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2024年4月10日 –提供超豐富半導體和電子元器件?的業(yè)界知名新品引入 (NPI) 代理商貿(mào)澤電子 (Mouser Electronics) 即日起開售NXP Semiconductors的MCX工業(yè)和物聯(lián)網(wǎng)微控制器 (MCU)。這些新款MCU屬于高性能、低功耗微控制器,配備智能外設和加速器,適用于安全、智能的電機控制和機器學習應用。
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2024年電子設計創(chuàng)新大會將于2024年4月9-10日在北京國家會議中心舉行
人工智能(AI)已經(jīng)成為當今最熱門的技術領域之一,其應用范圍涵蓋了從醫(yī)療保健到金融等各個行業(yè)。然而,要充分發(fā)揮人工智能的優(yōu)勢,必須了解其核心——人工智能三要素。
何為對齊?它是在機器學習,尤其是大模型技術發(fā)展過程中出現(xiàn)的?!度藱C對齊》一書認為,“如何防止這種災難性的背離——如何確保這些模型捕捉到我們的規(guī)范和價值觀。
人工智能(Artificial Intelligence,AI)是一門涉及計算機、工程、數(shù)學、哲學和認知科學等多個領域的交叉學科,旨在構建智能化計算機系統(tǒng),使之能夠自主感知、理解、學習和決策。
在科技領域中,機器學習已逐漸成為解決各種復雜問題的有力工具。然而,在訓練模型的過程中,我們常常會遇到兩個關鍵問題:過擬合和欠擬合。這兩個問題不僅影響模型的性能,還可能導致模型在實際應用中無法取得理想的效果。本文將從科技的角度對過擬合和欠擬合進行深入探討,旨在為讀者提供全面的理解和解決策略。
對數(shù)據(jù)進行預處理和特征工程,包括數(shù)據(jù)清洗、歸一化/標準化、特征選擇、特征提取、生成新特征等,以使數(shù)據(jù)適合后續(xù)建模。
機器學習是人工智能的一個分支,它通過揭示數(shù)據(jù)模式(即特征和目標變量之間的關系)來模擬人類的學習能力。特征是表示給定觀察點或數(shù)據(jù)點的屬性的獨立變量。另一方面,目標變量是一個因變量,我們感興趣的建模作出預測。
聚類是一種將數(shù)據(jù)點按一定規(guī)則分群的機器學習技術。給定一組數(shù)據(jù)點,我們可以使用聚類算法將每個數(shù)據(jù)點分類到一個特定的簇中。