SHAP：解释一切黑盒AI模型
在许多应用场景中，模型可解释性和准确性同等重要。逻辑回归、决策树等模型的流行和广泛应用，很大原因就在于其良好的可解释性。 但是，在工业界实际应用中，我们发现最高的准确率往往是通过复杂模型实现的，比如集成模型(CatBoost、RandomForest)或深度学习模型，这些模型即便是专家也难以解释。论
如何利用AI大模型设计电机本体？
AI在电机本体设计中的应用正逐渐成为提升设计效率、优化性能和降低成本的重要手段。通过深度学习、机器学习、计算机辅助设计（CAD）和仿真技术的结合，AI能够帮助工程师更快速准确地完成电机的设计与优化工作。以下是AI在电机本体设计中的一些关键应用方向：1. **参数优化**：AI可以分析大量历史数据和模
【人工智能】数据分析与机器学习——泰坦尼克号(更新中)
1912年4月15日，泰坦尼克号在首次航行期间撞上冰山后沉没，船上共有2224名乘客和乘务人员，最终有1502人遇难。沉船导致大量伤亡的重要原因之一是，没有足够的救生艇给乘客和船员。虽然从这样的悲剧性事故中幸存下来有一定的运气因素，但还是有一定规律可循的，一些人，比如妇女、儿童和上层人士，比其他人有
【机器学习】GANs网络在图像和视频技术中的应用前景
生成对抗网络（Generative Adversarial Networks, GANs）由Ian Goodfellow等人于2014年提出，迅速成为机器学习领域的一项革命性技术。GANs通过一个生成器（Generator）和一个判别器（Discriminator）之间的对抗性训练，实现了数据生成的
Wandb有哪些国产平替？【Swanlab】AI模型训练 | 在线，开源，可视化
Wandb（全称为Weights and Biases）是一个用于跟踪、可视化和协作机器学习项目的工具。对于国内用户来说，Wandb可能会出现网络卡顿，技术沟通不畅等问题。这篇文章将介绍一款功能平替，加载、沟通更加流畅的AI模型训练平台【Swanlab】。
字符串相似度算法完全指南：编辑、令牌与序列三类算法的全面解析与深入分析
在自然语言处理领域，人们经常需要比较字符串，这些字符串可能是单词、句子、段落甚至是整个文档。本文将详细介绍这个问题。
【机器学习】——【线性回归模型】——详细【学习路线】
线性回归是机器学习中最基本且广泛应用的模型之一，通过找到数据之间的线性关系来进行预测和解释。线性回归的理论基础、数学原理、实现方法及应用案例，全面掌握这一模型。通过最小二乘法估计参数，使用矩阵运算简化计算，结合微积分和统计学概念，线性回归模型在经济学、工程学、社会科学等领域有广泛应用。
【机器学习】Datawhale-AI夏令营分子性质AI预测挑战赛
分子性质AI预测挑战赛要求选手根据提供的demo数据集，可以基于demo数据集进行数据增强、自行搜集数据等方式扩充数据集，并自行划分数据。运用深度学习、强化学习或更加优秀人工智能的方法预测PROTACs的降解能力，若DC50>100nM且Dmax
机器学习：人工智能的子领域之一
人工智能（AI）已经成为现代科技的重要组成部分，推动了许多领域的创新与进步。在人工智能的诸多子领域中，机器学习（ML）无疑是最关键和最具影响力的一个。机器学习通过自动分析和学习数据中的模式，赋予计算机以改进性能和做出预测的能力。
人工智能/机器学习基础知识——欠采样&过采样（UnderSampling & OverSampling）
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AI大模型的训练与优化
高效的训练算法和自动化技术是提高大规模机器学习模型训练效率和性能的关键。通过不断引入新算法、优化现有算法，并利用自动化技术进行超参数优化、模型选择和调试排错，可以进一步提升AI模型训练的效率和质量，推动人工智能技术的发展和应用。
毕业设计：基于机器学习的垃圾邮件检测系统 人工智能
毕业设计：基于机器学习的垃圾邮件检测系统通过采用先进的机器学习算法，系统能够自动学习和识别垃圾邮件的特征和模式，并对新的邮件进行分类。该系统综合考虑了邮件内容、发件人信息和其他相关特征，通过构建合适的特征向量和训练数据集，实现了高效准确的垃圾邮件检测。对于计算机专业、软件工程专业、人工智能专业、大数
深入解析高斯过程：数学理论、重要概念和直观可视化全解
在这篇文章中，我将详细介绍高斯过程。并可视化和Python实现来解释高斯过程的数学理论。
私有化知识库本地部署打造专属ai助理(FastGpt本地部署全过程及相关模型部署训练)
FastGPT 是一个基于 LLM 大语言模型的知识库问答系统，提供开箱即用的数据处理、模型调用等能力，通过FastGp可以快速的进行搭建和训练一个AI助理。OneApi的作用就是把这些API的调用进行了整合到了一起,使我们进行使用的时候完全的按照OneAPI的一套规范就能够进行调用和使用其他的大模
Theta方法：一种时间序列分解与预测的简化方法
Theta方法整合了两个基本概念:分解时间序列和利用基本预测技术来估计未来的价值。
智普AI | ChatGLM4 已开源 详细推理教程
GitHub - THUDM/GLM-4: GLM-4 series: Open Multilingual Multimodal Chat LMs | 开源多语言多模态对话模型我是在云服务器上（算力云）推理的GLM4：最好是单张4090（3090也可以）首页 · 魔搭社区 (modelscope.c
人工智能和物联网如何结合
AI和IoT的结合是现代科技发展的重要趋势，二者的协同作用为各行各业带来了前所未有的机遇和挑战。通过不断创新和优化，AI和IoT将在更多领域实现智能化和自动化，提高效率，改善生活质量。
人工智能在交通与物流领域的普及及应用
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精选：15款顶尖Python知识图谱（关系网络）绘制工具，数据分析的强力助手
我们今天将介绍15个很好用的免费工具，可以帮助我们绘制网络图。
[自动驾驶技术]-6 Tesla自动驾驶方案之硬件（AI Day 2021）
特斯拉的Dojo架构由计算单元和Network Fabric（指芯片上用于连接和通信的网络架构，是一种高性能的互连系统，负责在芯片内部不同计算单元之间传输数据）组成，采用了多种技术例如采用2D网格网络进行数据传输、对神经网络分割、调用本地存储方式等解决带宽和延迟的限制。自定义目标支持：特斯拉可以通过
