前言 前文中笔者为大家讲解了人工智能特征工程中的数据理解，详细的了解和捕捉数据中的微妙关系往往是我们模型成功的基础，那么这篇文章，笔者就带大家来学习了解一下人工智能特征工程的另一项技术--数据清洗。...【查看原文】
前言 前文中笔者为大家讲解了人工智能特征工程中的数据理解，详细的了解和捕捉数据中的微妙关系往往是我们模型成功的基础，那么这篇文章，笔者就带大家来学习了解一下人工智能特征工程的另一项技术--数据清洗。
人工智能
念旧_ 2024-09-24
前言 在前面几篇文章当中，笔者为大家讲解了人工智能中关于正则化技术的大部分内容，希望读者能有所理解，有所收获。俗话说，要想模型效果好，数据处理少不了，今天，笔者就带大家一起来学习了解一下人工智能(尤其
前言 在前文笔者为大家讲解了在机器学习和深度学习模型中普遍运用的数据预处理技术--数据清洗，以此来帮助我们的模型更好地学习到特征和数据。但是大家有没有想过，我们在清洗数据特征的同时，有没有想过有些特征
人工智能机器学习深度学习
当前关于人工智能（AI）和机器学习（ML）的讨论很大程度上是以模型为中心的，关注ML和深度学习的最新进展。这种以模型为先的方法通常在最好的情况下对用于训练模型的数据付之一笑，而在最坏的情况下则完全忽视
数据智能老司机 2023-09-22
·优化机器学习模型的性能和可扩展性，并将其部署到生产中，以确保可重复和可靠的操作·与业务、产品和工程团队协作，构建端到端的数据科学管道·至少2年以上在基于树的机器学习模型中构建基于AI/ML的产品或功能的经验…
人工智能机器学习
史金祥 2023-06-20
IT之家12月27日消息，在今日的2024小米「人车家全生态」合作伙伴大会上，小米公布了Vela操作系统生态的最新进展。Vela是小米基于开源实时操作系统NuttX打造的物联网嵌入式软件平台，适配多种不同硬件规格的产品，最小系统仅需8KB内存，CPU主频不限，适配任意SoC多核架构，支持柔性部署。
IT之家 2024-12-27
12月27日消息，OPPO周意保发文预热OPPOFindN5折叠屏，他表示，接下来Find系列的节奏会稳定下来，给到大家稳定的时间预期，以后每年Find会有春季旗舰发布会+秋季旗舰发布会。据悉，春季旗舰发布会包含FindN5折叠屏和FindX8Ultra影像旗舰，其中FindN5折叠屏会率先亮相，这也是行业内第一款骁龙8至尊版大折叠屏。
砍柴网 2024-12-27
若降水量达到462毫升/小时，将会带来怎样的影响？12月26日，在正式建成并投入使用的武汉城市安全风险监测预警平台模型中可以看到，当操作人员将模拟降雨量设定为历史最高警戒设防水位，平台模型迅速模拟出反馈结果：持续强降雨直接导致湖面高程攀升。
金台资讯 2024-12-27
#年货节好物集市#卡萨帝冰箱以其卓越的品质和创新技术，在高端冰箱市场中占据了重要的地位。这款BCD-521WGCTDM4WKU1型号的冰箱，以其594mm专业超薄零嵌入式设计、双系统制冷技术、一级能效标准，以及十字四开门的便捷性，成为市场上的热门选择。同时适用于储存干货与奶制品，保持食物原有的色泽、口感和营养。
小米地瓜 2024-12-27
全国工业和信息化工作会议26日至27日在京召开。会议强调，2025年要培育壮大新兴产业和未来产业。实施培育新兴产业打造新动能行动，推进制造业新技术新产品新场景大规模应用示范。推动智能网联汽车发展，扩大北斗应用规模。因地制宜建设低空信息基础设施。
每日经济新闻 2024-12-27
在科技日新月异的今天，我们精心整理了一份年度硬件推荐指南，旨在为您筛选出本年度最值得入手的科技产品。今年，我们更加注重性价比，所推荐的硬件不仅在性能上出类拔萃，更在价格上做到了亲民，让您无需破费太多就能享受到科技带来的便捷与乐趣。
动点科技 2024-12-27
小米今天发布了小米澎湃OS2的首次重大版本更新，这次更新被称为“1+3+8”升级计划的第一轮新功能OTA。据小米手机系统软件部总监张国全介绍，这次升级不仅包括了流畅度和图形技术的提升，还引入了并行景深动画、边缘横滑返回打断、小白条上滑跟随等新的用户体验优化。
中关村在线 2024-12-27
金融界2024年12月27日消息，国家知识产权局信息显示，中交路桥建设有限公司取得一项名为“一种料斗”的专利，授权公告号CN222205925U，申请日期为2024年1月。
金融界 2024-12-27
钛媒体App12月27日消息，全国工业和信息化工作会议26日至27日在京召开。会议强调，2025年要推进信息化和工业化深度融合。实施“人工智能+制造”行动，加强通用大模型和行业大模型研发布局和重点场景应用。
钛媒体快报 2024-12-27
机器之心报道机器之心编辑部今天，一个国产大模型火遍了世界。打开X，满眼都是讨论DeepSeek-V3的推文，而其中最热门的话题之一是这个参数量高达671B的大型语言模型的预训练过程竟然只用了266.4万H800GPUHours，再加上上下文扩展与后训练的训练，总共也只有278.8H800GPUHours。
机器之心Pro 2024-12-27
Copyright © 2025 aigcdaily.cn 北京智识时代科技有限公司 版权所有 京ICP备2023006237号-1
