其乐融融 发布于 2023/11/18 02:17:22

凤凰数据的核心目标是是推动AI数据领域华语数据的丰富与共享，同时为中华文化的传承与传播提供AI时代的探索思路和解决方案，让AI与中华文化认知对齐更简单。​

阅读()评论(0)赞 ()标签：凤凰卫视 / 人工智能 / AI数据 / 大模型

其乐融融 发布于 2023/11/18 02:17:18

微软的一项新专利于当地时间周二在美国专利商标局网站上公开，这是一种新的机器学习模型专利，可为用户创作出“更加有生命力”的逼真头像。

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其乐融融 发布于 2023/11/14 02:17:12

我们使用新发布的YOLO-NAS模型执行了图像和视频上的初始目标检测任务。你可以使用自定义数据集来对该模型进行微调，以提高其在某些对象上的性能。

阅读()评论(0)赞 ()标签：YOLO-NAS / 目标检测

其乐融融 发布于 2023/11/14 02:17:06

在机器学习中，术语Ensemble指的是并行组合多个模型，这个想法是利用群体的智慧，在给出的最终答案上形成更好的共识。

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其乐融融 发布于 2023/11/12 02:17:10

利用Docker的强大功能，可以简化部署解决方案，确保可扩展性，简化机器学习模型的持续集成（CI）/持续交付（CD）流程。

阅读()评论(0)赞 ()标签：人工智能 / 机器学习 / Docker

其乐融融 发布于 2023/11/08 02:17:15

随着研究人员不断提高目标检测算法的准确性和效率，我们预计将看到它们应用于更广泛的实际应用领域。

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其乐融融 发布于 2023/11/07 02:17:23

机器学习模型变得越来越复杂和准确，但它们的不透明性仍然是一个重大挑战。理解为什么一个模型会做出特定的预测，对于建立信任和确保它按照预期行事至关重要。在本文中，我们将介绍LIME，并使用它来解释各种常见的模型。

阅读()评论(0)赞 ()标签：机器学习 / LIME

其乐融融 发布于 2023/11/07 02:17:20

对抗性攻击对机器学习模型构成了严重威胁。但是大多数提议的防御措施对于干净数据的性能影响太大，因而不现实。

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其乐融融 发布于 2023/11/07 02:17:16

一般而言，当数据表现出多重共线性（自变量高度相关）时，它被认为是一种采用的方法。尽管多重共线性中的最小二乘估计值 （OLS） 是无偏的，但它们的巨大方差会导致观测值与实际值相差很大。

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其乐融融 发布于 2023/11/03 02:17:06

接着上篇《PyTorch简明教程上篇》，继续学习多层感知机，卷积神经网络和LSTMNet。

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其乐融融 发布于 2023/11/03 02:17:02

前面几篇文章介绍了特征归一化和张量，接下来开始写两篇PyTorch简明教程，主要介绍PyTorch简单实践。

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其乐融融 发布于 2023/11/01 02:17:07

强化学习(RL)是一种机器学习方法，它允许代理通过试错来学习如何在环境中表现。行为主体因采取行动导致预期结果而获得奖励，因采取行动导致预期结果而受到惩罚。随着时间的推移，代理学会采取行动，使其预期回报最大化。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:50

可视化是一种强大的工具，用于以直观和可理解的方式传达复杂的数据模式和关系。它们在数据分析中发挥着至关重要的作用，提供了通常难以从原始数据或传统数字表示中辨别出来的见解。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:45

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:40

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:37

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:33

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:30

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:27

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。

阅读()评论(0)赞 ()标签：机器学习 / 人工智能 / Python

其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:24

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。

阅读()评论(0)赞 ()标签：数据不平衡 / Python / 机器学习

其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:21

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。

阅读()评论(0)赞 ()标签：高斯混合模型 / 机器学习

其乐融融 发布于 2023/10/28 02:17:19

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/27 02:17:41

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。

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其乐融融 发布于 2023/10/27 02:17:39

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。

阅读()评论(0)赞 ()标签：MLOps / 数据科学

其乐融融 发布于 2023/10/27 02:17:33

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。

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