1.机器学习:开启智能未来的钥匙腾讯云开发者社区机器学习作为人工智能的核心方法,通过分析数据中的隐藏规律,让计算机从中获取新的经验和知识,不断提升和改善自身性能,从而像人一样根据所学知识做出决策。https://cloud.tencent.com/developer/article/2478495

2.机器学习——自动机器学习(AutoML)文章浏览阅读1.2k次,点赞77次,收藏85次。自动机器学习(AutoML)是指通过自动化的方法来选择模型、调整超参数和预处理数据的过程,从而让没有丰富经验的用户也能创建高质量的机器学习模型。与传统的机器学习方法相比,AutoML能够自动执行数据预处理、特征工程、模型选择、https://blog.csdn.net/2301_80374809/article/details/142948574

3.什么是机器学习?一文读懂数据驱动的未来并通过与环境的交互来不断优化决策策略。这种方法在自动驾驶、机器人控制等领域具有广阔的应用前景。随着技术的不断进步和应用场景的日益丰富，机器学习将在更多领域发挥重要作用。从金融风控到医疗健康，从智能制造到智慧城市，机器学习的身影无处不在。它将助力人类解决更为复杂的问题，推动社会的持续发展和进步。https://baijiahao.baidu.com/s?id=1800394235426231596&wfr=spider&for=pc

4.什么是自动机器学习机器学习(Machine Learning)是一种人工智能领域的重要技术,它使计算机能够通过数据自动学习并改进性能。然而,传统的机器学习方法需要专业领域知识和大量时间来选择合适的模型、特征工程和超参数调整等步骤。为了降低机器学习的门槛,提高效率,并使更多的人能够从中受益,自动机器学习(AutoML)应运而生。 https://www.eefocus.com/e/1664499.html

5.自动机器学习机器学习hackernew的技术博客自动机器学习 机器学习,机器学习简介机器学习是一种人工智能技术,通过对数据的学习和建模来实现自主地执行某项任务的能力。在数据密集型领域,机器学习已成为了一项重要的技术,包括图像识别、语音识别、自然语言处理、推荐系统、智能游戏等领域。本文将介绍机器学习的基https://blog.51cto.com/u_56701/6418631

6.Cadence全球首创机器学习核心EDA自动化工具Cerebrus面世楷登电子(美国 Cadence 公司,NASDAQ:CDNS)今日宣布推出 Cadence? Cerebrus? Intelligent Chip Explorer——首款创新的基于机器学习(ML)的设计工具,可以扩展数字芯片设计流程并使之自动化,让客户能够高效达成要求严苛的芯片设计目标。Cerebrus 和 Cadence RTL-to-signoff 流程强强联合,为高阶工艺芯片设计师、CAD 团https://laoyaoba.com/n/787292

7.自动机器学习平台决策类AI应用HyperCycle ML低门槛、标准化、决策类自动机器学习平台 基于库伯学习圈理论,将AI应用过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤,大幅降低AI使用门槛,为企业规模化落地AI提供效率引擎,助力企业轻松实现智能化转型。 基于库伯学习圈理论,将AI应用过程简化为“行为、反馈、学习、应用”四个步骤,大幅降低AI使用门槛,为https://www.4paradigm.com/product/hypercycle_ml.html

8.什么是自动化机器学习(AutoML)?了解什么是自动化机器学习及其在 ML.NET 中的不同组件https://learn.microsoft.com/zh-cn/dotnet/machine-learning/automated-machine-learning-mlnet

9.机器学习的不确定性:自动驾驶的安全视角汽车领域的这些系统正在快速地发展,并加速了高度自动化和全自动驾驶的发展进程,同时也在安全保障方面提出了新的挑战。机器学习方法和数据中的不确定性是安全领域研究的一个重要课题。在这篇文章中,我们将在自动驾驶领域探究这个问题,着手分析四个安全性相关的案例,然后介绍我们提出的相应的解决方案。该方法的核心是在自http://www.cheyun.com/content/24837

10.IEEEIV2018丨徐昕:基于机器学习算法的自动驾驶汽车决策与控制由IEEE智能交通系统协会 (ITSS)主办的The 29th IEEE Intelligent Vehicles Symposium(第29届IEEE国际智能车大会)于6月26日-6月30日在江苏常熟圆满落幕,国防科技大学机电工程与自动化学院徐昕教授作为特邀主旨报告嘉宾,他报告的题目为《基于机器学习算法的自动驾驶汽车决策与控制》。 https://mp.ofweek.com/ai/a545673225236

11.一种基于机器学习的自动对焦算法AET摘要:针对现有面阵CCD相机自动对焦算法精度比较低、易出现局部峰值的问题,提出了一种基于机器学习的自动对焦算法。采用机器学习中的决策树算法求得两个决策树,用决策树来决定镜头移动的方向及下一步的状态,进而确定了一个包含有峰值的范围,然后再用爬山算法进行局部峰值搜索,从而确定焦点峰值位置。实验结果表明,该算法http://www.chinaaet.com/article/3000020032

12.强化学习与自动驾驶原创:晏茜资料来源:时老师 本文主要介绍强化学习在智能交通,尤其是自动驾驶领域的应用。首先带大家了解强化学习的内涵,然后分析如何构建强化学习的问题,最后会基于项目内容去讲解自https://www.jianshu.com/p/be915d014084

13.深入理解AutoML和AutoDL:构建自动化机器学习与深度学习平台(豆瓣)#读书 《深入理解AutoML和AutoDL: 构建自动化机器学习与深度学习平台》,王健宗,机械工业出版社。 似乎是目前关于AutoML的第一本中文成书? 作者蜻蜓点水般的介绍了AutoML, AutoDL所涉及的繁杂的概念和技术,属于浅入浅出型,也几乎没有任何实例,但最后已经形成了相当大的篇 (展开) https://book.douban.com/subject/34794803/

14.从视频追踪到自动评论,五月GitHub最热机器学习项目都在这里了您的五月余额已不足,这个月最新最火的机器学习项目都看过了吗? Mybridge AI博客从将近250个机器学习开源项目中找到了标星数排名最靠前的Top 10项目,涵盖视觉问答、对象检测、自动生成评论等多个维度。 一起来看看吧~ 第1名:Pythia Pythia是Facebook人工智能实验室出品的视觉和语言多模式研究的模块化框架,2138星。https://tech.sina.com.cn/csj/2019-05-27/doc-ihvhiqay1682336.shtml

15.电子系机器学习课题组自动化知识图谱表示学习论文被TPAMI接收电子系机器学习课题组与第四范式和香港科技大学合作论文《知识图谱学习的双线性评分函数搜索》(Bilinear Scoring Function Search for Knowledge Graph Learning)近期发表于IEEE模式分析和机器智能学报(IEEE Transactions on Pattern Analysis and Machine Intelligence ,IEEE TPAMI)。信息系统研究所姚权铭老师为论文通讯作者,项https://www.ee.tsinghua.edu.cn/info/1076/3716.htm

16.学习报告:基于睡眠脑电的睡眠分期3.其他机器学习算法 深度学习 注:表格来源 Fiorillo L, Puiatti A, Papandrea M, et al. Automated sleep scoring: A review of the latest approaches[J]. Sleep medicine reviews, 2019, 48: 101204. 总结 可以看出基于深度学习的自动分期系统已经得到越来越广泛的研究,大部分深度学习框架基本都是基于CNN和RNNhttps://www.scholat.com/teamwork/showPostMessage.html?id=9736

17.Python环境下的自动化机器学习超参数调优机器之心机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择,对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但却至关重要的任务。本文介绍了一个使用「Hyperopt」库对梯度提升机(GBM)进行贝叶斯超参数调优的完整示例,并着重介绍了其实现过程。 由于机器学习算法的性能高度依赖于超参数的选择,对机器学习超参数进行调优是一项繁琐但至关重要的任务。https://www.jiqizhixin.com/articles/2018-08-08-2

18.九章云极DataCanvas方磊:Hypernets——自动化机器学习的基打架在WAIC 2021 AI 开发者论坛上,九章云极 DataCanvas 董事长方磊发表主题演讲《Hypernets:自动化机器学习的基础框架》,在演讲中,他主要介绍了 Hypernets 的概念模型和两个具体实例。他认为,好的 AutoML 框架一定要具备富有表现力的搜索空间描述语言、支持高维空间的高效搜索算法和高性能的评估策略。 https://m.thepaper.cn/baijiahao_13676597

19.Science自动化+机器学习攻克代谢途径改造不确定性的技术壁垒针对上述问题,研究团队利用自动化大设施平台技术,确定可控的进化轨迹,实现了代谢通路多个关键性基因的自动化同步进化。该研究还搭载了ProEnsemble机器学习框架,进一步缓解了进化途径各基因间的上位效应影响,进而创造了一个高效的通用型底盘来合成黄酮化合物。这项工作(DOI: 10.1002/advs.202306935)可以有效克服代谢途径进化https://www.siat.ac.cn/kyjz2016/202402/t20240221_6963199.html

20.NanoEdgeAIStudioNanoEdgeAIStudio - 面向STM32开发人员的自动化机器学习(ML)工具, STNEAISOLOLIC, STNEAISPR1, STNEAISPR4, STNEAITEAMLIC, STNEAISTUDIO, STNEAISPR2, STNEAISPR3, STMicroelectronicshttps://www.st.com/zh/development-tools/nanoedgeaistudio.html