新闻中心 
-
01-22自动学习机器(AutoML)自动机器学习(AutoML)是机器学习领域的变革者。它能够自动选择和优化算法，让训练机器学习模型的过程更加简单高效。即使没有机器学习经验，借助AutoML，也能...
-
01-22解释性算法在机器学习中的定义与应用机器学习中一个重要的问题是理解模型预测的原因。虽然我们可以通过现有的算法模型知道算法的功能，但很难解释为什么模型会得出这样的预测结果。然而，解释性算法可以帮助我...
-
01-22机器学习模型的部署方法机器学习模型的生命周期从数据收集开始，最后到部署和监控。以下将介绍多种方式将模型部署到环境中。边缘部署将模型直接部署到应用程序或物联网设备，但受限于本地设备资源...
-
01-22图像生成模型的质量问题究竟出在哪里？图像生成模型的定性失败指生成的图像质量不佳，与真实图像存在明显差异。这可能由于模型结构设计不当、数据集不充分或训练过程中的问题导致。例如，模型可能生成模糊、失真...
-
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...
-
01-22用示例演示如何理解二进制类的混淆矩阵混淆矩阵是一种评估模式，帮助机器学习工程师更了解模型性能。本文以一个二元类不平衡数据集为例，测试集由60个正类样本和40个负类样本组成，用于评估机器学习模型。二...
