2024年4月10日 –提供超丰富半导体和电子元器件™的业界知名新品引入 (NPI) 代理商贸泽电子 (Mouser Electronics) 即日起开售NXP Semiconductors的MCX工业和物联网微控制器 (MCU)。这些新款MCU属于高性能、低功耗微控制器,配备智能外设和加速器,适用于安全、智能的电机控制和机器学习应用。
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2024年电子设计创新大会将于2024年4月9-10日在北京国家会议中心举行
人工智能(AI)已经成为当今最热门的技术领域之一,其应用范围涵盖了从医疗保健到金融等各个行业。然而,要充分发挥人工智能的优势,必须了解其核心——人工智能三要素。
何为对齐?它是在机器学习,尤其是大模型技术发展过程中出现的。《人机对齐》一书认为,“如何防止这种灾难性的背离——如何确保这些模型捕捉到我们的规范和价值观。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一门涉及计算机、工程、数学、哲学和认知科学等多个领域的交叉学科,旨在构建智能化计算机系统,使之能够自主感知、理解、学习和决策。
在科技领域中,机器学习已逐渐成为解决各种复杂问题的有力工具。然而,在训练模型的过程中,我们常常会遇到两个关键问题:过拟合和欠拟合。这两个问题不仅影响模型的性能,还可能导致模型在实际应用中无法取得理想的效果。本文将从科技的角度对过拟合和欠拟合进行深入探讨,旨在为读者提供全面的理解和解决策略。
对数据进行预处理和特征工程,包括数据清洗、归一化/标准化、特征选择、特征提取、生成新特征等,以使数据适合后续建模。
机器学习是人工智能的一个分支,它通过揭示数据模式(即特征和目标变量之间的关系)来模拟人类的学习能力。特征是表示给定观察点或数据点的属性的独立变量。另一方面,目标变量是一个因变量,我们感兴趣的建模作出预测。
聚类是一种将数据点按一定规则分群的机器学习技术。给定一组数据点,我们可以使用聚类算法将每个数据点分类到一个特定的簇中。
机器学习算法不会要求一个问题被 100%求解,取而代之的是把问题转化为最优化的问题,用不同的算法优化问题,从而比较得到尽量好的结果。
据数据类型的不同,对一个问题的建模有不同的方式。在机器学习或者人工智能领域,人们首先会考虑算法的学习方式。在机器学习领域,有几种主要的学习方式。
数据挖掘和机器学习已经成为企业数据应用时必不可少的工具,在预测建模、分类与聚类等方面有着重要作用,企业在进行数据分析中可以使用它们得到更加准确的结果。
机器学习的核心在于使用算法解析数据,从中学习,然后对新数据做出预测或决策,这个过程与人类的学习过程相似,例如,人们通过获取经验来对新问题进行预测。