新闻中心 
-
04-22预测性人工智能将如何帮助实现净零排放预测性人工智能（AI）是生产式人工智能的表亲，其使用历史数据中的模式来预测未来结果或对未来事件进行分类。有专家表示，该技术可用于提供可操作的见解并辅助决策和战略...
-
04-19人工智能将以三种方式改变能源行业2024年，人工智能将在改善客户体验和减少碳排放方面发挥作用。虽然人工智能已于2023年才开始成为主流，但多年来它已应用于各个行业，以优化和自动化运营。在能源领...
-
01-24解决不均衡数据集的分类方法有哪些？在机器学习领域，不平衡数据集是一种常见问题，指的是训练数据集中不同类别的样本数量差异很大。例如，在二分类问题中，正样本数量远远小于负样本数量。这会导致训练出的模...
-
01-23优化和应用于多任务学习的机器学习方法多任务学习是一种针对多个任务联合优化的模型，其中相关任务共享表示，并通过在原始任务上学习更好的决策边界来提高模型性能。通常使用单个神经网络来同时解决多个任务。除...
-
01-22计算偏AUC分数与AUC分数之间的相关性及计算方法AUC分数和偏AUC分数的关联AUC分数是一种常用的评估二元分类模型性能的指标。传统的计算方法是通过绘制ROC曲线并计算曲线下的面积来得到AUC分数。ROC曲线...
-
01-22朴素贝叶斯和决策树的区别朴素贝叶斯和决策树是常见的机器学习算法，用于分类和回归问题。它们都是基于概率模型的分类器，但实现方式和目标略有不同。朴素贝叶斯基于贝叶斯定理，假设特征之间相互独...
