机器学习 算法

图像数据增强是一种在计算机视觉和深度学习领域中广泛使用的技术，它通过对原始图像进行变换操作来扩充训练数据集。这个过程可以增加数据的多样性，提高深度学习模型的泛化能力，并有效解决数据稀缺问题。据报道，微美全息正在研究用于图像数据增强的特征变换技术，在图像数据增强中，特征变换技术是一种常用的方法，通过对图像进行一系列的特征

随着 互联网 和信息技术的快速发展，数据的多样性和复杂性越来越高。多模态数据的兴起，图像、文本、音频等多模态数据也得到越来越广泛的应用，传统的单一视图算法难以充分利用多种数据源提供的信息，也难以有效地处理不同类型的数据。为了解决这些问题，微美全息（NASDAQ:WIMI)将机器学习算法运用到图

随着ChatGPT席卷全球，这次热潮中拿到先发优势的是 科技 大厂的微软，众所周知，微软是OpenAI背后的金主，且还在忙着把ChatGPT的底层技术融进微软产品和服务中。 今年早些时候，亚马逊CEO安迪•贾西曾在全员会表示：“生成式AI将融入每项业务和客户体验中”。亚马逊正在疯狂找其它

编译 | 黄楠编辑 | 陈彩娴最近，吴恩达在其创办的人工智能周讯《The Batch》上更新了一篇博文，总结了机器学习领域多个基础算法的历史溯源。文章开头，吴恩达回忆他的研究历程中曾有一次抉择：多年前，在一次项目中，选择算法时，他不得不在神经网络与决策树学习算法之间做选择。考虑到计算预算，他最终选择了神经网络，在很长的

如果科学家们能够了解电子在分子中的活动，那么他们就能够预测一切事物的行为，包括实验药物与高温超导体。作者 | 吴彤编辑 | 陈彩娴「AI+X」愈发如火如荼。最近，权威学术媒介 QuantaMagazine 发表了一篇文章，介绍了 DeepMind 在内的许多研究团队正使用机器学习算法攻破物理领域的一个著名难题——密度泛

编辑导语：机器学习是当下数据分析领域的一个热点内容，我们日常工作中多多少少都会涉及到一些。但在机器学习领域，算法并不能完全解决所有的问题。本文梳理了有监督学习和无监督学习的两个方面，列举了其中几种算法，总结它们的优缺点，分享给你。机器学习无疑是当前数据分析领域的一个热点内容，其理论和方法已经广泛应用于解决工程应用的复杂

来源：超能网 机器学习可以说是在我们生活中无处不在，不论是电商平台上的大数据推荐，还是说 AI 本身的训练都是与机器学器息息相关。而现在，机器学习就往 游戏 领域更进一步了，但是对于游戏玩家来说可能不是一个什么好消息，因为机器学习这次是被应用在外挂作弊上了。 据外媒 Ars Technic

转自丨 公众号Datawhale作者丨张峰本文将介绍机器学习算法中非常重要的知识—分类（classification），即找一个函数判断输入数据所属的类别，可以是二类别问题（是/不是），也可以是多类别问题（在多个类别中判断输入数据具体属于哪一个类别）。与回归问题（regression）相比，分类问题的输出不再是连续值，

字幕组双语原文： 机器学习最优算法：XGBoost 英语原文： XGBoost Algorithm: Long May She Reign! 翻译：雷锋字幕组（ yhfwww ） 仍然记得15年前参加工作的第一天，刚完成研究生学业的我，加入