我的AI产品经理转型之路

第二步,AI应用实践:多用现有的AI工具,把AI带??????的??作和学习??活,做一个AI的使用者个人认为,学再多,都不如实际去实操一下一些AI工具,比如像ChatGPT等这些非常优秀的产品,在实际的实践中,多用AI就是最好的学习方式;通过使用,至少你能知道它到底是什么,能解决你什么问题,现阶段的发展情况;另...

AI产品经理必知的100个专业术语

决策树是一种树形结构模型,用于分类或回归。每个内部节点表示一个属性上的测试,每个分支代表一个测试结果,每个叶子节点代表一个类别或输出值。16、随机森林(RandomForest)随机森林是由多个决策树组成的集合模型,通过集成多个弱分类器来提高预测的准确性和鲁棒性。17、支持向量机(SupportVectorMachine,SVM)支...

《Nature》高分子材料成功独占鳌头,成为引爆学术界的核弹!

4.深度学习方法在材料预测方面的应用。部分案例图片●深度学习与有限元仿真●Day1机器学习在结构仿真中的应用概述1.机器学习基础1.机器学习的定义、分类和发展历程。2.机器学习的基本概念,如数据、模型、训练、预测等。3.常见的机器学习算法,如神经网络、决策树、支持向量机等。2.机器学习在...

AI大模型加速“上车”,万亿市场将爆发,但实际应用仍有待观察|钛...

日产透露,本次可行性研究的合作内容包含两大方面:一是基于日产汽车智能化平台,发挥百度在生成式AI方面的优势,共同开发和研究相关领域的未来技术发展和商业合作可行性;二是日产汽车在中国的车型上搭载百度AI解决方案,发掘AI解决方案的发展潜力,以及共同探索创新技术在未来汽车领域的应用与发展。日产汽车公司总裁兼CEO内田...

...开发的高效质量设计(QbED)》之 (一) 质量的演变与QbD基本概念...

QRM支持科学实用的决策方法。它提供了有据可查、透明和可重复的方法,根据当前关于评估风险概率、严重程度、可检测性等方面的知识,完成质量风险管理流程的各个步骤。以往的质量风险的评估和管理是以各种非正式的方式(经验和/或内部程序)为基础的,例如,观察结果、趋势和其他信息的汇编。这些方法仍可提供有用信息,为处理...

智能时代特殊教育学科发展趋势

其中,机器学习技术包含支持向量机、决策树、规则演绎、Boosting、Bagging、神经网络、Covering等涉及分类或模型的学习方法(www.e993.com)2024年10月31日。目前已有不少研究团队利用孤独症案例数据集来构建分类系统暨孤独症预测模型,以最少的人类参与自动进行数据处理判断新的病例。此举一方面缩短了孤独症的筛查时间,另一方面大大提高了筛查的灵敏度、特...

Nature:真正的超级Nature出现!时隔多年的逆袭之路!

逆设计问题:在材料设计中,逆问题通常涉及根据所需的功能特性反推材料结构。深度学习可以解决这些逆问题,生成满足特定性能要求的超材料结构。实验数据分析:利用深度学习对实验数据进行分析,识别材料的行为特征,改进材料性能测试和分析的方法等。总的来说,深度学习在材料领域提供了新的方法和工具,可以显著提升在声学材料...

入门必读!写给初学者的人工智能简史!

他们认为,世界中的实体、概念以及它们之间的关系,都可以用符号来表示。人类思维的基本单元,也是符号。如果计算机能像人脑一样,接收符号输入,对符号进行操作处理,然后产生符号输出,就可以表现出智能。这个思路,关键在于把知识进行编码,形成一个知识库,然后通过推理引擎和规则系统,进行推断,以此解决复杂的问题。

新药研发(六)| 先导化合物下篇:药物设计之苗头化合物的改造

6.数据可靠性原则:应有可靠的生物活性数据,这些数据应来自于可信的实验方法和实验室。这有助于确保模型的准确性和可靠性。2.2基于结构的药物设计(SBDD)SBDD(Structure-baseddrugdesign)是通过了解药物与靶点(如蛋白质)之间的相互作用,设计出具有高亲和力和选择性的药物分子,细分为两种策略分别是“基于受体的药...

100+数据科学面试问题和答案总结-机器学习和深度学习

决策树是一种监督机器学习算法,主要用于回归和分类。它将数据集分解为越来越小的子集,同时逐步开发相关的决策树。最终的结果是一个具有决策节点和叶子节点的树。决策树可以同时处理分类数据和数值数据。63、决策树算法中的熵和信息增益是什么?构建决策树的核心算法有·ID3、C45等。ID3使用熵和信息增益来构造决策树...