让我们先考虑一种情况,假如我们现在使用yolov2检测数据集中的小猫,我们知道这些数据集是打了标签的,即它是有ground truth的,正常情况下,预测结果会包含小猫的置信度和位置 ,将实例分成正类(positive)或负类(negative)[根据IOU,与置信度无关,置信度用于ap计算,不用于判断实例是TP还是什么],可以参考下图1 图1 取...
最近在学习机器学习,深度学习,自然语言处理,统计学习方法等知识,理论学习主要根据readme的链接,在学习理论的同时,决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍,并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进,本项目会不断的更新相关算法,欢迎star,fork和关注。 主要包括: 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程作业个人笔记 Py...
Datawhale免费公益AI线上夏令营 | Datawhale免费公益AI线上夏令营它来了(含机器学习和深度学习实践)。为期两周的夏令营,你可以收获编程方法,机器学习,nlp,cv三选一方向的项目实践(有专业人员教baseline的书写)。也可以单纯学习准备参加数学建模竞赛。明天20号截止报名,报名链接链接 发布于 2023-07-19 13:51・IP 属...
3. 机器学习基础:了解机器学习基本概念和算法,如线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、SVM等;使用Scikit-Learn库进行机器学习。4. 深度学习基础:学习神经网络和深度学习基本概念;使用TensorFlow或PyTorch进行深度学习。5. 人工智能项目实践:进行实际的人工智能项目,...
在学习理论的同时,决定自己将学习的相关算法用Python实现一遍,并结合GitHub上相关大牛的代码进行改进,本项目会不断的更新相关算法,欢迎star,fork和关注。 主要包括: 1.吴恩达Andrew Ng老师的机器学习课程个人笔记Python实现 2.deeplearning.ai(吴恩达老师的深度学习课程笔记及资源)Python实现 ...
同时,还深入研究了 AI Agents 的学习能力进化,详细阐述了基于机器学习和深度学习算法的迭代过程,以及如何通过不断学习新的计算机使用模式和用户行为习惯,提升自身的适应性和性能表现。这些研究论文为进一步理解 AI Agents 的核心技术原理和发展趋势奠定了坚实的理论基础。从项目角度来看汇聚了一系列极具创新性的项目实践...
| 学习使用AI是一个持续的过程,需要时间和努力。首先需要了解AI的基本概念、算法和技术原理是学习使用AI的基础。学习机器学习、深度学习、自然语言处理等领域的基本知识,可以帮助你理解AI的工作原理和应用场景。 当然,AI领域有许多开源工具和框架可供使用,如TensorFlow、PyTorch、Scikit-learn等。学习和掌握这些工具和...
例如,学习Python编程语言,掌握机器学习和深度学习的基础理论。参加培训和认证:参加专业的AI培训课程,获取相关的认证证书,增加自己在该领域的可信度和竞争力。参与开源项目:在开源社区中参与AI相关项目,积累实践经验,与其他开发者交流合作,提升技术水平。专注于应用场景:结合自己的兴趣...
2. 学习编程:学习编程语言如Python,了解机器学习、深度学习等人工智能技术的编程实现。3. 学习人工智能算法:了解人工智能领域中的算法如决策树、神经网络、支持向量机等,以及它们的实际应用。4. 实践项目:通过参与实际的人工智能项目,如图像识别、语音识别、机器翻译等,来提高自己的技能。5. 持续学习...
* 具有3年以上机器学习,计算机视觉,3D几何,三维重建等领域工作经验 * 具备较强的沟通能力,能够在压力下保质保量的按时完成工作 加分项: * 有自动驾驶系统或ADAS系统感知算法开发经验,如车道线识别,障碍物识别及跟踪等 * 有单目三维重建领域工作经验 * 熟悉某类深度学习框架,如TensorFlow, Pytorch等,对网络结构设计...