机器学习
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。

动态

智慧运营·2024-01-02
victorry 中信卡中心   擅长领域:云计算, 数字化转型, 大数据
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智能运维·2023-12-28
skccw Jrunion   擅长领域:网络, 安全, 系统运维
好资料,谢谢分享
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能源采矿HPC· 2023-11-05
lrx00056015 福田汽车   擅长领域:深度学习, 人工智能, 机器学习
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目前主流的碰撞流体结构仍然是 cpu 计算为主,小部分工况可以支持 GPU ,部分软件可以支持 GPU (如 Altair 的流体软件 UFX ,完全基于 GPU 开发)
人工智能·2023-10-13
无何有 安徽   擅长领域:存储, 云计算, 灾备
感谢你的分享
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能源采矿HPC· 2023-10-06
zftang 小白一枚   擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
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可以使用基于遗传算法的测试用例优化方法,或者使用多核计算机上并行生成类测试用例的方法。
IT咨询服务HPC· 2023-10-06
zftang 小白一枚   擅长领域:数据库, 云计算, 服务器
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并行计算:HPC的仿真测试通常需要进行大规模的并行计算,因此需要考虑如何优化并行计算的效率和稳定性。这包括如何划分任务、如何调度任务、如何管理并行进程等问题。数据传输:在仿真测试中,数据传输也是一个非常重要的问题。由于数据量非常大,因此需要考虑如何优化数据传输的...(more)
HPC·2023-09-28
jimnie evc   擅长领域:云计算, 容器, 容器云
学习,了解,
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HPC·2023-09-05
潘先生 联盟成员 上海同信网络信息技术有限公司   擅长领域:存储, 云计算, 服务器
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人工智能·2023-08-16
leibeyb 某证券   擅长领域:人工智能, 大数据, 机器学习
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1 机器学习的发展和现状2017 年,谷歌通过深度学习训练的 Alphago ,战胜了排名世界第一的世界围棋冠军柯洁而名声大噪。这也让人们感到机器学习和人工智能的强大。 时至今日,无论是国外巨头谷歌、亚马逊和 Facebook 还是国内互联网领军者“ BAT ”,都在大力的研究人工智能,将...(more)
专栏: 最佳实践 
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GPU·2023-08-16
silencely 阿里   擅长领域:云计算, 大数据, 数据库
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在过去的一年里,机器学习炙手可热。机器学习的“突然”降临,并不单纯因为廉价的云环境和更强有力的GPU硬件。也因为开放源码框架的爆炸式增长,这些框架将机器学习中最难的部分抽象出来,并将这项技术提供给更广大范围的开发者。这里有新鲜出炉的机器学习框架,既有初次露面的,也...(more)
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机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。...(more)
机器学习(Machine Learning, ML)是一门多领域交叉学科,涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为,以获取新的知识或技能,重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。它是人工智能的核心,是使计算机具有智能的根本途径,其应用遍及人工智能的各个领域,它主要使用归纳、综合而不是演绎。
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