[picture.image](https://p6-volc-community-sign.byteimg.com/tos-cn-i-tlddhu82om/bac0b69764b74b0bba9235cacffc1e37~tplv-tlddhu82om-image.image?=&rk3s=8031ce6d&x-expires=1714148423&x-signature=dcmtSQQd%2B0U0Vi8RkHEUNcj6F7Y%3D)# 前言 随着机器学习和深度学习的发展,AI技术也在不断地推陈出新,也融入到了在我的工作和生活中,今年以来我的主要研究方向便是人工智能的方向。 # AI技术 近年来,基于AI的预训...
大家好,我是 herosunly。985院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第4名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测赛第4名,Datacon大数据安全分析比赛第五名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名。拥有六项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是保姆级人工智能学习成长路径,希望能对大...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI赋能安全技术总结与展望,欢迎...
人工智能开始大规模应用在工业设备和生产线的自动控制与监测中,实现自动生产、质量检测和在线分析,提高生产效率。机器视觉和深度学习技术能执行复杂的检测任务,在工业原料和成品自动化有缺陷检测。同时人工智能也被用来预测设备维护,预知设备性能下降以便及时保养。在能源领域,人工智能为智能电网与智能设备应用提供了技术支撑。例如通过预测负荷和发电能力,实现电网资源优化配置与调度。电池状态监测和故障预测也有了智能化。在...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是AI安全技术总结与展望,欢迎大家...
做机器学习项目,首先要先明确要解决的问题,其次,再针对问题选择一个算法,然后用对数据进行训练,找到一族函数中最合适的那一个形成最后的模型。# 机器学习入门环境准备## 背景:大多数互联网企业都提供有类似Notebook类的产品,采用交互式的方式进行数据分析、数据建模及数据可视化。主要实现大多都是基于jupyter 、Zeppelin进行定制化开发,重点会打通大数据计算、存储及底层资源管理,支持常见的机器学习和深度学习计算框架,算...
1.功能概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2.算子介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。 说明 字段设置 特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。 标签列: 标签列,分类训练的依据。 参数设置 预测的列名:预测的列的名字。 ...
大家好,我是 herosunly。985 院校硕士毕业,现担任算法研究员一职,热衷于机器学习算法研究与应用。曾获得阿里云天池安全恶意程序检测第一名,科大讯飞恶意软件分类挑战赛第三名,CCF 恶意软件家族分类第四名,科大讯飞阿尔茨海默综合症预测挑战赛第四名,科大讯飞事件抽取挑战赛第七名,Datacon 大数据安全分析比赛第五名。拥有多项发明专利。对机器学习和深度学习拥有自己独到的见解。今天给大家分享的是人工智能之自然语言处理技术总...
1. 概述 机器学习,是指可视化建模支持机器学习算子,对数据进行加工处理,以便用户基于数据进行模型训练、深度分析、预测分析等。本文将为您介绍机器学习算子的功能。 2. 功能介绍 2.1 预测将机器学习算子训练生成的模型应用于预测数据的数据上,一般链接在机器学习算子后面。字段设置特征列映射:设置模型中的特征列和数据中的特征列的映射关系。标签列:标签列,分类训练的依据。参数设置预测的列名:预测的列的名字。 2.2 one-hot 模...
在传统的机器学习中,特征工程是非常重要的一环,通常需要大量的人工、时间和精力来处理数据和特征。而随着深度学习的发展,我们可以利用深度学习的特征提取能力,通过简单的数据处理步骤自动学习特征,甚至可以将过程简化为在待调研的原始特征中往一张样本表格里加列的操作后利用深度学习框架自动学习和提取信息。总体来说字节跳动的机器学习和训练样本在其业务中发挥着重要作用。通过建立强大的训练平台、积累海量的训练样本,字...
# 背景介绍时光飞逝,不知不觉 2023 年,这一年是与 AI 相伴的一年,随着对 AI 的深入了解,才明白原来 AI 已经深入在我们在生活的方方面面,其中机器学习和深度学习更是在科研任务中展现了不同的作用,使得我们可以用他们来解决科研中遇到的难题,以此来推动社会的各个方面的进步。# 方法## 卷积神经网络### 1.卷积层卷积层是神经网络中独特的网络机制,卷积目的是对图像进行特征提取,具有局部感知机制和权值共享的两个特性,因...
特别是深度学习和AIGC技术的出现,为智能教学领域带来了新的机遇和挑战,通过与AI领域深度学习技术的结合,完成了一个智能教学助手项目。本文我将深入探讨如何应用深度学习与AIGC技术来促进智能教学生成项目,期待能为在学习本领域的伙伴提供帮助,也能为未来的教育事业发展提供参考。# 一、深度学习在智能教学中的应用深度学习作为机器学习的一个分支,能够模拟人脑神经网络的工作原理,实现对复杂数据的自动特征提取和分类。在智能...
**边缘ML:** 是指机器学习在不处于核心数据中心的,企业级计算机/设备中的应用。边缘设备包括服务器机房,现场服务器,以及位于各个地区以加快响应速度为目的的小型数据中心。云端和边缘端的ML 已经通过3年多的科普,广为大众所接受。今天我们看到的人脸门禁、摄像头行为识别、智能音箱...... 绝大部分场景都属于这两类。 以 TensorFlow & TF lite 等开源深度学习框架为基础的大量应用,推动了智能在云端和边缘端应用。然而,更加具有...