新闻中心 
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01-25机器学习流程的定义及其优势机器学习管道在数据科学过程中扮演着重要的角色。它们简化了工作流程，并能够自动执行繁琐且耗时的任务，特别是在构建和部署机器学习模型时。一个经过精心设计的机器学习管...
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01-23误差在残差模块中的具体含义是什么？残差模块是深度学习中常用的技巧，用于解决梯度消失和梯度爆炸问题，并提高模型的精度和稳定性。它的核心是残差连接，即将输入数据与输出数据相加，构成跨层连接，使模型更...
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01-23Batch Size的意义及对训练的影响（与机器学习模型有关）BatchSize是指机器学习模型在训练过程中每次使用的数据量大小。它将大量数据分割成小批量数据，用于模型的训练和参数更新。这种分批处理的方式有助于提高训练效率...
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01-22ResNet简介及其独特之处ResNet是一种CNN，用于解决深度网络中的梯度消失问题。它的架构允许网络学习多层特征，避免陷入局部最小值。为什么要使用ResNet？深度神经网络的层数增加可...
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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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01-12生成式AI为高级分析提供了新的可能性生成式人工智能(GenAI)的出现为工业过程分析带来了令人兴奋的新前景。这项变革性技术可以根据用户的提示生成新的文本、代码和图像等内容，从而为过程制造商提供了改...
