# 1. 机器学习概述 ## 1.1 机器学习的定义 机器学习是一门使计算机系统通过经验自动改进的学科，它涉及到从数据中学习并做出智能决策的算法和统计模型。机器学习算法能够通过分析大量数据来发现模式，并利用这些模式做出预测或决策。 ## 1.2 机器学习的发展历史 机器学习领域的发展经历了多个重要阶段，从早期的概念提出到现代的深度学习革命。20世纪50年代，Arthur Samuel定义了机器学习，并在西洋跳棋程序中展示了学习的能力。随后，机器学习经历了多次高潮和低谷，直到21世纪初，随着数据量的增加和计
机器学习深度学习
恐龙龙可累了 2024-06-29
扫描添+ 即可【获 取 】以下内容。资源有限，请大家按需要选择 大模型学习线路汇总、学习阶段，大模型实战案例，大模型学习视频，人工智能、机器学习、大模型书籍PDF。带你从零基础系统性的学好大模型！ [图片] 1.人工智能大模型方向学习路线图（附学习籽料） [图片] 2.大模型方向必读书籍PDF版： ①《大规模语言模型：从理论到实践》 ②《大模型应用开发极简入门：基于 GPT-4 和 ChatGPT》 ③《从零开始大模型开发与微调基于PyTorch与ChatGLM》 ④《LangChain 入门指南构建高可
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AI大模型-零基础入门 2024-06-29
AI大模型是什么 AI：包含很多术语，如：模式识别、自然语言处理、神经网络、机器学习、深度学习、强化学习、人类反馈强化学习等。 类比：AI是电力--吴恩达。就像电力技术，是一种通用技术，对很多设备起作
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程序员非鱼 2024-06-29
通俗来说，机器学习模型就是一种数学函数，它能够将输入数据映射到预测输出。更具体地说，机器学习模型就是一种通过学习训练数据，来调整模型参数，以最小化预测输出与真实标签之间的误差的数学函数。机器学习中的模型有很多种，例如逻辑回归模型、决策树模型、支持向量机模型等，每一种模型都有其适用的数据类型和问题类型。同时，不同模型之间存在着许多共性，或者说有一条隐藏的模型演化的路径。以联结主义的感知机为例，通过增加感知机的隐藏层数，我们可以将其转化为深度神经网络。而对感知机加入核函数就可以转化为SVM。这一过程可以直观地
机器学习
迪哥谈AI 2024-06-29
利器随着人工智能技术的飞速发展，神经网络芯片作为人工智能计算的重要组成部分正在成为科技领域的热门话题。神经网络芯片具有高度并行处理能力和低能耗等优势，能够加速深度学习和机器学习任务的处理速度，被广泛应用于图像…
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手心里的阳光 2024-06-28
随着人工智能技术的飞速发展，其在药物研发领域的应用也在日益增长。研究人员也在积极地使用机器学习模型，通过从海量的分子库中筛选出具有潜在药用价值的分子，来加速新药的研发进程。 然而，新药研发过程中涉及诸多复杂因素，如材料成本、实验风险等，即使借助人工智能，也难以轻松权衡合成最佳候选药物的经济性。 为了协助科学家在药物研发过程中作出更经济的决策，麻省理工学院的研究团队开发出一种新的算法框架——合成计划和基于奖励的路线优化工作流程（SPARROW）。该框架能够智能识别出最具成本效益的分子候选者，旨在降低合成成本
人工智能机器学习
AIDDPro 2024-06-28
AI写作工具查重率高主要是因为其依赖大数据和机器学习生成文章内容，与他人相似，以及直接复制粘贴。爱制作AI的AI行业、AI问答、AI绘图和范文库功能可以解决这些问题，提高写作效率和质量。
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西瓜抓马 2024-06-28
通过对大量矿石样本的学习，机器学习模型可以准确识别不同矿物，并对其进行分类，为选矿工艺提供准确的矿物信息。 机器学习技术在选矿领域的应用可以实现环保与节能。要充分发挥机器学习技术在选矿领域的优势，还需克服数据…
提笔忘忧 2024-06-28
?挑战7周逆袭年薪50W人工智能岗位。 [图片] ✅阶段一 人工智能 Python 基础 [图片] ✅阶段二 人工智能 Python进阶 ✅阶段三 人工智能 机器学习 [图片] ✅阶段四 深度学习 神经网络 计算机视觉 ✅阶段五 NLP 自然语言 处理 [图片] ✅阶段六 人工智能 项目实战 ✅阶段七 人工智能 面试强化 [图片] 如图所示： [图片] 文中所展示的人工智能学习资料已经打包好了 教程＋学习路线图 需要的小伙伴↓↓↓ 1.一键三连+关注 2.后台主动回复：“学习” up主看到后会主动发你的!
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我爱半糖不加奶T 2024-06-28
随着人工智能技术的飞速发展，AI在诸如阿里巴巴国际数学竞赛这样的高水平竞赛中的表现越发引人关注。为了全面增强AI的解题能力，并确保其有效应对数学竞赛中的各种问题，选择合适的计算机硬件配置变得尤为重要。因为这些数学问题通常需要复杂的算法和大量的计算资源。根据搜索结果，AI参赛团队需要提交模型代码以供校验复现，这意味着他们需要配置能够支持这些模型运行的硬件、配套软件、开源AI大模型。 [图片] 本地部署大模型以解决数学竞赛题目，通常涉及以下计算类型： 1) 矩阵运算：这是机器学习和深度学习中最常见的计算之一，
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J20-A 2024-06-28
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