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標(biāo)簽 > 機(jī)器學(xué)習(xí)
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。
機(jī)器學(xué)習(xí)（Machine Learning， ML）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(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）是一門多領(lǐng)域交叉學(xué)科，涉及概率論、統(tǒng)計學(xué)、逼近論、凸分析、算法復(fù)雜度理論等多門學(xué)科。專門研究計算機(jī)怎樣模擬或?qū)崿F(xiàn)人類的學(xué)習(xí)行為，以獲取新的知識或技能，重新組織已有的知識結(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庫，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)知識庫完成任務(wù)，同時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，知識庫和執(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題完全由上述3部分確定。下面我們分別敘述這3部分對設(shè)計學(xué)習(xí)系統(tǒng)的影響。
影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的最重要的因素是環(huán)境向系統(tǒng)提供的信息?；蛘吒唧w地說是信息的質(zhì)量。知識庫里存放的是指導(dǎo)執(zhí)行部分動作的一般原則，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)提供的是雜亂無章的指導(dǎo)執(zhí)行具體動作的具體信息，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)動作的一般原則，放入知識庫，這樣學(xué)習(xí)部分的任務(wù)就比較繁重，設(shè)計起來也較為困難。
因為學(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)出來的規(guī)則可能正確，也可能不正確。這要通過執(zhí)行效果加以檢驗。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)庫中刪除。
知識庫是影響學(xué)習(xí)系統(tǒng)設(shè)計的第二個因素。知識的表示有多種形式，比如特征向量、一階邏輯語句、產(chǎn)生式規(guī)則、語義網(wǎng)絡(luò)和框架等等。這些表示方式各有其特點，在選擇表示方式時要兼顧以下4個方面：
?。?）表達(dá)能力強(qiáng)。
?。?）易于推理。
?。?）容易修改知識庫。
?。?）知識表示易于擴(kuò)展。
對于知識庫最后需要說明的一個問題是學(xué)習(xí)系統(tǒng)不能在全然沒有任何知識的情況下憑空獲取知識，每一個學(xué)習(xí)系統(tǒng)都要求具有某些知識理解環(huán)境提供的信息，分析比較，做出假設(shè)，檢驗并修改這些假設(shè)。因此，更確切地說，學(xué)習(xí)系統(tǒng)是對現(xiàn)有知識的擴(kuò)展和改進(jìn)。
執(zhí)行部分是整個學(xué)習(xí)系統(tǒng)的核心，因為執(zhí)行部分的動作就是學(xué)習(xí)部分力求改進(jìn)的動作。同執(zhí)行部分有關(guān)的問題有3個：復(fù)雜性、反饋和透明性。
半導(dǎo)體缺陷檢測升級：機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)攻克類別不平衡難題，小數(shù)據(jù)也能精準(zhǔn)判，降本又提效!
一、引言機(jī)器學(xué)習(xí)（ML）在半導(dǎo)體制造領(lǐng)域的應(yīng)用，正面臨傳統(tǒng)算法難以突破的核心瓶頸。盡管行業(yè)能產(chǎn)生海量生產(chǎn)數(shù)據(jù)，但兩大關(guān)鍵問題始終未能有效解決：一是極端類...
2025-11-05 標(biāo)簽：半導(dǎo)體檢測機(jī)器學(xué)習(xí) 58 0
支持向量機(jī) (SVM) 是一種有監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)算法，它能找到分離兩個類的數(shù)據(jù)點的最佳超平面。
2025-10-21 標(biāo)簽：matlab支持向量機(jī)機(jī)器學(xué)習(xí) 176 0
TensorRT-LLM的大規(guī)模專家并行架構(gòu)設(shè)計
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)模專家并行架構(gòu)設(shè)計與創(chuàng)新實現(xiàn)。
2025-09-23 標(biāo)簽：cpu機(jī)器學(xué)習(xí)LLM 494 0
量子機(jī)器學(xué)習(xí)入門：三種數(shù)據(jù)編碼方法對比與應(yīng)用
在傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)中數(shù)據(jù)編碼確實相對直觀：獨熱編碼處理類別變量，標(biāo)準(zhǔn)化調(diào)整數(shù)值范圍，然后直接輸入模型訓(xùn)練。整個過程更像是數(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 390 0
芯行紀(jì)機(jī)器學(xué)習(xí)優(yōu)化工具AmazeME-Place簡介
布局(Placement)是芯片后端設(shè)計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 3k 0
在RT-Thread上部署TensorFlow Lite實現(xiàn)交通工具識別（附虛擬U盤部署技巧）
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，邊緣處理的場景越來越多，一些針對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 3.6k 0
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。簡單來說，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)用于測量地震和震顫，在地震反射測...
2025-07-25 標(biāo)簽：adc機(jī)器學(xué)習(xí)樹莓派 641 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)無法滿足高效處理大規(guī)模數(shù)據(jù)和復(fù)雜模型的需求。FPGA（現(xiàn)場...
2025-07-16 標(biāo)簽：FPGA人工智能機(jī)器學(xué)習(xí) 2.5k 0
機(jī)器學(xué)習(xí)異常檢測實戰(zhàn)：用Isolation Forest快速構(gòu)建無標(biāo)簽異常檢測系統(tǒng)
本文轉(zhuǎn)自：DeepHubIMBA無監(jiān)督異常檢測作為機(jī)器學(xué)習(xí)領(lǐng)域的重要分支，專門用于在缺乏標(biāo)記數(shù)據(jù)的環(huán)境中識別異常事件。本文深入探討異常檢測技術(shù)的理論基礎(chǔ)...
2025-06-24 標(biāo)簽：檢測系統(tǒng)檢測機(jī)器學(xué)習(xí) 1.1k 0
【RA8D1-Vision Board】openmv實現(xiàn)鳥巢識別 | 技術(shù)集結(jié)
項目簡介本項目使用EdgeImpulse進(jìn)行模型的訓(xùn)練。EdgeImpulse是一個端到端的開發(fā)平臺，專為構(gòu)建和部署嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)模型而設(shè)計。它使開發(fā)人...
2025-06-22 標(biāo)簽：嵌入式機(jī)器學(xué)習(xí)openMV 449 0
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如何解決開發(fā)機(jī)器學(xué)習(xí)程序時Keil項目只能在調(diào)試模式下運(yùn)行，但無法正常執(zhí)行的問題？
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基于米爾瑞芯微RK3576開發(fā)板的創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境方案
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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？
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基于瑞芯微米爾RK3576開發(fā)板創(chuàng)建機(jī)器學(xué)習(xí)環(huán)境
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TDA4 Edge AI處理器的性能和效率基準(zhǔn)測試立即下載
類別：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)檢測實現(xiàn)立即下載
類別：電子資料 2024-09-03 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)跌倒檢測
機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)2立即下載
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機(jī)器學(xué)習(xí)與深度學(xué)習(xí)1立即下載
類別：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
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用賽靈思FPGA加速機(jī)器學(xué)習(xí)推斷立即下載
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FPGA在新興DNN推理領(lǐng)域的應(yīng)用立即下載
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Sentry ND網(wǎng)絡(luò)防御：實時無監(jiān)督機(jī)器學(xué)習(xí)解決方案立即下載
類別：電子資料 2023-09-13 標(biāo)簽：網(wǎng)絡(luò)安全Sentry機(jī)器學(xué)習(xí)
類別：電子資料 2023-09-14 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)智能設(shè)計
類別：電子資料 2023-09-14 標(biāo)簽：AI引擎機(jī)器學(xué)習(xí)
光子精密閃測儀 為中國制造提供更可靠、更高效、更懂工藝的尺寸測量方案
光子精密AI閃測儀不僅是技術(shù)迭代的產(chǎn)物，更是質(zhì)量管控范式的升級。它推動制造企業(yè)從“事后檢測”轉(zhuǎn)向“過程可控”，從“依賴人工”走向“數(shù)據(jù)驅(qū)動”。 作為國...
2025-11-08 標(biāo)簽：機(jī)器學(xué)習(xí)智能制造閃測儀 194 0
從MLPerf Storage v2.0看存儲系統(tǒng)如何選擇
在當(dāng)下數(shù)智化浪潮中，數(shù)據(jù)中心架構(gòu)正經(jīng)歷深度重塑。從GPU集群到網(wǎng)絡(luò)帶寬，從電力負(fù)載到能效管理，每一項設(shè)計都在被重新定義。
2025-10-28 標(biāo)簽：戴爾數(shù)據(jù)中心機(jī)器學(xué)習(xí) 886 0
用數(shù)據(jù)驅(qū)動的 “不給糖就搗蛋”，讓你的萬圣節(jié)收獲最大化
每年最 “毛骨悚然” 的時節(jié)終于正式到來了。 當(dāng)世界各地的大人們忙著布置萬圣節(jié)裝飾、準(zhǔn)備美味零食、舉辦聚會時，孩子們則在精心謀劃策略，一心想在 “不給糖...
2025-10-27 標(biāo)簽：預(yù)測分析Minitab機(jī)器學(xué)習(xí) 131 0
2025年10月23日，達(dá)實智能與嶺南大學(xué)（嶺大）于達(dá)實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)實智能 793 0
思必馳與上海交大聯(lián)合實驗室五篇論文入選NeurIPS 2025
近日，機(jī)器學(xué)習(xí)與計算神經(jīng)科學(xué)領(lǐng)域全球頂級學(xué)術(shù)頂級會議NeurIPS 2025公布論文錄用結(jié)果，思必馳-上海交大聯(lián)合實驗室共有5篇論文被收錄。NeurIP...
2025-10-23 標(biāo)簽：實驗室機(jī)器學(xué)習(xí)思必馳 404 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平臺實現(xiàn)全流程精準(zhǔn)預(yù)測
在5G/6G通信、電動汽車（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：電動汽車機(jī)器學(xué)習(xí)半導(dǎo)體制造 395 0
近日，沐曦PDE-AI Solution團(tuán)隊與香港科技大學(xué)合作，在兩大人工智能頂級會議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 683 0
數(shù)字設(shè)計的新篇章：前沿技術(shù)與未來趨勢
在當(dāng)今電子產(chǎn)業(yè)中，數(shù)字設(shè)計無疑是最核心的支柱。從智能手機(jī)到自動駕駛汽車，從物聯(lián)網(wǎng)終端到高性能計算芯片，數(shù)字設(shè)計塑造了現(xiàn)代科技的方方面面。隨著產(chǎn)業(yè)對更高性...
2025-10-09 標(biāo)簽：AI數(shù)字設(shè)計機(jī)器學(xué)習(xí) 156 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)隊通過數(shù)據(jù)構(gòu)建和模型架構(gòu)的協(xié)同改進(jìn)，推動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 287 0
作者： Tom Bocchino, STMicroelectronics 本博客將介紹并比較幾種專為物聯(lián)網(wǎng)和邊緣計算設(shè)計的傳感系統(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
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