新闻中心 
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01-22分类校准和回归校准的深度神经网络深度神经网络是一种强大的机器学习模型，它能自动学习特征和模式。然而，在实际应用中，神经网络的输出往往需要进行校准，以提高性能和可靠性。分类校准和回归校准是常用的...
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01-22解码策略在大型语言模型中的应用大型语言模型是自然语言处理领域的关键技术，在各种任务中表现出强大性能。解码策略是模型生成文本的重要环节之一。本文将详细介绍大型语言模型中的解码策略，并讨论其优缺...
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01-22最大似然法和损失函数优化的不同模型的最大似然是指在给定观察数据的情况下，通过调整模型参数使得观察数据出现的概率最大化。最大似然是一种统计方法，通过最大化似然函数来估计模型参数。似然函数衡量了...
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01-22何时算法基于树会胜过神经网络？基于树的算法是一类以树结构为基础的机器学习算法，包括决策树、随机森林和梯度提升树等。这些算法通过构建树结构来进行预测和分类，将输入数据逐步分割为不同的子集，最终...
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01-22数据拆分的技术和陷阱——训练集、验证集与测试集的使用方式为了构建可靠的机器学习模型，数据集的拆分是必不可少的。拆分过程包括将数据集分为训练集、验证集和测试集。本文旨在详细介绍这三个集合的概念、数据拆分的技术以及容易出...
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01-18五个导致数据中心无法实现自动化的障碍人们很容易认为，在数据中心及其他领域，自动化是没有界限的。人工智能似乎为改善数据中心运营和网络提供了无限的机会。整个IT行业都接受了工作流可以完全自动化，以至于...
