland.co.uk/events/2022/october/call-for-papers-m
Двуногий робот Cassie использует машинное обучение для 5-километровой пробежки
Cassie 机器人旨在成为一种敏捷的车辆，用于将包裹从卡车运送到客户家门口，最近获得了运行的能力。它的开发人员通过让它执行他们所谓的双足机器人首次 5 公里跑步来证明了这一点。
How Do You Estimate The Time And Cost Of A Machine Learning Project?
让我们先把一件事弄清楚。没有单一的方法来估计机器学习项目。毕竟，您要求人们创建一个程序，该程序可以利用大量数据，从而为您的业务创造巨大的价值。这并非易事。但是，如果您与 […]Artykuł 如何估算机器学习项目的时间和成本？由 DLabs.AI 提供的。
