深度|如何在 CV 模型的性能和可解释性之间寻求平衡?
举个例子,以前我们都是人工设计特征之类的,本来是有道理的,另外,比如决策树本身就是可解释的,所以说以前大家根本不需要去解释这些事情。如果说你做东西就投了一个文章,但是解释不清楚,基本上你这个文章就要被干掉了,所以说以前不会出现这样解不解释的问题。大家都知道2012年以后,深度神经网络取得了非常大的成...
关于大数据的这些你该知道
还可以对数据进行建模分析,会用到机器学习相关的知识,常用的机器学习算法,比如贝叶斯、逻辑回归、决策树、神经网络、协同过滤等。(6)数据的可视化以及输出API对于处理得到的数据可以对接主流的BI系统,比如国外的Tableau、Qlikview、PowrerBI等,国内的SmallBI和新兴的网易有数(可免费试用)等,将结果进行可视化,用于决策...
浅谈QAR大数据分析与应用
机器学习分类则是通过一定的算法实现机器自动分类,包括支持向量机、逻辑回归、决策树与回归树等等。例如,我们可以根据一定的逻辑设定飞行员着陆操纵的几类手法,然后通过分类分析模型来将所有飞行员区分开来。然后根据飞行员着陆操纵的不同手法制定有针对性的训练或安全管理措施。3.聚类分析模型聚类分析模型可将物理参数...
未来已来,人工智能万亿市场一触即发
技术层主要是人工智能技术,能够用于解决不同类别的问题。人工智能算法主要是机器学习的算法,含有线性模型、逻辑回归、决策树模型、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类算法等广泛用于统计分类的方法;近年来开发出的且最为广泛使用的是神经网络的深度学习算法,具体可分为CNN、RNN、GAN,神经网络算法与传统的统计分类算法具备不...
未来已来,人工智能万亿市场一触即发
技术层主要是人工智能技术,能够用于解决不同类别的问题。人工智能算法主要是机器学习的算法,含有线性模型、逻辑回归、决策树模型、支持向量机、贝叶斯分类器、聚类算法等广泛用于统计分类的方法;近年来开发出的且最为广泛使用的是神经网络的深度学习算法,具体可分为CNN、RNN、GAN,神经网络算法与传统的统计分类算法具备不...