作为机器学习工程师如何深入学习线性代数和概率论 2024-05-09 62 作为机器学习工程师，深入学习线性代数和概率论是至关重要的，因为它们是理解和构建机器学习模型的基础。要深入学习线性代数和概率论，您可以遵循这几个步骤：首先、系统学习相关的理论知识；其次、通过项目实践巩固 …
机器学习中，缺失值填充需要按照不同标签分别处理吗 2024-05-09 57 缺失值填充是否需要按照不同标签分别处理，取决于数据集的特性、缺失数据的类型和缺失模式。在一些情况下，对于不同的标签(或类别)，它们的缺失数据可能有不同的特点和原因，因此需要采取不同的填充策略。比如，数 …
机器学习能应用到自动化行业吗， 像AOI之类的检测 2024-05-09 45 机器学习能够应用于自动化行业中，例如在自动光学检测（AOI）等领域。 这些技术通过提升检测效率、减少人工干预、提高检测精度等方式，为自动化行业带来革命性的改进。特别是在AOI中，机器学习可以通过图像识 …
机器学习顶级会议的论文，审稿人会亲自验证算法吗 2024-05-09 70 机器学习顶级会议的论文审稿过程中，审稿人不会亲自验证算法的正确性或性能。这是由于时间限制、资源限制、以及审稿人的工作量考量。但是，他们会基于论文提供的理论证明、实验结果、对比分析以及在公开数据集上的性 …
如何正确的学习Coursera上Andrew Ng的机器学习课程 2024-05-09 63 正确学习Coursera上Andrew Ng的机器学习课程要求你有明确的学习目标、合理安排学习时间、积极参与课程讨论、深入理解算法原理、并实践编程练习。首先，设定清晰的学习目标，明确你想要通过课程达到 …
制造业有使用大数据/机器学习(machine learning)吗 2024-05-09 48 制造业确实在广泛地利用大数据和机器学习技术，以优化生产流程、提升产品质量、减少浪费、提高能效，并增进整体运营效能。大数据分析可以协助企业理解和优化供应链、追踪和减少缺陷、及时预测设备维护需求。机器学习 …
机器学习科研发布论文能用自己家的显卡和服务器吗 2024-05-09 77 当然可以，机器学习科研发布论文完全可以使用自己家的显卡和服务器。这主要基于几个原因：成本效益高、灵活性和控制度、方便个性化配置。这些优势不仅可以支持大规模数据处理和复杂计算，还能根据科研需求进行优化和 …
用机器学习做股价预测，可以用技术指标作为特征吗 2024-05-09 56 当然可以，使用机器学习做股价预测时，技术指标是极具价值的特征资源。这些指标能够帮助模型捕捉市场动态、价格走势和交易量等重要信息，是建立预测模型时不可或缺的因素。其中，均线（MA）、相对强弱指数（RSI …
机器学习、大数据、云计算会端掉量化宽客的饭碗吗 2024-05-09 54 机器学习、大数据、云计算这三大技术的迅猛发展，对量化宽客的未来造成了一定的影响，但不会端掉量化宽客的饭碗。机器学习、大数据、云计算是量化交易领域的重要工具和基础，它们提高了数据处理的效率和模型的精确度 …
Mintegral如何借助机器学习技术实现广告的精准触达 2024-05-09 62 Mintegral借助机器学习技术实现广告的精准触达，主要依靠用户行为分析、预测建模、程序化广告投放、以及实时反馈优化等关键技术环节。通过对用户数据的深度学习与分析，Mintegral能够精确预测用户 …
学习机器人控制而非工业控制会有很好的就业前景吗 2024-05-09 70 学习机器人控制与工业控制领域相比较而言，的确展现出了非常光明的就业前景。尤其是随着自动化、智能化技术的飞速发展，机器人技术在不断进步和应用扩展，涌现出了大量的就业机会。从精密制造、物流搬运到复杂的外科 …
清华图书馆机器人小图的“学习能力”是如何实现的 2024-05-09 60 小图，清华图书馔的机器人，通过人工智能（AI）算法、机器学习模型和自然语言处理（NLP）技术实现了其“学习能力”。AI算法帮助小图理解和处理用户的查询，而机器学习模型允许它从用户互动中学习并优化答案。 …
