Mapilliary 联合创始人、CEO Jan Erik Solem说:「我们通过用户的输入来不断提升机器智能。当用户上传照片后,机器会得到训练。通过不断的训练,机器的表现也会得到大幅的提升。」 编译:赵云峰、赵赛坡
根据《怎样教一台计算机区分猫和狗?一文零基础入坑机器学习》一文中所讨论的流程,首先,要收集数据的训练集,训练集应包含一些已知股票价格的公司(最好是活跃在相同领域的公司)。然后,需要设计与当前任务相关的特征。 公司的收入就是这样一个潜在特征,因为我们预计公司的收入越高,股票的价格也应该越高。(其他的潜在特...
1.1 预测性维护 案例:通用电气(GE) 应用:通用电气利用机器学习算法对其工业设备进行预测性维护。通过传感器收集设备的运行数据(如振动、温度、压力等),并结合历史故障数据,机器学习模型可以预测设备的故障时间,从而提前进行维护,减少设备停机时间和维护成本。 技术细节: 数据收集:传感器网络实时监测设备运行状态。 数据处理...
聊天机器人是商业领域使用最广泛的机器学习应用之一，有些智能助手的编程能知道何时需要提出明确的问题，以及何时对人类提出的要求进行分类；音乐流媒体平台的机器人可以让用户收听、搜索、分享音乐并获得推荐；乘客通过聊天平台或语音请求服务，可以接收司机牌照和车型图像，以确定他们的乘车情况。2. 决策支持 决策支持是另...
导航系统也是机器学习的另一个应用案例。例如,谷歌地图能够从你的手机获取位置信息,知道你从一个地点到达另外一个地点的时间,从而计算出你的行驶速度,了解目前实时的路况,同时它还能够综合用户上传的事故信息,构建出实时交通路况图,推荐到达目的地的最优路线,避开拥堵。
HarmonyNext实战案例:基于ArkTS的高性能分布式机器学习应用开发 引言 在HarmonyNext生态系统中,分布式机器学习是其核心特性之一。通过分布式机器学习,开发者可以充分利用多设备的计算资源,实现复杂模型的训练与推理。本文将深入探讨如何使用ArkTS 12+语法开发一个高性能的分布式机器学习应用,涵盖从基础概念到高级技巧的全面讲...
机器学习模型在量化交易中的实际应用案例1 在量化交易的世界里，机器学习模型就像是一个神秘而又强大的魔法棒。我有个朋友叫小李，他可是在量化交易这行摸爬滚打了好一阵子了。有一次啊，小李所在的交易团队决定引入一个机器学习模型来优化他们的交易策略。这个模型就像是一个新成员一样，刚开始大家都对它充满了好奇...
案例一：医疗领域的机器学习应用 在医疗领域，机器学习被广泛应用于疾病诊断和预测。以癌症诊断为例，医学专家通过对大量病例的研究得出一些诊断规则，但这些规则往往复杂且不完善。而机器学习可以通过对大量癌症患者的数据进行深度学习，自动识别患者的疾病类型和预后情况，帮助医生提供更准确的诊断和治疗方案。案例二：金融...