SHAP:最受欢迎、最有效的可解释人工智能工具包

SHAP概念由Lundberg&Lee于2017年提出,但实际上是基于早在此之前存在的博弈论Shapley值。简而言之,SHAP值通过计算每个特征的边际贡献来工作,方法是在许多有和没有该特征的模型中查看(每个...

【人工智能】基于香橙派AIpro和昇腾AI计算芯片的面部口罩检测(详细教程)

在接触OrangePiAIpro之前接触过香橙派家的H618开发板开发过小项目,整体的了解就是基于sunxi全志家的内核开发的,较早一点的还接触过瑞芯微的,行业里面也经常拿这两家的芯片做一些安卓话机,广告机之...

【机器人和人工智能——自主巡航赛项】进阶篇

观看b站视频万创鑫诚,记录并保存其重点信息,仅自用。_csdn无人车智能挑战赛自主巡航...

【人工智能】Transformers之Pipeline(三):文本转音频(text-to-audio/text-to-speech)

本文对transformers之pipeline的文本生成语音(text-to-audio/text-to-speech)从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍,...

人工智能中的数学计算和数学思想

数学思想不仅是人工智能技术实现的基础,更是引领该领域突破传统、不断创新的智慧源泉。_ai计算数学...

【人工智能】-- 受限玻尔兹曼机

受限玻尔兹曼机(RBM)是一种具有独特结构和强大学习能力的概率图模型。在结构上,RBM由两层神经元组成,即可见层和隐藏层。层内神经元无连接,层间神经元全连接。这种结构简化了计算,同时也使得模型能够有效地学习数据...

【深度学习】图形模型基础(2):概率机器学习模型与人工智能

概率建模在机器学习中至关重要,它利用概率分布表达不确定性,通过贝叶斯学习从数据中学习。非参数方法、概率编程、贝叶斯优化和数据压缩等技术展示了概率建模的灵活性和效率。自动建模系统能够发现并解释数据模型。随着大数据的增...

实用篇 | 一文快速构建人工智能前端展示streamlit应用

本文主要描述了streamlit,看完本文可快速建立自己的项目app~_streamlit...

人工智能伦理与隐私保护的挑战与对策

人工智能的发展是不可逆转的趋势,它为人类社会带来了巨大的便利和进步。然而,我们不能忽视其带来的伦理和隐私问题。只有通过制定合理的伦理准则、建立有效的隐私保护机制、加强法律法规建设以及提升公众意识,我们才能确保A...

HCCDA – AI华为云人工智能开发者认证-60道多选题题库及答案

它使AI开发从传统的作坊式开发上升为工业式开发B.可以实现一个AI大模型在众多场景通用、泛化和规模化复制C.能减小模型对数据标注的依赖。A.实时语音转写B.一句话识别C.录音文件识别D.语音合成。A.通用类OC...