在机器学习中,模型的选择是指从可用的不同模型中选择一个适合特定问题的模型。模型是机器学习的核心组件,它是对数据进行学习和预测的数学表示。不同的模型具有不同的表达能力和假设,适用于不同类型的数据和问题。查看全文>>
ResNet(Residual Neural Network)是一种深度残差网络,被提出来解决深度神经网络训练过程中的梯度消失和梯度爆炸问题。在训练深层网络时,随着网络层数的增加,梯度往往会逐渐变小,导致难以进行有效的反向传播,使得网络的训练变得困难。查看全文>>
在机器学习中,分类器是一种算法或模型,用于将输入数据分为不同的类别或标签。分类器是监督学习的一部分,它依据已知的数据集中的特征和标签进行训练,并根据这些学习到的知识对新的未标记数据进行分类。查看全文>>
很多同学希望入行人工智能,从事人工智能方面的工作,但在选择培训机构时很容易让人挑花了眼,各种宣传推广做出错误选择。导致最后培训效果不好,找不到理想工作,白白付出时间金钱。今天我们来说说。在怎样选择人工智能学习的培训机构。查看全文>>
人工智能学得好薪资还是非常可观的,普遍本科毕业生从事人工智能开发的薪资范围在15k-30k之间,是普通软件开发岗位的1.33倍,根据第三方招聘软件上的信息显示,目前人工智能在一线城市北上广深杭州,就业势头比较好,重要的二线城市目前就业需求也再增加。查看全文>>
如何在只有6万张图像的MNIST训练数据集上训练模型。学术界当下使用最广泛的大规模图像数据集ImageNet,它有超过1,000万的图像和1,000类的物体。然而,我们平常接触到数据集的规模通常在这两者之间。假设我们想从图像中识别出不同种类的椅子,然后将购买链接推荐给用户。一种可能的方法是先找出100种常见的椅子...查看全文>>