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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)(Machine Learning, ML)是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科,涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
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該項(xiàng)目的目的是創(chuàng)建一個(gè)與谷歌的張量處理單元具有相似架構(gòu)的機(jī)器學(xué)習(xí)協(xié)處理器。該實(shí)現(xiàn)的資源可定制,可以以不同的尺寸使用以適應(yīng)每種類(lèi)型的 FPGA。這允許在嵌...
2022-04-27 標(biāo)簽:fpgaVerilog機(jī)器學(xué)習(xí) 7.9k 0
使用人工智能開(kāi)發(fā)最精確的零售預(yù)測(cè)解決方案
對(duì)這些技術(shù)的全面探索超出了本筆記本的范圍。然而, RAPIDS 集成到許多 云 ML 框架 做 HPO 以及許多不同的 開(kāi)源 工具。能夠使用 RAPI...
2022-04-27 標(biāo)簽:NVIDIAgpu機(jī)器學(xué)習(xí) 1.8k 0
利用Apache Spark和RAPIDS Apache加速Spark實(shí)踐
在第三期文章中,我們?cè)敿?xì)介紹了如何充分利用 Apache Spark 和 Apache RAPIDS 加速器 Spark 。 大多數(shù)團(tuán)隊(duì)都會(huì)通過(guò)干凈...
2022-04-26 標(biāo)簽:加速器NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí) 2.7k 0
AutoML技術(shù)提高NVIDIA GPU和RAPIDS速度
AutoGluon AutoML 工具箱使培訓(xùn)和部署尖端技術(shù)變得很容易 復(fù)雜業(yè)務(wù)問(wèn)題的精確機(jī)器學(xué)習(xí)模型。此外, AutoGluon 與 RAPIDS...
2022-04-26 標(biāo)簽:NVIDIA人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 3.7k 0
通過(guò)NVIDIA SimNet v21.06進(jìn)行頻域電磁仿真
隨需應(yīng)變網(wǎng)絡(luò)研討會(huì):“ 用 NVIDIA SimNet 在理工科課程中構(gòu)建基于人工智能的仿真能力 ”了解 NVIDIA SimNet 如何解決廣泛的...
2022-04-26 標(biāo)簽:NVIDIA計(jì)算機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 2.6k 0
在近實(shí)時(shí)智能控制器中實(shí)現(xiàn)GPU加速
從蜂窩網(wǎng)絡(luò)歷史上采用的不透明方法轉(zhuǎn)變?yōu)榭焖賱?chuàng)新和新 RAN 功能上市的新時(shí)代打開(kāi)了大門(mén)。 NVIDIA vRAN ( NVIDIA AIR )和 A...
2022-04-26 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí)5G 2.2k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法流程
但是無(wú)可否認(rèn)的是深度學(xué)習(xí)實(shí)在太好用啦!極大地簡(jiǎn)化了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)的整體算法分析和學(xué)習(xí)流程,更重要的是在一些通用的領(lǐng)域任務(wù)刷新了傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)算法達(dá)不到的精度...
2022-04-26 標(biāo)簽:神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 5.9k 0
如何使用合成數(shù)據(jù)測(cè)試機(jī)器學(xué)習(xí)
當(dāng)數(shù)據(jù)點(diǎn)之間存在依賴(lài)關(guān)系時(shí),例如時(shí)間序列數(shù)據(jù)和文本分析,數(shù)據(jù)科學(xué)家會(huì)使用RNN(循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)) 。LSTM(長(zhǎng)期短期記憶)通過(guò)一系列重復(fù)模塊創(chuàng)建一種形式...
2022-04-25 標(biāo)簽:GaN機(jī)器學(xué)習(xí) 3.4k 0
通常,ASIC 帶來(lái)的麻煩多于其價(jià)值。他們需要很長(zhǎng)時(shí)間來(lái)設(shè)計(jì):Google 花了15 個(gè)月的時(shí)間來(lái)開(kāi)發(fā) TPUv1,這個(gè)速度快得驚人。它們最初很昂貴,需...
2022-04-25 標(biāo)簽:加速器機(jī)器學(xué)習(xí)TPU 3.8k 0
碳儲(chǔ)存科學(xué)家如何使用機(jī)器學(xué)習(xí)
新型神經(jīng)算子加速碳捕獲和儲(chǔ)存模擬,為緩解氣候變化鋪平了道路。
2022-04-25 標(biāo)簽:NVIDIAAI機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9k 0
人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)在汽車(chē)控制領(lǐng)域中的應(yīng)用
應(yīng)用程序開(kāi)發(fā)可以通過(guò) C 編碼實(shí)現(xiàn),其中用戶(hù)應(yīng)用程序用 C 語(yǔ)言編寫(xiě),結(jié)合內(nèi)部函數(shù)調(diào)用 DR1000C 服務(wù)。 或者,可以使用 MATLAB/Sim...
2022-04-25 標(biāo)簽:微控制器瑞薩電子機(jī)器學(xué)習(xí) 4.8k 0
使用現(xiàn)有 NumPy 、 Scikit-learn 和傳統(tǒng)的基于 PyData 庫(kù)的工作流的用戶(hù): cuML 的默認(rèn)行為,允許盡可能多的格式,以及其...
2022-04-24 標(biāo)簽:API機(jī)器學(xué)習(xí) 1.9k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)與人工智能:有什么區(qū)別?
基本上,機(jī)器學(xué)習(xí)算法利用訓(xùn)練數(shù)據(jù)為允許軟件解決問(wèn)題的算法提供動(dòng)力。這些數(shù)據(jù)可能來(lái)自工廠車(chē)間的實(shí)時(shí)物聯(lián)網(wǎng)傳感器,也可能來(lái)自其他方法。機(jī)器學(xué)習(xí)有神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深...
2022-04-24 標(biāo)簽:制造業(yè)人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 7.4k 0
在未來(lái)有望出現(xiàn)重大技術(shù)創(chuàng)新的自動(dòng)駕駛領(lǐng)域,替代駕駛員眼睛的傳感技術(shù)必不可少。我們將努力開(kāi)發(fā)對(duì)這項(xiàng)創(chuàng)新至關(guān)重要的傳感技術(shù),包括硬件、軟件和工具。
2022-04-24 標(biāo)簽:soc機(jī)器學(xué)習(xí)自動(dòng)駕駛 1.4k 0
IAP標(biāo)準(zhǔn)化加速工業(yè)控制與分析的集成
ANSI/CTA 709.10 是最新的標(biāo)準(zhǔn),它建立在先前的控制網(wǎng)絡(luò)標(biāo)準(zhǔn)之上,該標(biāo)準(zhǔn)通過(guò)已標(biāo)準(zhǔn)化眾多 LON/LonWorks 技術(shù)的廣泛團(tuán)隊(duì)實(shí)現(xiàn)了...
2022-04-22 標(biāo)簽:物聯(lián)網(wǎng)AI機(jī)器學(xué)習(xí) 2k 0
星環(huán)科技Sophon可提供完整SAS模型遷移能力
在自主研發(fā)創(chuàng)新的同時(shí),星環(huán)科技也在積極參與國(guó)家信創(chuàng)工作。星環(huán)科技作為信創(chuàng)工委會(huì)WG24大數(shù)據(jù)工作組的小組組長(zhǎng)及副組長(zhǎng)單位,牽頭制定信創(chuàng)大數(shù)據(jù)行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)及規(guī)...
2022-04-22 標(biāo)簽:SAS機(jī)器學(xué)習(xí)python 2.4k 0
如何使用NVIDIA Riva快速創(chuàng)建自己的QA應(yīng)用程序
NVIDIA 的工程師和研究人員團(tuán)隊(duì)提供了質(zhì)量保證功能,您可以直接使用 Riva 。 Riva NLP 服務(wù)提供了一組高級(jí) API 操作,包括 QA...
2022-04-22 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 1.9k 0
使用RAPIDS加速實(shí)現(xiàn)SHAP的模型可解釋性
模型解釋性 幫助開(kāi)發(fā)人員和其他利益相關(guān)者理解模型特征和決策的根本原因,從而使流程更加透明。能夠解釋模型可以幫助數(shù)據(jù)科學(xué)家解釋他們的模型做出決策的原因...
2022-04-21 標(biāo)簽:gpu機(jī)器學(xué)習(xí) 3.7k 0
使用NVIDIA開(kāi)源模型實(shí)現(xiàn)更快的訓(xùn)練和推理
NVIDIA 實(shí)現(xiàn)提供了在培訓(xùn)開(kāi)始時(shí)預(yù)計(jì)算這些基礎(chǔ)的選項(xiàng)。整個(gè)數(shù)據(jù)集迭代一次,基緩存在 RAM 中。前向傳遞開(kāi)始時(shí)的計(jì)算基數(shù)過(guò)程被更快的 CPU 到...
2022-04-20 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí) 2.1k 0
使用Dask和NVIDIA推動(dòng)無(wú)障礙加速分析
Dask 是一個(gè)功能強(qiáng)大且可訪問(wèn)的開(kāi)源項(xiàng)目,它允許數(shù)據(jù)分析從業(yè)者輕松地?cái)U(kuò)展 Python 工作負(fù)載。由于它的承諾和易用性, Dask 已經(jīng)在數(shù)據(jù)科學(xué)...
2022-04-20 標(biāo)簽:NVIDIA機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0
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