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1天前
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深度解析 Google JAX 全栈:带你上手开发,从零构建神经网络
Google凭借JAX AI栈实现AI全栈垂直整合,覆盖模型、应用、云与硬件。JAX结合XLA编译器,Flax构建网络,Optax优化训练,Orbax管理 checkpoint,已在Google及Anthropic、Apple等广泛应用,助力高效大规模AI训练。
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1天前
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2025 年值得选择的 TVC 视频制作服务推荐
2025年AI TVC视频制作服务商榜单出炉!集之互动、即梦、可灵三大平台各具优势,覆盖创意脚本、智能生成、私有化部署与全场景适配。AI技术深度定制,安全合规,助力品牌高效传播,实现商业价值跃升。
MaxCompute SQL AI 实战案例征集令
阿里云MaxCompute发起「SQL AI实战案例」征集,聚焦SQL与AI融合创新,涵盖电商、金融、医疗、工业等场景。征集具备技术深度与业务价值的实践案例,推动大数据智能应用落地。
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2天前
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构建AI智能体:六十三、基于信息论的智能医疗诊断系统:算法原理与临床验证
摘要:本文提出了一种基于信息论的智能医疗诊断系统,通过互信息、信息熵和信息增益等核心概念,构建了症状分析、疾病推理和检查推荐的综合诊断平台。系统采用模块化设计,利用概率模型生成模拟医疗数据,量化症状与疾病的关联强度,并通过热力图直观展示诊断依据。该系统能有效提升诊断准确性,优化检查资源配置,推动医疗诊断从经验依赖向数据驱动转变,为解决基层医疗资源不足等问题提供了技术支撑。
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2天前
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来自: 弹性计算
别再拍脑袋扩容了:用 ML 做容量预测,才是云成本和性能的最优解
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2天前
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基于强化学习的量化交易框架 TensorTrade
TensorTrade 是一个基于强化学习的开源交易算法框架。它通过环境模拟、策略训练与奖励机制,让AI在历史数据中自主学习买卖时机,构建逻辑自洽的交易策略,助力量化研究。
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2天前
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Python | K折交叉验证的参数优化的GradientBoost及SHAP可解释性分析回归预测算法
本教程介绍基于Python的GradientBoost回归预测算法,结合K折交叉验证与贝叶斯/随机/网格搜索进行超参数优化,并引入SHAP实现模型可解释性分析。涵盖数据预处理、模型训练、多维度评估及可视化,适用于地球科学、医学、工程、经济等多个领域的连续变量预测任务,代码与数据齐全,适合科研与实际应用。
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3天前
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ai搜索工具正在重构搜索流量入口
通义千问AI搜索通过算法优化、多模态理解与动态分发,重构流量入口。融合结构化数据、场景化设计与推荐联动,实现跨端协同与实时热点响应,提升搜索转化与用户体验。(238字)
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3天前
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构建AI智能体:六十二、金融风控系统:基于信息熵和KL散度的异常交易检测
本文介绍了一种基于信息论的智能金融风控系统,通过KL散度、信息增益和熵等核心概念构建欺诈检测框架。系统首先生成模拟金融交易数据,区分正常与欺诈交易;然后计算各特征的数据熵和KL散度,量化分布差异;再训练随机森林模型进行预测,并创新性地结合概率和不确定性计算风险得分。实验表明,设备风险是最强欺诈指标,系统AUC达1.0,能有效识别典型欺诈模式(大额、深夜、高频交易)。该方法将抽象信息论转化为实用解决方案,在保持高性能的同时增强了模型可解释性,为智能风控提供了量化分析框架。
宕机不是突然的,是你没提前看见 —— 聊聊 IT 事件预测,机器学习如何把事故掐死在摇篮里
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