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AI帮助终结全球饥饿问题
全球饥饿问题是牵动人心的头等大事 5月28日是 世界饥饿日 这一问题更值得关注 让人人都能吃饱的想法不仅令人向往 而且很快就会变成现实 与大多数新事物引进一样 对于在控制世界粮食供应这样复杂的任务中AI究竟应该发挥多大的作用 人们还踟蹰不前
应用
人工智能与机器学习
训练数据
人工智能
AI
AI在广告中的应用——预测性定位和调整
营销人员的工作就是在恰当的时间将适合的产品呈现在消费者面前 从而增加他们购买的可能性 随着时间的推移 营销人员能够深入挖掘越来越精准的客户细分市场 他们不仅具备了实现上述目标的能力 而且这种能力还在呈指数级提升 在AI技术帮助下 现在的营销
电子商务
应用
人工智能与机器学习
人工智能
机器学习
AI在保护环境、应对气候变化中的作用
对于AI生命周期数据领域的全球领导者而言 暂时搁置我们惯常的AI见解和AI生命周期数据内容产出 来认识诸如世界地球日这样的自然环境类活动日 似乎是个奇怪的事情 我们想要知道 数据是否真的会影响我们的地球环境 简而言之 是 确实如此 但作为一
训练数据
应用
人工智能与机器学习
人工智能
大数据
人工智能 AI 如何让我们的生活更加便利
每个人都可以从新技术中获益 一想到工作或生活更为便利 简捷且拥有更多空余时间 谁会不为之高兴呢 借助人工智能 每天能够多一些空余时间 或丰富自己的业余生活 为培养日常兴趣爱好增添一点便利 从电子阅读器到智能家居 再到植物识别应用和智能室内花
应用
人工智能与机器学习
训练数据
人工智能
生活
什么是“人机协同”机器学习?
人机协同 HITL 是人工智能的一个分支 它同时利用人类智能和机器智能来创建机器学习模型 在传统的 人机协同 方法中 人们会参与一个良性循环 在其中训练 调整和测试特定算法 通常 它的工作方式如下 首先 对数据进行人工标注 这就为模型提供了
人工智能与机器学习
计算机视觉
NLP自然语言处理
机器学习
人工智能
澳鹏干货解答!“关于机器学习的十大常见问题”
探索机器学习的常见问题 了解机器学习和人工智能的基本概念 原理 发展趋势 用途 方法和所需的数据要求从而发掘潜在的商机 什么是机器学习 机器学习即教授机器如何学习的过程 为机器提供指导 帮助它们自己开发逻辑 访问您希望它们访问的数据 机器学
计算机视觉
NLP自然语言处理
人工智能与机器学习
机器学习
人工智能
详解数据科学自动化与机器学习自动化
过去十年里 人工智能 AI 构建自动化发展迅速并取得了多项成就 在关于AI未来的讨论中 您可能会经常听到人们交替使用数据科学自动化与机器学习自动化这两个术语 事实上 这些术语有着不同的定义 如今的自动化机器学习 即 AutoML 特指模型构
人工智能与机器学习
计算机视觉
训练数据
机器学习
自动化
互操作性(Interoperability)如何影响着机器学习的发展?
互操作性 Interoperability 也称为互用性 即两个系统之间有效沟通的能力 是机器学习未来发展中的关键因素 对于银行业 医疗和其他生活服务行业 我们期望那些用于信息交换的平台可以在我们需要时无缝沟通 我们每个人都有成千上万个数据
NLP自然语言处理
计算机视觉
人工智能与机器学习
机器学习
人工智能
详解数据科学自动化与机器学习自动化
过去十年里 人工智能 AI 构建自动化发展迅速并取得了多项成就 在关于AI未来的讨论中 您可能会经常听到人们交替使用数据科学自动化与机器学习自动化这两个术语 事实上 这些术语有着不同的定义 如今的自动化机器学习 即 AutoML 特指模型构
人工智能与机器学习
计算机视觉
训练数据
机器学习
自动化
互操作性(Interoperability)如何影响着机器学习的发展?
互操作性 Interoperability 也称为互用性 即两个系统之间有效沟通的能力 是机器学习未来发展中的关键因素 对于银行业 医疗和其他生活服务行业 我们期望那些用于信息交换的平台可以在我们需要时无缝沟通 我们每个人都有成千上万个数据
NLP自然语言处理
计算机视觉
人工智能与机器学习
机器学习
人工智能
什么是“人机协同”机器学习?
人机协同 HITL 是人工智能的一个分支 它同时利用人类智能和机器智能来创建机器学习模型 在传统的 人机协同 方法中 人们会参与一个良性循环 在其中训练 调整和测试特定算法 通常 它的工作方式如下 首先 对数据进行人工标注 这就为模型提供了
人工智能与机器学习
计算机视觉
NLP自然语言处理
机器学习
人工智能
澳鹏干货解答!“关于机器学习的十大常见问题”
探索机器学习的常见问题 了解机器学习和人工智能的基本概念 原理 发展趋势 用途 方法和所需的数据要求从而发掘潜在的商机 什么是机器学习 机器学习即教授机器如何学习的过程 为机器提供指导 帮助它们自己开发逻辑 访问您希望它们访问的数据 机器学
计算机视觉
NLP自然语言处理
人工智能与机器学习
机器学习
人工智能
详解数据科学自动化与机器学习自动化
过去十年里 人工智能 AI 构建自动化发展迅速并取得了多项成就 在关于AI未来的讨论中 您可能会经常听到人们交替使用数据科学自动化与机器学习自动化这两个术语 事实上 这些术语有着不同的定义 如今的自动化机器学习 即 AutoML 特指模型构
人工智能与机器学习
计算机视觉
训练数据
机器学习
自动化
互操作性(Interoperability)如何影响着机器学习的发展?
互操作性 Interoperability 也称为互用性 即两个系统之间有效沟通的能力 是机器学习未来发展中的关键因素 对于银行业 医疗和其他生活服务行业 我们期望那些用于信息交换的平台可以在我们需要时无缝沟通 我们每个人都有成千上万个数据
NLP自然语言处理
计算机视觉
人工智能与机器学习
机器学习
人工智能
人工智能基本常识:让深度学习技术更加人性化
近年来 人工智能技术日臻成熟 现在 许多产品和服务都依靠人工智能技术实现自动化和智能化 因此它与我们的日常生活息息相关 无论是为我们带来各种便利的家用设备 还是我们一直在使用的产品制造方式 人工智能的影响无所不在 几乎在我们生活的方方面面推
人工智能与机器学习
人工智能
主动学习与弱监督学习
人工智能数据的获取没有想象中的那么简单 虽然我们早已身处大数据的浪潮下 很多公司在获取数据的大浪中翻滚却始终没有找到一个合适的获取数据的渠道 很多情况下 获取高质量的人工智能数据需要消耗大量的人力 时间 金钱 但是对于未来世界 以 人机协同
人工智能与机器学习
人工智能
机器学习
主动学习
active learning
自动机器学习是什么?概念及应用
自动机器学习 Auto Machine Learning 的应用和方法 随着众多企业在大量场景中开始采用机器学习 前后期处理和优化的数据量及规模指数级增长 企业很难雇用充足的人手来完成与高级机器学习模型相关的所有工作 因此机器学习自动化工具
人工智能与机器学习
机器学习
人工智能
AI
什么是主动学习(Active Learning)?定义,原理,以及主要方法
数据是训练任何机器学习模型的关键 但是 对于研究人工智能的企业和团队而言 数据仍是实现成功的最大障碍之一 首先 您需要大量数据来创建高性能模型 更重要的是 您需要标注准确的数据 虽然许多团队一开始都是手动标注数据集 但更多团队已逐渐实现数据
人工智能与机器学习
主动学习
机器学习
AI
人工智能
Python 人脸表情识别
人脸表情识别 一 图片预处理 二 数据集划分 三 识别笑脸 四 Dlib提取人脸特征识别笑脸和非笑脸 参考 环境搭建可查看Python人脸识别微笑检测 数据集可在https inc ucsd edu mplab wordpress inde
人工智能与机器学习
python
计算机视觉
opencv
【机器学习】鸢尾花Iris数据集进行线性分类
目录 一 实验准备 二 线性分类 1 原始数据 2 训练模型 3 绘制决策边界 4 设置参数C 三 鸢尾花数据集分类 1 取萼片的长宽作特征分类 2 取花瓣的长宽作特征分类 四 参考 一 实验准备 安装python3 6 3 7 Anaco
人工智能与机器学习
python
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