了解人脸识别技术指南 实时监控图像中的人脸识别
数据集预备阶段触及遍历蕴含已知团体图像的目录，known，people，dir，关于每团体，代码在train，dataset目录中创立一个输入目录，而后加载每张图像，经常使用MTCNN，多义务级联卷积网络，模型检测面部，裁剪检测到的面部区域......
从新定义客户体验 AI如何扭转万事达卡
卡总裁兼首席技术官EdMcLaughlin分享了公司如何应用尖端技术和AI驱动的转型来改良客户服务、简化运营并推进业务增长，在技术重塑整个行业的时代，我有幸率领万事达卡踏上了一段特殊的旅程，咱们曾是一张便捷的塑料信誉卡的代名词，而如今已跻身......
确定数据散布正态性的11种基本方法
在数据迷信和机器学习畛域，许多模型都假定数据出现正态散布，或许假定数据在正态散布下体现更好，例如，线性回归假定残差呈正态散布，线性判别剖析，LDA，基于正态散布等假定启动推导，因此，了解如何测试数据正态性的方法关于数据迷信家和机器学习从业者......
十种数据预处置中的数据暴露形式解析 识别与防止战略
在预处置数据时，须要将训练数据和测试数据齐全分开，任何时刻经常使用来自一切数据的消息来转换值，无论是填充缺失值，将类别转换为数字，缩放特色，分箱还是平衡类，都有或者将测试数据消息混合到训练数据中，这使得模型的测试结果无法靠，由于模型曾经从它......
弱监视建模技术在蚂蚁风控场景中的探求与运行
传统，强，监视学习的典型状况是基于给定的X、Y数据组构建一个模型，以期在未来的场景中能够有较好的预测，通常在这类疑问上有一些基本假定，比如散布分歧性，即训练数据和未来经常使用的场景数据不能有较大的差异，、短缺的样本量、标签要相对准确等，该范......
终于把机器学习中的交叉验证搞懂了！！
Google开发者在线课程开局学习终于把机器学习中的交叉验证搞懂了！！2024，10，3014，00，01交叉验证是机器学习中用于评价模型泛化才干的一种方法，用于权衡模型在训练集之外的新数据上的体现，当天给大家分享机器学习中的一个关键概念，......
和 Python HuggingFace 的目的检测 Transformers 基于
传统上，目的检测是经过卷积神经网络来成功的，通常，它们的架构是专门针对目的检测设计的，由于它们将图像作为输入并输入图像的边界框，假设你相熟神经网络，你就知道卷积网络在学习图像中的关键特色方面十分有用，并且它们是空间不变的——换句话说，学习对......
XGBoost中正则化的九个超参数
正则化是一种弱小的技术，经过防止过拟合来提高模型性能，本文将探求各种XGBoost中的正则化方法及其长处，为什么正则化在XGBoost中很关键?XGBoost是一种以其在各种机器学习义务中的效率和性能而知名的弱小算法，像任何其余复杂模型一样......
从零开局学机器学习
虽然代码或者会让人感到困惑，其外围逻辑其实很便捷，咱们只需提取出所需的字段，包括年月、多少钱、市区和包装信息，假设你对编程不太相熟，也齐全没相关，如今有很多代码助手可供经常使用，选择任何一个都能轻松写出所需的代码，关键在于坚持明晰的逻辑思绪......
从通常基础到通常运行 机器学习中空间和期间自相关的剖析
空间和期间自相关是数据剖析中的两个基本概念，它们提醒了现象在空间和期间维度上的相互依赖相关，这些概念在各个畛域都有宽泛运行，从环境迷信到市区布局，从盛行病学到经济学，本文将讨论这些概念的通常基础，并经过一个实践的野火危险预测案例来展现它们的......