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机器学习

1937内容

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涵盖机器学习相关算法知识、开发工具、解决方案与应用场景。

共 1937 条

联邦学习——突破隐私障碍，释放数据价值

联邦学习是一种带有隐私保护、安全加密技术的分布式机器学习框架，旨在让分散的各参与方在不向其他参与者披露隐私数据的前提下，协作进行模型训练。

2023-10-16 11:30:59

联邦学习机器学习

DeepMind让大模型学会归纳和演绎，GPT-4准确率提升13.7%

现在，来自谷歌、Mila 研究所等研究机构的研究者联合探索了一种新方法 —— 让 LLM 学习推理规则，并提出一种名为假设到理论（Hypotheses-to-Theories，HtT）的新框架。

2023-10-14 17:24:49

机器学习大模型

人工智能和机器学习如何改变建筑行业

智能建筑是指采用各种技术来优化其运营并提高其能源效率、舒适度和安全性的建筑。这包括智能照明和暖通空调系统、自动化安全和访问控制以及预测性维护等功能。另一方面，智能建筑是指利用数字技术来简化和优化建筑过程，包括设计、规划、调度和资源管理。

2023-10-11 15:07:30

人工智能机器学习

常用的相似度度量总结：余弦相似度，点积，L1，L2

相似性度量在机器学习中起着至关重要的作用。这些度量以数学方式量化对象、数据点或向量之间的相似性。理解向量空间中的相似性概念并采用适当的度量是解决广泛的现实世界问题的基础。

2023-10-10 15:33:55

机器学习相似性度量

十分钟掌握Python集成学习和随机森林算法

集成学习和随机森林是强大的机器学习模型，机器学习从业者和数据科学家经常使用它们。在本文中，我们介绍了提升集成学习的基本原理、应用场景，并介绍了其中最受欢迎的算法及其在Python中的使用方法。

2023-10-07 13:13:24

机器学习模型数据

用于数据增强的十个Python库

数据增强是人工智能和机器学习领域的一项关键技术。它涉及到创建现有数据集的变体，提高模型性能和泛化。Python是一种流行的AI和ML语言，它提供了几个强大的数据增强库。

2023-10-07 11:36:15

机器学习人工智能 Python

处理不平衡数据的十大Python库

数据不平衡是机器学习中一个常见的挑战，其中一个类的数量明显超过其他类，这可能导致有偏见的模型和较差的泛化。有各种Python库来帮助有效地处理不平衡数据。在本文中，我们将介绍用于处理机器学习中不平衡数据的十大Python库，并为每个库提供代码片段和解释。

2023-09-29 22:51:22

数据不平衡 Python 机器学习

使用高斯混合模型拆分多模态分布

本文介绍如何使用高斯混合模型将一维多模态分布拆分为多个分布。

2023-09-29 22:31:25

高斯混合模型机器学习

基于机器学习的 Android 恶意 App 识别

经过多次尝试，我们暂时未能训练出一个在单一数据集上训练，而在其他数据集上也具有理想准确率的模型。因此，我们决定将应用宝和 APKPure 的数据合并作为 Benign APK 的训练集，同时将其他几个 Malware 数据集也合并作为 Malware APK 的训练集，以提高样本的平均均衡度。

2023-09-27 07:56:25

机器学习 Android 恶意

Python中进行特征重要性分析的九个常用方法

特征重要性分析用于了解每个特征(变量或输入)对于做出预测的有用性或价值。目标是确定对模型输出影响最大的最重要的特征，它是机器学习中经常使用的一种方法。

2023-09-18 15:54:56

Python 机器学习

轻松掌握MLOps的操作指南译文精选

本文强调MLOps（机器学习运营）的重要性，并详细介绍了其五个关键阶段：问题框架、解决方案框架、数据准备、模型构建和分析以及模型服务和监控。

2023-09-13 08:00:00

MLOps 数据科学

AI与机器学习集成架构：实现智能决策

人工智能（AI）和机器学习（Machine Learning）的崛起正在深刻地改变着各行各业。随着数据量的不断增大和计算能力的提升，利用AI和机器学习来做出智能决策已经成为企业和组织的关键战略之一。

2023-09-11 10:55:59

人工智能机器学习

机器学习操作可以彻底改变网络安全

MLOps 是一个强大的框架，可以显着增强网络安全防御。通过利用机器学习模型的功能，组织可以改进威胁检测、实时监控、恶意软件分析和用户行为分析。

2023-09-11 06:15:55

机器学习网络安全

机器学习操作可以彻底改变网络安全

MLOps 是一个相对较新的领域，结合了机器学习和软件工程。它专注于以更高效和自动化的方式开发和部署机器学习服务。这使得组织能够在其安全计划中加速机器学习的使用，缩短检测和响应时间，并最终降低风险。

2023-09-11 00:03:45

机器学习 MLOps 软件工程

让算力不再成为瓶颈，小红书机器学习异构硬件推理优化之道

近些年，机器学习领域的视频、图像、文本和推广搜等应用，其模型计算量和参数量远远超过 CPU 摩尔定律的增长速度。在此背景下，GPU 的算力发展和大模型的发展不谋而合。

2023-09-07 11:16:15

GPU 机器学习

论可再现性在机器学习中的重要性译文

本文介绍了更有效的数据管理、版本控制和实验跟踪方法如何有助于构建可再现的机器学习管道。

2023-09-04 09:00:00

机器学习算法

通过机器学习彻底改变物流和供应链管理

机器学习可以提供显著的好处，包括实时需求预测、可持续物流和高级预测分析。

2023-08-25 15:24:38

机器学习供应链

Gartner：2023年机器学习主要趋势

作为机器学习领域的突破性技术，生成式人工智能是讨论的焦点。预计它会以某种方式影响每个行业，Gartner提出的一些趋势与生成式 AI 工具的进步和扩散有关。

2023-08-23 13:00:06

机器学习人工智能

Gartner：2023 年机器学习主要趋势

机器学习在各行业的采用持续快速增长。以下是 Gartner 认为将影响其未来使用的主要趋势……

2023-08-22 10:30:56

机器学习深度学习

预测热门歌曲成功率 97%？这份清单前来「打假」

音乐公司都希望自己能够预测到下一次的音乐潮流，准确地挑选出下一首热门歌曲，赚个盆满钵满。那实现这种预测是可能的吗？

2023-08-21 13:30:18

预测机器学习

揭秘物联网中的数据科学和机器学习

为了了解数据科学和机器学习在物联网中发挥的重要作用，我们将剖析每种实践并发现它们如何单独和共同运作。以下是有关数据科学和机器学习的一些最常见问题的解答。

2023-08-18 10:34:29

机器学习物联网

基于时态差分法的强化学习：Sarsa和Q-learning

时态差分法（Temporal Difference, TD）是一类在强化学习中广泛应用的算法，用于学习价值函数或策略。Sarsa和Q-learning都是基于时态差分法的重要算法，用于解决马尔可夫决策过程（Markov Decision Process, MDP）中的强化学习问题。

2023-08-14 16:49:13

强化学习时态差分法

10种生成式人工智能颠覆传统数据库的方式译文

生成式人工智能不仅仅适用于聊天机器人，存储、结构化和查询数据的方式也正在被改变。以下是10种生成式人工智能颠覆传统数据库的方式。

2023-08-14 16:39:55

人工智能数据库

简述WebGPT，你学会了吗？

通过 WebGPU 将高级机器学习模型引入浏览器为开发人员提供了许多机会，它提出了一个未来的愿景，即 Web 应用程序更强大、响应更快、更注重隐私。

2023-08-01 12:51:18

WebGPT 机器学习模型

保险反欺诈风控实践

本文将介绍太平金科关于保险反欺诈的风控体系建设工作。下面介绍一下保险行业中高发领域的车险和健康险的含义及其识别方法。

2023-07-31 07:43:29

保险反欺诈前沿技术

北大元培校友论文获ICML时间检验奖，Hinton弟子一作，生成式AI成今年热门获奖理由

这篇论文通过黑盒优化（black-box optimization）和对机器学习的理解和进步证明，超参数调优是一个严谨的科学和工程问题，可以通过系统化方法而非启发式方法来解决。论文对数百个超参数进行了自动调优的实验，这也是对算法超参数调优最有说服力的示例之一。

2023-07-28 14:49:00

黑盒优化机器学习

LLM-Blender：大语言模型也可以进行集成学习

最近在看arxiv的时候发现了一个有意思的框架：LLM-Blender，它可以使用Ensemble 的方法来对大语言模型进行集成。

2023-07-24 15:20:05

机器学习集成学习

基于Gym Anytrading 的强化学习简单实例

近年来强化学习(RL)在算法交易领域受到了极大的关注。强化学习算法从经验中学习并基于奖励优化行动使其非常适合交易机器人。在这篇文章，我们将简单介绍如何使用Gym Anytrading环境和GME (GameStop Corp.)交易数据集构建一个基于强化学习的交易机器人。

2023-07-20 15:18:42

强化学习机器学习

基于Kubernetes环境的高扩展机器学习部署利器——KServe 译文精选

凭借正确的Kubernetes专业知识，KServe可以成为一个强大的工具，使企业能够轻松地在任何云提供商中扩展其机器学习部署，以满足日益增长的需求。

2023-07-10 10:23:30

Kubernetes KServe 机器学习

Midjourney和Other Diffusion模型如何从随机噪声生成图像译文精选

扩散模型（如Midjourney和DALL-E 2）可以生成令人惊叹的图像，但它们的训练始终从完全的噪声开始。

2023-07-06 08:00:00

机器学习扩散模型 Midjourney

机器学习如何彻底改变医疗保健行业？

医疗保健行业的机器学习现在是一个日益增长的研究领域，因为专业人员和医疗系统越来越容易获得有助于治疗的患者数据。

2023-07-03 11:20:04

机器学习医疗保健

凝聚众智突破人工智能技术高地，上海昇思 AI 框架&大模型创新中心正式启动

上海昇思AI框架&大模型创新中心将充分利用昇思MindSpore在算力驾驭、应用开发等方面的优势，立足上海，辐射全国，支持全国范围的科研院所、高校、AI技术企业孵化创新应用。

2023-06-20 11:49:04

如何应用机器学习增强员工效率？

通过利用机器学习的力量，组织可以简化流程，让员工能够将时间重新集中在真正重要的工作上。

2023-06-16 14:46:46

机器学习人工智能

机器学习如何影响未来就业市场

机器学习(ML)是一种人工智能(AI)，它允许系统从数据中学习、做出决策并随着时间的推移而改进，而无需明确的编程。神奇之处在于发现模式并产生见解的算法，使系统在每次数据交互中变得更加智能。

2023-06-15 10:04:01

机器学习人工智能

量子机器学习Variational Quantum Classifier (VQC)简介

变分量子分类器（Variational Quantum Classifier，简称VQC）是一种利用量子计算技术进行分类任务的机器学习算法。它属于量子机器学习算法家族，旨在利用量子计算机的计算能力，潜在地提升经典机器学习方法的性能。

2023-06-13 15:35:36

机器学习变分量子分类器

机器学习如何应对气候变化

机器学习用于应对气候变化的关键方法之一是开发更准确的气候模型。这些模型对于预测地球气候在未来将如何变化，以及为与减排和适应措施相关的政策决策提供信息至关重要。

2023-06-13 10:27:58

机器学习气候变化

用Python监测MLOps管道中的模型性能译文

这篇Python教程介绍了如何通过监测性能来维持生产环境中模型的质量。

2023-06-13 08:00:00

机器学习 Python MLOps

探索量子机器学习的未来：综合指南

量子机器学习是量子计算和人工智能交叉领域中一个快速发展的领域，有望彻底改变我们处理和分析数据的方式。

2023-06-12 17:17:52

机器学习量子计算

使用 NLPAUG 进行文本数据的扩充增强

在机器学习中，训练数据集的质量在很大程度上决定了模型的有效性。我们往往没有足够的多样化数据，这影响了模型的准确性。这时数据增强技术就派上了用场。

2023-06-11 17:00:06

机器学习 NLPAUG 数据集

Web 端实时防挡脸弹幕（基于机器学习）

客户端播放视频同时，实时从画面提取人像区域信息，将人像区域信息导出成图片与弹幕合成，人像区域不显示弹幕。

2023-06-09 13:07:56

Web 机器学习浏览器

苹果 WWDC23 不提“人工智能”，更倾向使用“机器学习”

苹果公司在周一的 WWDC 2023 主题演讲中，除了发布了备受期待的 Mac Pro 和 Vision Pro 等新产品外，还展示了其在机器学习领域的最新进展。

2023-06-06 14:29:13

机器学习苹果

如何通过人工智能（AI）和机器学习应对零售劳动力和执行方面的挑战

今年以来国内消费持续恢复，国内零售市场呈稳步发展态势，而商务部也将2023年定为“消费提振年”，消费的基础性作用被进一步强调。

2023-06-02 17:45:32

人工智能机器学习

机器学习和物联网的交叉：智能设备和预测分析

机器学习和物联网的交叉正在为智能设备和预测分析的新时代铺平道路。随着这些技术不断发展并变得更加集成，我们可以期望看到我们生活、工作以及与环境互动的方式发生重大改进。智能家居的未来是光明的，增强预测分析的潜力才刚刚开始实现。

2023-06-01 15:39:01

机器学习物联网

图像分割模型实战——用户反馈应用（2）译文精选

本文是训练现成的图像分割模型来响应用户反馈操作案例的第2部分，重点介绍如何实现自动化方式生成训练模型。

2023-06-01 09:00:00

图像分割模自动化

图像分割模型实战——用户反馈应用（1）译文精选

本系列文章通过构建一个完整的实战案例来介绍如何通过Voronoi贴瓷（Voronoi Tiling）算法训练现成的图像分割模型来响应用户反馈操作。

2023-06-01 08:00:00

图像分割机器学习

浅析多模态机器学习原创精选

人类有五种基本感官:触觉、视觉、听觉、嗅觉和味觉。与每一种感觉相关的感觉器官向大脑发送信息，帮助我们理解和感知我们周围的世界。

2023-05-28 23:26:16

多模态机器学习大脑

图灵奖得主，超算Top 500榜单创始人：机器学习太过依赖GPU了！

美国图灵奖获得者Dongarra近日接受采访时表示，我们用GPU，太多了。

2023-05-26 14:00:37

图灵奖机器学习 GPU

使用Scikit-Learn，快速掌握机器学习预测方法

在机器学习中，predict和predict_proba、predict_log_proba和decision_function方法都是用来根据训练好的模型进行预测的。

2023-05-26 12:45:22

predict方法数据

什么是光学和智能字符识别？

物理文档可能会损坏或丢失，而OCR和ICR可提供占用所需空间的数字备份。相比于手动搜索存储区域的文档，数字化信息可以快速搜索。

2023-05-26 10:52:48

智能字符 OCR

制造业中的预测质量分析：人工智能和机器学习如何改变行业

通过预测分析质量管理，制造商现在可以利用人工智能(AI)和机器学习(ML)等前沿技术，在质量问题出现之前得以识别和避免，这显著地提高了企业的生产力和盈利能力。

2023-05-19 14:41:06

人工智能机器学习

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