泰坦尼克号数据集是一个公开可获取的数据集，源自1912年沉没的RMS泰坦尼克号事件。这个数据集被广泛用于教育和研究，特别是作为机器学习和数据分析的经典案例。数据集记录了船上乘客的一些信息，以及他们是否在灾难中幸存...
交通标志识别系统。本系统使用Python作为主要编程语言，在交通标志图像识别功能实现中，基于TensorFlow搭建卷积神经网络算法模型，通过对收集到的58种常见的交通标志图像作为数据集，进行迭代训练最后得到一个识别...
本次会议将于2025年4月25日至27日在中国沈阳举行，届时您将有机会聆听行业顶尖的学术报告，见证该领域的最新进展和突破。FAIML2022所接收的文章已由IEEECPS(ISBN:978-1-6654-...
监督学习（SupervisedLearning）是机器学习中的一种主要方法，其核心思想是通过已知的输入-输出对（即带有标签的数据集）来训练模型，从而使模型能够泛化到未见的新数据上，做出正确的预测或分类。在监督学...
本文探讨了解释性AI和可解释性机器学习的必要性及其方法，重点介绍了黑箱问题、法规要求、模型可解释性的多种方法（如LIME和SHAP）以及它们在医疗和金融中的应用。本文还讨论了具有可解释性的模型（如线性回归、决策树...
机器学习——机器学习运维（MLOps）机器学习运维（MLOps）——提高模型管理和部署效率的必备技能什么是MLOps？为什么MLOps很重要？MLOps示例：构建一个简单的ML流水线MLOps的关键工具总...
在机器学习中优化算法（OptimizationAlgorithm）的任务是找到模型参数（如权重、偏置等），使得损失函数（例如均方误差、交叉熵等）最小化。损失函数度量的是模型预测值与真实标签之间的误差。优化算法通过...
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天，我们终于将分类器这一章节学习完活了，和回归一样，最后一章节用来构建web应用程序，我们会回顾之前所学的知识点，并新增一个web应用用来让模型和用户交互。所...
多模态学习（MultimodalLearning）是一种机器学习技术，它旨在整合多种数据类型（例如图像、文本、音频、传感器数据等）来提升模型的预测精度和泛化能力。其应用领域包括情感分析、多模态推荐系统、智能驾驶、语音识别和自然语言处理等。...
首先给大家介绍一个很好用的学习地址：https://cloudstudio.net/columns今天我们将结合第一章节中清洗得到的菜品数据，利用多种分类器对这些数据进行训练，以构建有效的模型。在这个过程中，我会详细讲解每一种分类器的原理及其重要性。尽管这...