1.有监督学习与无监督学习 根据样本数据是否带有标签值,可以将机器学习算法分成有监督学习和无监督学习两类。有监督学习的样本数据带有标签值,它从训练样本中学习得到一个模型,然后用这个模型对新的样本进行预测推断。有监督学习的典型代表是分类问题和回归问题。 无监督学习对没有标签的样本进行分析,发现样本集的结构...
算法：AI的心脏，包括机器学习算法和深度学习网络。数据：AI系统需要处理和分析大量数据，以学习和做出决策。算力：强大的硬件支持是实现复杂AI模型的前提。第2部分：机器学习（ML）- AI的实现之路 2.1 ML的定义 机器学习是AI的一个分支，它允许软件应用程序变得更加精确地预测结果而无需显式编程。通过分析数据和识...
机器学习和深度学习是 AIGC 的核心技术,通过数据驱动的方法使得计算机能够自动学习和改进。在实际开发中,通过 PyTorch、TensorFlow 等工具可以快速实现并部署高效的 ML/DL 模型。 未来展望 更强大的预训练模型:如 BERT 在 NLP 领域,GPT 在文本生成领域,具有更强的迁移学习能力。 自监督学习:减少对大量标签数据的依赖...
1.前言(1)加权平均VS算术平均算术平均数的定义:一般地,对于 个数 我们把 叫做这 个数的算术平均数,简称平均数记作 ,读作 拔。 加权平均数:在实际问题中,一组数据里的各个数据的重要程…
2. 构建分布式仿真算法平台,实现高效并发的场景仿真。 任职要求: 1. 具有计算机、自动化、通信工程等相关专业背景。 2. 对传统机器学习、深度学习、优化理论一项或多项有深入研究。 3. 熟悉数据结构算法,熟练使用 C++ 或 Python,熟悉某种深度学习框架。
深度学习和机器学习领域所需掌握的基础算法包括线性回归、逻辑回归、决策树、支持向量机(SVM)、集成学习算法、K-最近邻(KNN)算法、K-均值聚类算法、主成分分析(PCA)、梯度下降、深度学习中的各类神经网络。特别需要关注的是深度学习中的各类神经网络,它们是现代机器学习研究和应用的核心,包括但不限于卷积神经网络(CNN...
一、指代不同1、机器学习算法:是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。2、深度学习:是机器学习(ML, Machine Learning)领域中一个新的研究方向,它被引入机器学习使其更接近于最初的目标人工智能。二、学习过程不同1、机器学习算法:学习系统的基本结构。环境向系统的...
深度学习是一种机器学习算法,它模拟人类神经网络的工作原理来实现对数据的识别和处理。深度学习通常使用多层神经网络来提取复杂的特征,并通过不断的反向传播来优化网络参数以提高预测准确性。 深度学习的过程与机器学习的过程类似,也可以分为数据预处理、模型训练和模型测试三个步骤。最大的不同在于,在深度学习中,模型...
一、机器学习算法及代码实现–决策树 决策树学习笔记(Decision Tree) 引自:Python3《机器学习实战》学习笔记(二):决策树基础篇之让我们从相亲说起 github:https://github.com/Jack-Cherish/Machine-Learning/tree/master/Decision%20Tree 决策树(decision tree)是一种基本的分类与回归方法。
深度学习算法工程师 机器学习工程师工作职责: 1.负责深度学习在计算机视觉领域的应用; 2.在团队积累的基础上,进一步优化参数,改进数学模型和损失函数; 3.与我们整个科幻成真实验室一起进行发散式科研,一步步实现通用人工智能。 岗位要求: 1.模式识别或人工智能相关专业硕士/博士毕业; 2.至少一年的人工智能图形/图像...