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- C4.5算法解析决策树
- C4.5决策树算法是一种改进版的ID3算法，基于信息熵和信息增益进行决策树构建。它被广泛应用于分类和回归问题，是机器学习和数据挖掘领域中最常用的算法之一。C4.5算法的核心思想是通过对数据集的分裂来获得最大化的信息增益。该算法采用自上向下递归分裂的方式，从根节点开始，根据已有的数据集选择一个最优的特征进行分裂。通过计算每个特征的信息增益，选择信息增益最大的特征作为分裂特征，将数据集根据该特征的取值分成多个子集。每个子集对应一棵子树，然后递归地对每个子集进行相同的分裂操作，直到所有的叶子节点都属于同一类别或
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 算法的概念 102浏览 收藏
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- 谷歌所开展的2亿参数时序模型替代LLM研究遭受批评：“犯了一些初学者错误”
- 照箭画靶，跑分自设标准？最近，谷歌的一篇论文在X等社交媒体平台上引发了一些争议。这篇论文的标题是「Adecoder-onlyfoundationmodelfortime-seriesforecasting（用于时间序列预测的仅解码器基础模型）」。简而言之，时间序列预测就是通过分析历史数据的变化趋势和模式，来预测未来的数据变化。这类技术在气象预报、交通流量预测、商业销售等领域有着广泛的应用。例如，在零售业中，提高需求预测的准确性可以有效降低库存成本并增加收入。近年来，深度学习模型已成为预测丰富的多变量时间序
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 谷歌 时间序列预测 产业 TimesFM 259浏览 收藏
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- 通过知识图谱提升RAG模型能力，降低大型模型的虚幻效应
- 在使用大型语言模型(LLM)时，幻觉是一个常见问题。尽管LLM可以生成流畅连贯的文本，但其生成的信息往往不准确或不一致。为了防止LLM产生幻觉，可以利用外部的知识来源，比如数据库或知识图谱，来提供事实信息。这样一来，LLM可以依赖这些可靠的数据源，从而生成更准确和可靠的文本内容。向量数据库和知识图谱向量数据库向量数据库是一组表示实体或概念的高维向量。它们可以用于度量不同实体或概念之间的相似性或相关性，通过它们的向量表示进行计算。一个向量数据库可以根据向量距离告诉你，“巴黎”和“法国”比“巴黎”和“德国”更
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 大型语言模型 向量数据库 RAG 498浏览 收藏
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- 利用人工智能改善云计算管理的方法有哪些？
- 在考虑云管理时，企业主要关注的是运营流程，包括监控性能、维护安全性和确保合规性。这些是成功开展业务的关键，但仅仅是云管理的一部分。一个常被忽视的关键是通过直观工具和集成支持流程来提升用户体验，解决企业IT基础设施的问题。随着人工智能技术的发展，这些功能空白将逐渐被填补。什么是人工智能云计算?人工智能云计算是一种利用人工智能算法自动执行各种操作的云计算系统，包括应用程序、服务和数据处理。其目标是为用户提供新的管理、监控和优化云计算环境的方法。人工智能在云计算中的好处人工智能已在安全性、备份程序和软件应用方面
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 云计算 484浏览 收藏
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- 网易伏羲推出智能升级测试版，推动产业智能化与人机协作
- 根据第七次全国人口普查数据，我国60岁及以上人口超过2.6亿，占比达到18.70%，数据表明，人口老龄化程度将进一步加深。随着人口红利的消失，各行各业将持续面临劳动力短缺、用工成本高等压力。人工智能（AI）和机器人正在逐渐改变我们的生活，但技术的深度落地仍处于起步阶段，让AI和机器人处理更多重复性、高危性等工作，提高人力价值，是当今社会智能化发展的必然趋势。根据《中国机器人产业发展报告（2022年）》，预计到2022年底，全球机器人市场规模将达到513亿美元，其中中国约为174亿美元。然而，这一预估市场规
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 机器学习 216浏览 收藏
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- 机器学习中拉普拉斯近似原理的应用
- 拉普拉斯近似是一种用于机器学习中求解概率分布的数值计算方法。它可以近似复杂概率分布的解析形式。本文将介绍拉普拉斯近似的原理、优缺点以及在机器学习中的应用。一、拉普拉斯近似原理拉普拉斯近似是一种用于求解概率分布的方法，它利用泰勒展开式将概率分布近似为一个高斯分布，从而简化计算。假设我们有一个概率密度函数$p(x)$，我们希望找到它的最大值。我们可以使用以下公式进行近似：$\hat{x}=\arg\max_xp(x)\approx\arg\max_x\logp(x)\approx\arg\max_x\left
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 182浏览 收藏
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- 微软 Windows Copilot升级版：AI小秘书支持截图提问
- 根据消息，微软在最新版本的Copilot中添加了一个新功能，即允许用户直接使用该工具进行屏幕截图。该功能最初登陆了微软Edge浏览器中的Copilot，现在也已经加入到了WindowsCopilot中。这一功能的推出将为用户提供更为便捷的截图操作，方便用户在使用Copilot时进行必要的屏幕捕捉。这无疑将进一步提升Copilot的实用性和用户体验。Windows爱好者Leopeva64最早发现了这一变化。以前，WindowsCopilot只能从设备上传图片或粘贴图片和链接。但是现在有一个新的选项叫“添加截
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 323浏览 收藏
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- 发掘数据的力量：实现高效自动驾驶算法的逐步建设
- 写在前面&笔者的个人理解下一代自动驾驶技术期望依赖于智能感知、预测、规划和低级别控制之间的专门集成和交互。自动驾驶算法性能的上限一直存在巨大的瓶颈，学术界和业界一致认为，克服瓶颈的关键在于以数据为中心的自动驾驶技术。AD仿真、闭环模型训练和AD大数据引擎近期已经获得了一些宝贵的经验。然而，对于如何构建高效的以数据为中心的AD技术来实现AD算法的自进化和更好的AD大数据积累，缺乏系统的知识和深刻的理解。为了填补这一研究空白，这里将密切关注最新的数据驱动自动驾驶技术，重点是自动驾驶数据集的全面分类，主
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 自动驾驶 模型 323浏览 收藏
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- 谁能在逛街时不戴Vision Pro？
- 头上长VisionPro出现人传人现象，这是伦敦街头上演的最新一幕：秉承着“既然要刺激，那就贯彻到底”的原则，这位小哥一身休闲西装，头戴VisionPro，遛着自家机器小狗，成为最亮眼的显眼包。面前有个小台阶时，小哥还朝机器狗伸了伸手，仿佛在对自己（没毛的）毛孩子说，小心哦～充满未来感的赛博遛狗画面，给了大伙儿更多灵感——连表情包都该及时加上VisionPro的元素，更新换代了。比如这张经典“男友回头”，当他戴上VisionPro看不存在的美女时，旁边女士的表情都更耐人寻味了一点。出街最靓单品，只有更离谱
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | AI 训练 299浏览 收藏
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- VS Code 1.86版本亮点：提升窗口缩放自由度，引入AI语音助手和多文件差异编辑器
- 微软于2月2日发布了VisualStudioCode（VSCode）1.86版本，此次更新带来了多项重要功能升级和改进，以提升开发者的使用体验和工作效率。一、窗口缩放功能优化与个性化设置微软在VisualStudioCode（VSCode）1.86版本中对窗口缩放功能进行了重大升级。此次更新引入了一个全新的默认设置选项“window.zoomPerWindow”，用户可以根据需要独立地调整每个活动窗口的缩放级别，从而实现更灵活的使用体验。这一改进为用户提供了更多个性化的选项，使得他们可以根据自己的需求和习
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 微软 1.86版本 AI语音助手 299浏览 收藏
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- 蚂蚁集团NextEvo开源AI Infra技术，实现大模型训练的“自动驾驶”能力全面推出
- 近期，蚂蚁集团旗下AI创新研发部门NextEvo宣布全面开源AIInfra技术，该技术能够极大地提高大型模型训练的效率。根据数据显示，该技术能够将训练时间的有效占比提高至超过95%，实现了训练过程的自动化。这一突破性的进展显著推动了AI研发的效率提升。图：蚂蚁集团的自动化分布式深度学习系统DLRover现已全面开源DLRover是一个专为大规模分布式训练而设计的技术框架。在当前许多企业中，训练作业常常在复杂多变的混合部署集群中运行。无论环境多么复杂，DLRover都能轻松应对，就像在崎岖的地形上行驶一样。
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 产业 大模型 蚂蚁集团 296浏览 收藏
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- 鲁汶/清华/牛津等合作提出新的方法优化和评估语义分割
- 常用的优化语义分割模型的损失函数包括SoftJaccard损失、SoftDice损失和SoftTversky损失。然而，这些损失函数与软标签不兼容，因此无法支持一些重要的训练技术，比如标签平滑、知识蒸馏、半监督学习和多标注员等。这些训练技术对于提高语义分割模型的性能和鲁棒性非常重要，因此需要进一步研究和优化损失函数，以支持这些训练技术的应用。另一方面，常用的语义分割评价指标包括mAcc和mIoU。然而，这些指标会对尺寸较大的物体有偏好，从而严重影响模型的安全性能评估。为了解决这些问题，研究人员在鲁汶大学和
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 指标 语义分割 损失函数 238浏览 收藏
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- Edge AI的潜力探索
- AI已不再只是科幻电影的主题，它以惊人的速度应用于日常生活的各个方面。从个人关系到工作项目，AI正在逐渐改变我们的思维和行为方式。其中，一个典型的领域是NextGENEdgeAI（下一代边缘人工智能）应用。它通过排名、分类和设计等多种模式，提供身临其境、直观且有趣的使用体验，同时节省时间和资金。什么是NextGENEdgeAI?NextGENEdgeAI，又称为边缘智能或下一代人工智能，结合了边缘计算和人工智能技术，用于追踪和执行机器学习任务。它利用边缘设备的计算能力和数据处理能力，实现智能决策和分析，减
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 人工智能 边缘智能 Edge AI 312浏览 收藏
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- 混淆矩阵中的度量指标：精确度、召回率、准确度和 F-Measure
- 混淆矩阵是机器学习中有力的预测分析工具，用于总结二元分类任务中分类器的正确和错误预测数量。简单来说，“混淆矩阵是机器学习算法的性能度量”。通过可视化混淆矩阵，我们可以观察对角线值来确定模型准确性，评估准确分类的数量。如果考虑矩阵的结构，矩阵的大小与输出类的数量成正比。混淆矩阵是矩阵形式，列代表预测值，行代表实际值，总结分类模型预测结果。测量混淆矩阵可帮助评估分类模型的准确性和错误类型。混淆矩阵的好处1、提供有关分类器所犯错误和所犯错误类型的信息。2、反映分类模型在进行预测时是如何混乱的。3、有助于克服单独
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 455浏览 收藏
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- 决策树分类器的概述及构建过程
- 决策树分类器是一种基于树形结构的机器学习算法，用于对数据进行分类。它通过对数据的特征进行划分，建立一个树形结构的分类模型。当有新的数据需要分类时，根据数据的特征值按照树的路径进行判断，并将数据分类到对应的叶子节点上。构建决策树分类器时，一般使用递归的方式对数据进行划分，直到满足某个停止条件为止。决策树分类器的构建过程可以分为两个主要步骤：特征选择和决策树构建。特征选择是构建决策树时的重要步骤。它的目标是选择最优特征作为节点进行划分，以确保每个子节点中的数据尽可能属于同一类别。常用的特征选择方法有信息增益、
- 科技周边 · 人工智能 | 1年前 | 机器学习 473浏览 收藏
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