小马智行楼天城:自动驾驶已经没有技术阻碍|36氪专访
楼天城:过度的数据没有帮助,但其他的东西比如车端芯片、云端芯片还是有帮助进化的。数据是里面关键的部分,拿数据去灌输一个世界模型是很容易的,但灌出一个好的世界模型很难。就像找一个教练容易,但找一个能教出世界冠军的教练很难。我也是意识到这件事情之后,才做了很多其他的事。比如选择更好的数据,比如做一...
人与不同AI算法的恰当组合是人-AI协同的关键
不同类型的算法具有各自的优缺点,适用于不同的应用场景。例如,传统的机器学习算法在小规模数据集上表现良好,但在大规模数据集上可能面临过拟合的问题。深度学习虽然在处理图像和语音识别上表现出色,但其对数据量和计算资源的需求也相对较高。自然语言处理算法在理解上下文和语义方面具有优势,但在处理隐喻或复杂句子结构...
人被异化的投影,正在被机器人消除|甲子光年
采集成本非常高;同时,模仿学习的泛化能力差,即使在一部分数据集上学到了一些技能,这些技能在新环境下可能也表现不佳;模仿学习还容易出现“过拟合”,会导致模型过分专注于训练数据中的细节,而忽略了更广泛的一般性规律,导致在新环境中泛化能力较差。
董明非|体育数据权益的主体与客体
参照被称为“数据二十条”的中共中央、国务院《关于构建数据基础制度更好发挥数据要素作用的意见》中“公共数据、企业数据、个人数据”的分类方式,体育数据的概念外延主要包括体育场馆等公共体育设施的数据,体育赛事组织者等体育企业的数据,以及运动参与者、体育观众乃至赛事报道者的个人数据等。然而,无论是国家体育总局...
Origin教程 | 如何做出好看的拟合图像?
选择第一个图层(这一个图层就是原始数据),选择点线图,右移动。图源:软件截图09剩余的图层,选择折线图,右移动。图源:软件截图10得到如下效果图。图源:软件截图11双击原始数据,符号选择小圆圈,改变大小,颜色,最后确认。图源:软件截图12
散点图概述及结果解释
确定哪个模型关系能够以最佳方式拟合数据并评估模型关系的强度(www.e993.com)2024年10月23日。如果模型能够很好地拟合数据,则可以使用该模型的回归方程来描述数据。提示:要查看特定的模型对数据的拟合优度,请添加一条拟合回归线。双击图形。当此图形处于编辑模式时,右键单击此图形,然后选择添加>回归拟合。可以将指针放在拟合回归线上以查看回归方...
2024数学建模美赛把大避坑指南,看这一篇就够了!
6.讨论模型的优缺点;7.结论清晰;8.摘要完整。美赛论文需要避开的坑1.是否写成中式英语:"seeinginFigure1"?字体是否新罗马?2.图片,表格是否编号,是否做题注,题注位置没有做到表上图下;3.公式是否编号;4.Word中的图表那个边框有没有去掉;...
淘宝有这么多数据,为什么“猜你喜欢”还是打动不了你
意思是说,能力越大,责任也就越大;从机器学习的角度,我们说:“Withgreatpowercomesgreatoverfitting(过拟合)(注:过拟合是指机器学习样本的特有属性后,过于严格地按照样本属性进行判断,导致判定误差较大)”,模型越复杂,我们就需要有更多的数据来做训练。
自动驾驶合成数据科普一:不做真实数据的“颠覆者”,做“杠杆”
下面,我们将以1.1万字的篇幅来盘点一下“合成数据究竟能解决真实数据的哪些痛点”。一、兼顾隐私保护与数据的可用性在真实场景中,自动驾驶车辆的传感器采集到的信息经常包括车牌、人脸,但出于隐私保护的需求,这些数据通常大都无法直接使用,而是得先做脱敏或加密才行。但脱敏不仅意味着一笔额外的成本,而且,如果脱敏处...
你是合格的机器学习数据科学家吗?来挑战这40题(附解答)|163_手机...
5.下面哪个/些超参数的增加可能会造成随机森林数据过拟合?树的数量树的深度学习速率A.只有1B.只有2C.只有3D.1和2E.2和3F.都正确答案为(B):通常情况下,我们增加树的深度有可能会造成模型过拟合。学习速率在随机森林中并不是超参数。增加树的数量可能会造成欠拟合。