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概率建模在机器学习中至关重要，它利用概率分布表达不确定性，通过贝叶斯学习从数据中学习。非参数方法、概率编程、贝叶斯优化和数据压缩等技术展示了概率建模的灵活性和效率。自动建模系统能够发现并解释数据模型。随着大数据的增长，不确定性建模依然关键。概率建模将在未来机器学习和人工智能系统中发挥核心作用，为自动
大语言模型的Scaling Law：如何随着模型大小、训练数据和计算资源的增加而扩展
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【人工智能】Transformers之Pipeline（五）：深度估计（depth-estimation）
本文对transformers之pipeline的深度估计（depth-estimation）从概述、技术原理、pipeline参数、pipeline实战、模型排名等方面进行介绍，读者可以基于pipeline使用文中的代码极简的使用计算机视觉中的深度估计（depth-estimation）模型，应用
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人工智能与伦理挑战：多维度应对策略
人工智能技术近年来取得了迅猛发展，广泛应用于医疗诊断、金融分析、教育辅助、自动驾驶等各个领域，极大地提升了生产效率和服务质量，推动了科技进步和商业创新。然而，伴随其普及和应用的泛滥，AI也带来了数据隐私侵犯、信息茧房、算法歧视、虚假信息传播等诸多问题，导致社会信任危机和伦理道德挑战凸显。这种技术的双
贝叶斯分析与决策理论：用于确定分类问题决策点的应用
在分类问题中，一个常见的难题是决定输出为数字时各类别之间的切分点。
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【深度学习-番外1】Win10系统搭建VSCode+Anaconda+Pytorch+CUDA深度学习环境和框架全过程
本文将介绍在Windows 10系统下搭建深度学习环境的完整过程，包括安装Anaconda、CUDA、NVIDIA显卡驱动以及Pytorch框架。后续本专栏的Python语言下的深度学习环境都以本篇搭建的为准。
Spark Streaming原理与代码实例讲解
Spark Streaming 是Apache Spark生态系统中的核心组件之一,是建立在Spark Core之上的实时流处理框架。它扩展了Spark的核心API,支持弹性,高吞吐,可容错的实时数据流处理。Spark Streaming能够从多种数据源(如Kafka, Flume, HDFS等)实
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随着2024年世界人工智能大会（WAIC 2024）在上海的圆满落幕，我们见证了人工智能技术的又一次飞跃。本次大会以“以共商促共享，以善治促善智”为主题，汇聚了全球顶尖的智慧，共同探讨了AI技术的未来趋势和应用前景。以下是我们为您精心整理的本次大会的亮点与趋势，希望能够为您的视野增添一抹亮色。
AI：199-利用深度学习进行语音情感分析
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开源模型应用落地-FastAPI-助力模型交互-进阶篇-Request&Dataclasses（三）
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