人工智能

本文将深入研究人工智能营销策略的世界，通过分析17个典型的AI营销工具，探索如何通过利用人工智能驱动的工具和技术来创建强大的数字营销。

人工智能（AI）已经成为当今科技领域的重要发展方向，其应用范围广泛，涵盖了机器学习、自然语言处理、计算机视觉等多个方面。

在这个时代，生成式人工智能在不同领域（包括商业智能和数据分析）的众多应用是不可否认的。

我们经常听到机器学习和预测分析，但它们的具体含义是什么，两者之间如何相互关联的？

本文讨论了5种专门研究时间序列预测的深度学习体系结构。

残差网络是深度学习中的一个重要概念。这篇文章将简单介绍残差网络的思想，并结合文献讨论残差网络有效性的一些可能解释。

本文主要介绍机器学习（以下简写为ML）算法和架构在MLOps框架下的工程实践。

自然语言分析NLA到底是什么呢？

本文内容由数据派THU 整理自梅宏院士在清华软件论坛上所做的专题报告 一、群体智能研究现状 群体智能是科学家长期关注和研究的一种自然现象。在很多低等社会性生物群体中可以观察到，群体中的单一个体不具有智能，或仅有非常有限的智能，由这些个体构成的群体却展现出远超个体能力的智能行为。这种在低等社会性生物群体层面上展现出的智能，通常被称为群体智能（Swarm Int…

在机器学习中，如果模型过于专注于特定的训练数据而错过了要点，那么该模型就被认为是过拟合。训练数据用来训练模型；验证集用于在每一步测试构建的模型；测试集用于最后评估模型。 如果验证集和测试集的损失…

开源数据集！

机器学习是一种重在寻找数据中的模式并使用这些模式来做出预测的研究和算法的门类。 快速三维地图测绘和建模：要建造一架铁路桥，PwC 的数据科学家和领域专家将机器学习应用到了无人机收集到的数据上。…

本文为大家介绍如何在R中使用LIME来解释机器学习模型，并提供了相关代码。

人工智能真正的前路究竟在何方？

由Wang和他的同事开发的基本BRAILS框架会自动从卫星和地面图像自动提取建筑物信息，并将这些信息与来自多个数据源的数据（如微软足迹数据和开放地图）进行合并–这是一个协作项目，可以免费创建可编辑的世界地图…