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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門(mén)多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計(jì)學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門(mén)學(xué)科。專(zhuān)門(mén)研究計(jì)算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類(lèi)的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識(shí)或技能，重新組織已有的知識(shí)結(jié)構(gòu)使之不斷改善自身的性能。
它是人工智能的核心，是使計(jì)算機(jī)具有智能的根本途徑，其應(yīng)用遍及人工智能的各個(gè)領(lǐng)域，它主要使用歸納、綜合而不是演繹。
表示學(xué)習(xí)系統(tǒng)的基本結(jié)構(gòu)。環(huán)境向系統(tǒng)的學(xué)習(xí)部分提供某些信息，學(xué)習(xí)部分利用這些信息修改知識(shí)庫(kù)，以增進(jìn)系統(tǒng)執(zhí)行部分完成任務(wù)的效能，執(zhí)行部分根據(jù)知識(shí)庫(kù)完成任務(wù)，同時(shí)把獲得的信息反饋給學(xué)習(xí)部分。在具體的應(yīng)用中，環(huán)境，知識(shí)庫(kù)和執(zhí)行部分決定了具體的工作內(nèi)容，學(xué)習(xí)部分所需要解決的問(wèn)題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對(duì)設(shè)計(jì)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。
影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?；蛘吒唧w地說(shuō)是信息的質(zhì)量。知識(shí)庫(kù)里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動(dòng)作的一般原則，但環(huán)境向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的信息卻是各種各樣的。如果信息的質(zhì)量比較高，與一般原則的差別比較小，則學(xué)習(xí)部分比較容易處理。如果向?qū)W習(xí)系統(tǒng)提供的是雜亂無(wú)章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動(dòng)作的具體信息，則學(xué)習(xí)系統(tǒng)需要在獲得足夠數(shù)據(jù)之后，刪除不必要的細(xì)節(jié)，進(jìn)行總結(jié)推廣，形成指導(dǎo)動(dòng)作的一般原則，放入知識(shí)庫(kù)，這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重，設(shè)計(jì)起來(lái)也較為困難。
因?yàn)閷W(xué)習(xí)系統(tǒng)獲得的信息往往是不完全的，所以學(xué)習(xí)系統(tǒng)所進(jìn)行的推理并不完全是可靠的，它總結(jié)出來(lái)的規(guī)則可能正確，也可能不正確。這要通過(guò)執(zhí)行效果加以檢驗(yàn)。正確的規(guī)則能使系統(tǒng)的效能提高，應(yīng)予保留；不正確的規(guī)則應(yīng)予修改或從數(shù)據(jù)庫(kù)中刪除。
知識(shí)庫(kù)是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計(jì)的第二個(gè)因素。知識(shí)的表示有多種形式，比如特征向量、一階邏輯語(yǔ)句、產(chǎn)生式規(guī)則、語(yǔ)義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點(diǎn)，在選擇表示方式時(shí)要兼顧以下4個(gè)方面：
?。?）表達(dá)能力強(qiáng)。
?。?）易于推理。
?。?）容易修改知識(shí)庫(kù)。
?。?）知識(shí)表示易于擴(kuò)展。
對(duì)于知識(shí)庫(kù)最后需要說(shuō)明的一個(gè)問(wèn)題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒(méi)有任何知識(shí)的情況下憑空獲取知識(shí)，每一個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識(shí)理解環(huán)境提供的信息，分析比較，做出假設(shè)，檢驗(yàn)并修改這些假設(shè)。因此，更確切地說(shuō)，學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對(duì)現(xiàn)有知識(shí)的擴(kuò)展和改進(jìn)。
執(zhí)行部分是整個(gè)學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心，因?yàn)閳?zhí)行部分的動(dòng)作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動(dòng)作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問(wèn)題有3個(gè)：復(fù)雜性、反饋和透明性。
支持向量機(jī) (SVM) 是一種有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它能找到分離兩個(gè)類(lèi)的數(shù)據(jù)點(diǎn)的最佳超平面。
2025-10-21 標(biāo)簽：matlab支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 99 0
TensorRT-LLM的大規(guī)模專(zhuān)家并行架構(gòu)設(shè)計(jì)
之前文章已介紹引入大規(guī)模 EP 的初衷，本篇將繼續(xù)深入介紹 TensorRT-LLM 的大規(guī)模專(zhuān)家并行架構(gòu)設(shè)計(jì)與創(chuàng)新實(shí)現(xiàn)。
2025-09-23 標(biāo)簽：cpu機(jī)器學(xué)習(xí)LLM 436 0
量子機(jī)器學(xué)習(xí)入門(mén)：三種數(shù)據(jù)編碼方法對(duì)比與應(yīng)用
在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)編碼確實(shí)相對(duì)直觀：獨(dú)熱編碼處理類(lèi)別變量，標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整數(shù)值范圍，然后直接輸入模型訓(xùn)練。整個(gè)過(guò)程更像是數(shù)據(jù)清洗，而非核心算法組件。量子機(jī)器...
2025-09-15 標(biāo)簽：量子機(jī)器學(xué)習(xí)量子電路 359 0
芯行紀(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化工具AmazeME-Place簡(jiǎn)介
布局(Placement)是芯片后端設(shè)計(jì)中最需要全局視角的步驟，它前置約束所有后續(xù)環(huán)節(jié)，直接決定了PPAC(Performance、Power、Area...
2025-08-13 標(biāo)簽：芯片機(jī)器學(xué)習(xí)后端設(shè)計(jì) 3k 0
在RT-Thread上部署TensorFlow Lite實(shí)現(xiàn)交通工具識(shí)別（附虛擬U盤(pán)部署技巧）
隨著人工智能、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)以及機(jī)器學(xué)習(xí)應(yīng)用的發(fā)展，邊緣處理的場(chǎng)景越來(lái)越多，一些針對(duì)IOT設(shè)備和嵌入式設(shè)備的遷移學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)運(yùn)而生，TensorflowLite...
2025-07-29 標(biāo)簽：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型機(jī)器學(xué)習(xí)RT-Thread 3.5k 0
學(xué)會(huì)了嘛？使用樹(shù)莓派和 ADC 檢測(cè)地震！
檢波器是一種設(shè)備，可根據(jù)聲波/壓縮波中的粒子速度產(chǎn)生電信號(hào)。簡(jiǎn)單來(lái)說(shuō)，檢波器是用于地面的超低頻麥克風(fēng)。檢波器在全球范圍內(nèi)用于測(cè)量地震和震顫，在地震反射測(cè)...
2025-07-25 標(biāo)簽：adc機(jī)器學(xué)習(xí)樹(shù)莓派 542 0
Axelera AI：邊緣計(jì)算加速智能創(chuàng)新解決方案
隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展，邊緣計(jì)算（EdgeComputing）已成為企業(yè)創(chuàng)新與數(shù)字化轉(zhuǎn)型的重要引擎。如何在有限的計(jì)算資源下，實(shí)現(xiàn)高速且精確的AI推理...
2025-07-17 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)邊緣計(jì)算 1.1k 0
FPGA在機(jī)器學(xué)習(xí)中的具體應(yīng)用
隨著機(jī)器學(xué)習(xí)和人工智能技術(shù)的迅猛發(fā)展，傳統(tǒng)的中央處理單元（CPU）和圖形處理單元（GPU）已經(jīng)無(wú)法滿(mǎn)足高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型的需求。FPGA（現(xiàn)場(chǎng)...
2025-07-16 標(biāo)簽：FPGA人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2.4k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測(cè)實(shí)戰(zhàn)：用Isolation Forest快速構(gòu)建無(wú)標(biāo)簽異常檢測(cè)系統(tǒng)
本文轉(zhuǎn)自：DeepHubIMBA無(wú)監(jiān)督異常檢測(cè)作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，專(zhuān)門(mén)用于在缺乏標(biāo)記數(shù)據(jù)的環(huán)境中識(shí)別異常事件。本文深入探討異常檢測(cè)技術(shù)的理論基礎(chǔ)...
2025-06-24 標(biāo)簽：檢測(cè)系統(tǒng)檢測(cè)機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0
【RA8D1-Vision Board】openmv實(shí)現(xiàn)鳥(niǎo)巢識(shí)別 | 技術(shù)集結(jié)
項(xiàng)目簡(jiǎn)介本項(xiàng)目使用EdgeImpulse進(jìn)行模型的訓(xùn)練。EdgeImpulse是一個(gè)端到端的開(kāi)發(fā)平臺(tái)，專(zhuān)為構(gòu)建和部署嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)模型而設(shè)計(jì)。它使開(kāi)發(fā)人...
2025-06-22 標(biāo)簽：嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)openMV 413 0
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如何解決開(kāi)發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)程序時(shí)Keil項(xiàng)目只能在調(diào)試模式下運(yùn)行，但無(wú)法正常執(zhí)行的問(wèn)題？
標(biāo)簽：keil機(jī)器學(xué)習(xí) 93 1
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基于米爾瑞芯微RK3576開(kāi)發(fā)板的創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境方案
標(biāo)簽：嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)rk3576 915 0
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FlexBuild構(gòu)建Debian 12，在“tflite_ethosu_delegate”上構(gòu)建失敗了怎么解決？
標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)Debian 804 1
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請(qǐng)問(wèn)STM32部署機(jī)器學(xué)習(xí)算法硬件至少要使用哪個(gè)系列的芯片？
標(biāo)簽：STM32機(jī)器學(xué)習(xí) 295 2
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基于瑞芯微米爾RK3576開(kāi)發(fā)板創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境
標(biāo)簽：嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)rk3576 5698 0
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【「時(shí)間序列與機(jī)器學(xué)習(xí)」閱讀體驗(yàn)】+ 鳥(niǎo)瞰這本書(shū)
標(biāo)簽：時(shí)間序列機(jī)器學(xué)習(xí) 2618 0
TDA4 Edge AI處理器的性能和效率基準(zhǔn)測(cè)試立即下載
類(lèi)別：電子資料 2024-09-11 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)AI處理器
基于機(jī)器學(xué)習(xí)的IWR6843AOP跌倒和姿態(tài)檢測(cè)實(shí)現(xiàn)立即下載
類(lèi)別：電子資料 2024-09-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)跌倒檢測(cè)
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)2立即下載
類(lèi)別：電子資料 2024-07-18 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)1立即下載
類(lèi)別：電子資料 2024-07-18 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)深度學(xué)習(xí)
Xilinx與Deephi Tech的機(jī)器學(xué)習(xí)戰(zhàn)略立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-09-15 標(biāo)簽：Xilinx機(jī)器學(xué)習(xí)
用賽靈思FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)推斷立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-09-15 標(biāo)簽：fpga賽靈思機(jī)器學(xué)習(xí)
FPGA在新興DNN推理領(lǐng)域的應(yīng)用立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-09-15 標(biāo)簽：fpga機(jī)器學(xué)習(xí)dnn
Sentry ND網(wǎng)絡(luò)防御：實(shí)時(shí)無(wú)監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-09-13 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)安全Sentry機(jī)器學(xué)習(xí)
通過(guò)智能設(shè)計(jì)運(yùn)行提高工作效率立即下載
類(lèi)別：電子資料 2023-09-14 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)智能設(shè)計(jì)
類(lèi)別：電子資料 2023-09-14 標(biāo)簽：AI引擎機(jī)器學(xué)習(xí)
達(dá)實(shí)智能與香港嶺南大學(xué)簽署合作備忘錄
2025年10月23日，達(dá)實(shí)智能與嶺南大學(xué)（嶺大）于達(dá)實(shí)智能大廈簽署合作備忘錄。雙方將攜手推進(jìn)跨界協(xié)作，運(yùn)用人工智能（AI）、大數(shù)據(jù)與物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，在智能...
2025-10-23 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)達(dá)實(shí)智能 727 0
思必馳與上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室五篇論文入選NeurIPS 2025
近日，機(jī)器學(xué)習(xí)與計(jì)算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域全球頂級(jí)學(xué)術(shù)頂級(jí)會(huì)議NeurIPS 2025公布論文錄用結(jié)果，思必馳-上海交大聯(lián)合實(shí)驗(yàn)室共有5篇論文被收錄。NeurIP...
2025-10-23 標(biāo)簽：實(shí)驗(yàn)室機(jī)器學(xué)習(xí)思必馳 308 0
機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）賦能化合物半導(dǎo)體制造：從源頭破局良率難題，Exensio平臺(tái)實(shí)現(xiàn)全流程精準(zhǔn)預(yù)測(cè)
在5G/6G通信、電動(dòng)汽車(chē)（EV）功率器件、新能源裝備等戰(zhàn)略領(lǐng)域，化合物半導(dǎo)體（SiC、GaN、GaAs等）已成為突破硅基材料性能瓶頸的核心載體。然而，...
2025-10-21 標(biāo)簽：電動(dòng)汽車(chē)機(jī)器學(xué)習(xí)半導(dǎo)體制造 326 0
沐曦聯(lián)合香港科技大學(xué)登上AI頂會(huì)
近日，沐曦PDE-AI Solution團(tuán)隊(duì)與香港科技大學(xué)合作，在兩大人工智能頂級(jí)會(huì)議NeurIPS2025與EMNLP 2025上發(fā)表重要研究成果，涵...
2025-10-14 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)沐曦 479 0
數(shù)字設(shè)計(jì)的新篇章：前沿技術(shù)與未來(lái)趨勢(shì)
在當(dāng)今電子產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字設(shè)計(jì)無(wú)疑是最核心的支柱。從智能手機(jī)到自動(dòng)駕駛汽車(chē)，從物聯(lián)網(wǎng)終端到高性能計(jì)算芯片，數(shù)字設(shè)計(jì)塑造了現(xiàn)代科技的方方面面。隨著產(chǎn)業(yè)對(duì)更高性...
2025-10-09 標(biāo)簽：AI數(shù)字設(shè)計(jì)機(jī)器學(xué)習(xí) 119 0
格靈深瞳參與研究的GA-DMS框架，為攻破上述技術(shù)難題提供了全新解決方案。研究團(tuán)隊(duì)通過(guò)數(shù)據(jù)構(gòu)建和模型架構(gòu)的協(xié)同改進(jìn)，推動(dòng)CLIP在人物表征學(xué)習(xí)中的應(yīng)用，...
2025-09-28 標(biāo)簽：AI機(jī)器學(xué)習(xí)格靈深瞳 253 0
作者： Tom Bocchino, STMicroelectronics 本博客將介紹并比較幾種專(zhuān)為物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計(jì)算設(shè)計(jì)的傳感系統(tǒng)架構(gòu)方法。每種方法在復(fù)...
2025-10-01 標(biāo)簽：傳感器mems機(jī)器學(xué)習(xí) 1.4k 0
格羅方德加入世界經(jīng)濟(jì)論壇全球燈塔工廠(chǎng)網(wǎng)絡(luò)
格羅方德（GlobalFoundries）位于新加坡的300毫米晶圓廠(chǎng)，于9月16日正式納入世界經(jīng)濟(jì)論壇（World Economic Forum）全球...
2025-09-17 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)格羅方德燈塔工廠(chǎng) 544 0
智慧醫(yī)療：驅(qū)動(dòng)醫(yī)療未來(lái)的創(chuàng)新引擎
? ? ? 智慧醫(yī)療是信息技術(shù)與醫(yī)學(xué)深度融合的產(chǎn)物，旨在提升醫(yī)療服務(wù)的效率、精準(zhǔn)性與可及性。其核心技術(shù)的突破正重塑現(xiàn)代醫(yī)療范式，為患者、醫(yī)生及醫(yī)療機(jī)構(gòu)帶...
2025-09-12 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)核心板智慧醫(yī)療 379 0
貿(mào)澤電子2025邊緣AI與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)創(chuàng)新論壇回顧（下）
隨著AI在數(shù)據(jù)中心運(yùn)營(yíng)中發(fā)揮核心作用，對(duì)高效、高性能電源解決方案的需求變得越來(lái)越重要。最顯著的趨勢(shì)之一是轉(zhuǎn)向更高的總線(xiàn)電壓，例如從12V過(guò)渡到48V甚至更高。
2025-09-04 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)貿(mào)澤電子邊緣AI 1k 0
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