分布式深度学习框架中，包括数据/模型切分、本地单机优化算法训练、通信机制、和数据/模型聚合等模块。现有的算法一般采用随机置乱切分的数据分配方式，随机优化算法（例如随机梯度法）的本地训练算法，同步或者异步通信机制，以及参数平均的模型聚合方式。
2018-07-09 08:48:22
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机器学习按照模型类型分为监督学习模型、无监督学习模型两大类。 1. 有监督学习 有监督学习通常是利用带有专家标注的标签的训练数据，学习一个从输入变量X到输入变量Y的函数映射
2023-09-05 11:45:061161 
机器学习模型指标在机器学习建模过程中，针对不同的问题，需采用不同的模型评估指标。
2023-09-06 12:51:50410 
人。6.IBM Watson Retrieve and Rank：开发人员可以将自定义数据加载到这个服务中，并使用相关算法来训练机器学习模型（Rank）。服务输出包括一系列相关文件和元数据。7.indico
2018-05-03 16:41:16
机器学习模型的性能度量
2020-05-12 10:27:21
``1 机器学习为什么需要策略?机器学习（machine learning）已然成为无数重要应用的基石——如今，在网络搜索、垃圾邮件检测、语音识别以及产品推荐等领域，你都能够发现它的身影。如果你或你
2018-11-30 16:45:03
上课时间安排：2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类
2022-04-28 18:56:07
通过XGBoost数据包实现。由于爱算法的良好的执行速度和鲁棒性，一直是机器学习竞赛中流行使用的算法。使用XGBoots另一个动机是微调超参数以提升模型性能的能力。在训练数据中，使用十折交叉验证
2018-05-07 15:29:44
无法保证；机器视觉可检测人眼难以分辨的精度，且不受主观性控制，多台相同设备在相同的参数设置下，均能保持相同的检测标准。5、检测成本：机器视觉前期投入较多，但属于一次性投入，可长期产出，随着行业发展，机器
2019-10-14 15:31:02
还需要处理模型的更新。模型更新的速度甚至可以非常高，因为模型需要定期地根据最新的数据进行再训练。 本文将描述一种更复杂的机器学习系统的一般部署模式，这些系统是围绕基于嵌入的模型构建的。要理解为什么这些
2022-11-02 15:09:52
我们技术资产和整个社会安全的日益严重的威胁。机器学习被证明是一把双刃剑：虽然ML使行业级恶意软件检测程序能够更有效地工作，但很快就会被不良行为者用来增强攻击的攻击能力。事实上，阿姆斯特丹大学的一组
2019-05-29 10:47:34
Edge Impulse是一个应用于嵌入式领域的在线的机器学习网站，不仅为用户提供了一些现成的神经网络模型以供训练，还能直接将训练好的模型转换成能在单片机MCU上运行的代码，使用方便，容易上手。本文
2021-12-20 06:51:26
嗨，编程我的“新”Spartan3an入门套件时遇到错误。在初始化链期间，Impact检测到许多未知设备，并以错误消息“检测到许多未知设备”结束。我的主板有缺陷还是配置问题？在此先感谢您的帮助。
2019-09-03 09:36:54
您好，我想问一下嘉楠官方有没有出一套基于K210开发板进行目标检测的训练流程呢？我想训练自己的数据集并部署到亚博智能K210开发板上，在网络上找到的yolo-for-k210项目所训练
2023-09-14 08:35:52
特性说明这个例子使用了一个预先训练过的模型——SSD_MobilenetV1，它是在TensorFlow中训练的。使用模型导入器VI加载该模型，以检测图像中的缺陷。该示例有两个控件：选择“图像控制”可
2020-07-29 17:41:31
不同的设备上运行：计算机的CPU，GPU，甚至是手机！训练模型为了训练我们的模型，我们首先需要定义一个指标来评估这个模型是好的。其实，在机器学习，我们通常定义指标来表示一个模型是坏的，这个指标称为成本
2018-03-30 20:05:33
Mali GPU 支持tensorflow或者caffe等深度学习模型吗？ 好像caffe2go和tensorflow lit可以部署到ARM，但不知道是否支持在GPU运行？我希望把训练
2022-09-16 14:13:01
本教程以实际应用、工程开发为目的，着重介绍模型训练过程中遇到的实际问题和方法。在机器学习模型开发中，主要涉及三大部分，分别是数据、模型和损失函数及优化器。本文也按顺序的依次介绍数据、模型和损失函数
2018-12-21 09:18:02
Pytorch模型如何通过paddlelite部署到嵌入式设备？
2021-12-23 09:38:19
处理器，最新一代的TDA4处理器在算例上得到了大幅提高的同时，在软件方面提供了更好地支持，同时提供了更多的深度学习模型的部署示例，方便开发人员快速开发迭代产品，极大地缩短的产品开发周期。图1. TIDL
2022-11-03 06:53:11
缺陷检测主要知识点：1Tensorflow-GPU环境的搭建Tensorflow object环境搭建学会如何标注图片如何labview快速通过迁移学习训练自己的模型如何利用labview生成优化后的OPENVINO模型IR如何利用labview调用训练后的PB模型和IR模型进行目标检测
2021-05-10 22:33:46
标注产品后通过训练平台完成模型训练经过少量样品训练得到测试结果，表明深度学习对传统视觉算法比较棘手的缺陷检测方面，能简单粗暴的解决问题，后续就是增加缺陷样品的收集，标注，以及模型的训练。龙哥手把手教
2020-08-16 18:12:01
智能技术，总体上说，机器学习主要需要三个阶段，训练、推理，其中由于训练的模型需要较高的算力和计算机性能要求，一般的步骤是在服务器上或是高性能计算机上进行训练后，形成成熟的模型后，再将模型进行剪枝、蒸馏
2023-02-27 23:28:20
端微量部署，优化，实现脱离电脑云，离线的情况下便捷的识别手语图像输入。⑤开源分享。预计成果①目前已经完成神经网络部分权重训练，根据OpenPose人体姿态开源模型和YOLOv3自训练手部模型检测视频
2020-09-25 10:11:50
准备开始为家猫做模型训练检测，要去官网https://maix.sipeed.com/home 注册帐号，文章尾部的视频是官方的，与目前网站略有出路，说明训练网站的功能更新得很快。其实整个的过程
2022-06-26 21:19:40
这个测评是建立对Intel文档的理解上的，电子发烧友是一个电子工程师更多的论坛，理解机器学习这种东西需要一定的理论基础，这里尽可能浅显地对文档进行介绍，目前我的开发环境配合Intel提供的模型优化器
2020-07-22 22:56:39
前两篇的连载会以机器学习理论为主，之后的文档就基本是纯实际应用了，不会有太多理论内容了：[ Darknet 训练目标检测模型 ]、[ RT-Thread 连接 ROS 小车控制 ]。这篇文章假定大家
2019-09-23 07:00:00
目录人工智能基本概念机器学习算法1. 决策树2. KNN3. KMEANS4. SVM5. 线性回归深度学习算法1. BP2. GANs3. CNN4. LSTM应用人工智能基本概念数据集：训练集
2021-09-06 08:21:17
收集数据，但这是一个不容忽视的步骤。世界上没有任何机器学习模型能够可靠地告诉你，你的机器或设备是否运行良好，或者在没有看到来自该机器或其他类似机器的实际数据的情况下即将崩溃。机器学习模型的开发、训练、测试、提炼
2022-06-21 11:06:37
的语音检测机器学习模型，该模型运行在 DSP 上。同样的情况也适用于其他的虚拟助手。图2. 唤醒词应用程序的组件来自哈佛大学学生的 TinyML 应用程序还包括汽车高速公路鹿检测(目标检测的一个例
2022-04-12 10:20:35
如果你从西雅图驾车往东行，要不了多久就会看到风力发电机组。这些巨大的机器遍布在连绵起伏的丘陵和平原上，从刮过其间从不间断的风中生产电力。其中每一台风机都会生成海量的数据。这些数据被用于强化机器学习
2021-07-12 06:19:05
的运行速度跟它的低层语言实现的运行速度相比拟的。你没有必要担心程序的运行速度。值得知道的Python程序库Scikit-learn你刚开始学机器学习吗？如果你需要一个涵盖了特征工程，模型训练和模型测试所有
2018-12-11 18:37:19
，使用labview训练和部署深度学习模型，并配备相关案例视频。课程目录：Tensorflow环境搭建Object_detection api安装相关py文件编译测试测试tensorflow目标检测学习
2020-08-10 10:38:12
1、在Arm虚拟硬件上部署PP-PicoDet模型 经典的深度学习工程是从确认任务目标开始的，我们首先来简单地介绍一下目标检测任务以及本期部署实战课程中我们所使用的工具和平台。 目标检测任务
2022-09-16 14:42:09
CV：基于Keras利用训练好的hdf5模型进行目标检测实现输出模型中的脸部表情或性别的gradcam(可视化)
2018-12-27 16:48:28
有很多方法可以将经过训练的神经网络模型部署到移动或嵌入式设备上。不同的框架在各种平台上支持Arm，包括TensorFlow、PyTorch、Caffe2、MxNet和CNTK，如Android
2023-08-02 06:43:57
我正在尝试使用 eIQ 门户训练人脸检测模型。我正在尝试从 tensorflow 数据集 (tfds) 导入数据集，特别是 coco/2017 数据集。但是，我只想导入 wider_face。但是，当我尝试这样做时，会出现导入程序错误，如下图所示。任何帮助都可以。
2023-04-06 08:45:14
通常不会攻击，直到玩家采取行动。附带说明一下，可以在运行时切换 NN 模型，如下面的示例代码所示：基于 Arm 的设备上的智能代理该游戏已部署到 Arm 设备上的 Windows。然后，我们
2022-08-15 15:43:38
机器学习 部署 嵌入式 介绍 (Introduction)Thanks to libraries such as Pandas, scikit-learn, and Matplotlib
2021-12-14 08:30:40
接近。如果我们用超高次多项式训（cha）练（zhi），则训练数据上的结果肯定为“全对”。这么说全部数据上的结果也接近全对了？不是的。这时的模型是多个“罐子取球”的叠加：在机器学习中，我们需要在巨大
2016-03-04 10:34:38
） 应用于 OCR 文本识别任务。我们将向您展示从模型训练到应用程序部署的端到端开发工作流程。您将学习如何： 1. 使用PaddleOCR获得经过训练的英文文本识别模型 2. 导出 Paddle
2022-09-02 14:48:31
我正在尝试通过 cube-ai 扩展将机器学习模型部署到 STM32H743ZIT6。该模型采用 .tflite 格式。当我尝试分析模型时，结果如下：该工具指出 MCU 总共有 512KB 可用，模型超过了它，但在数据表上我发现有 1024KB。什么原因？
2022-12-30 08:57:53
如何去设计一款合理的电子硬件解决方案，从而实现经济有效的大规模生产与部署？怎样去验证可部署目标硬件与软件算法模型之间的算法性能一致性？System Generator是什么?有什么功能？
2021-04-08 06:25:48
的数据可以对未来的数据进行推测与模拟，因此都是使用历史数据建立模型，即使用已经产生的数据去训练，然后使用该模型去拟合未来的数据。 在我们机器学习和深度学习的训练过程中，经常会出现过拟合和欠拟合的现象。训练一开始，模型通常会欠拟合，所以会对模型进行优化，然而等到训练到一定程度的时候，就需要解决过拟合的问题了。
2021-01-28 06:57:47
深度融合模型的特点，背景深度学习模型在训练完成之后，部署并应用在生产环境的这一步至关重要，毕竟训练出来的模型不能只接受一些公开数据集和榜单的检验，还需要在真正的业务场景下创造价值，不能只是为了PR而
2021-07-16 06:08:20
驱动程序，用于与DBM10芯片进行通信。SoC还具有跨平台工具链，该工具链支持所有常用的人工智能（AI）和机器学习（ML）框架，以简化算法部署。工程师可以开发，训练和测试算法；接下来，他们可以将其保存为标准
2021-03-03 10:46:14
我想用labview做一个数据采集上位机，下位机采集来的数据通过串口传到上位机，之后把数据输入机器学习模型中进行分类。听说可以用matlabscript，但是我看在matlab里使用模型时都是用的函数，比如predict()或是sim()，这些函数也可以在matlabscript里调用吗？
2018-03-21 23:20:24
上课时间安排2022年05月27日 — 2022年05月30日No.1 第一天一、机器学习简介与经典机器学习算法介绍 什么是机器学习？机器学习框架与基本组成机器学习的训练步骤机器学习问题的分类
2022-04-21 15:15:11
开发中使用的标准方法，即不是移动软件或独立设备。嵌入 。将你的模型直接嵌入到你的应用程序中。这通常用于机器人和独立设备，有时也用于移动应用程序。如果你打算直接将你的模型嵌入到你的应用程序中，那么你应该
2022-11-01 15:25:02
两种构建业务解决方案的途径，一个是通过自己使用机器学习PAI来开发，其中包括实验的构建、模型部署和应用等步骤；二是选择行业ISV，ISV通过在行业中的经验为客户构建出不同的，可部署在实际业务中的模型
2019-09-18 14:57:22
基于自组织映射网络聚类算法，提出HTTP 隧道攻击异常检测模型,讨论HTTP 连接样本特征、SOM 网络分步优化训练、漏报与误报率的平衡等问题，实现模型并对检测结果进行验证，结
2009-09-16 11:13:18
22 迈步机器人BEAR-H系列是用于辅助脑卒中患者步态康复训练的新型可穿戴式下肢外骨骼机器人。机器人拥有主动被动训练模式，通过对患者髋、膝、踝关节提供助力完成行走训练，可以节省人力，并提高康复效果
2023-09-20 17:25:48
简介 研究机器学习用例： 数据科学家建立了一个ML模型，并交给了一个工程团队在生产环境部署。数据工程师将使用Python的模型训练工作流和Java模型服务工作流整合。数据科学家专门设立岗位来训练后期
2017-10-10 14:27:150 监督学习的主要任务就是用模型实现精准的预测。我们希望自己的机器学习模型在新数据（未被标注过的）上取得尽可能高的准确率。换句话说，也就是我们希望用训练数据训练得到的模型能适用于待测试的新数据。正是这样
2017-10-12 15:33:420 移动端高级持续性威胁（APT）攻击是近年来出现的一种极其危险的攻击方式，通过窃取信息对设备造成高风险且可持续性的危害。而针对移动端入侵检测的方案由于检测特征不够完善，检测模型准确率不高且存在过拟合
2018-03-07 10:36:160 机器学习教育过程中通常倾向于深入学习机器学习算法，教导我们从技术层面上理解他们的运作方式。一旦你的模型被完全训练，将用某些数据集来标记模型的有效性。一旦模型被验证可以很好的完成任务，全套的软件产品将被进行部署。
2018-06-27 11:04:033777 机器学习的模型训练完成后，需要经过反覆的探索调校，What-If Tool不需撰写任何程式码，就能探索机器学习模型，让非开发人员眼能参与模型调校工作。
2018-09-14 14:47:282321 ，并在 TeslaGPU 上使用 DeepStream SDK 3.0 进行部署。这些模型针对 IVA 特定参考使用场景（如检测和分类）进行了全面地训练。
2018-12-07 14:45:472848 与 R2017a 推出的功能相结合，可以使用预训练模型进行迁移学习，包括卷积神经网络 (CNN) 模型（AlexNet、VGG-16 和 VGG-19）以及来自 Caffe 的模型（包括 Caffe Model Zoo）。可以从头开始开发模型，包括使用 CNN 进行图像分类、对象检测、回归等。
2019-09-16 10:52:471402 虽然Alteryx已经有能力根据基于R编程语言的模型构建、训练和评分，但推广基于Python、Py Spark和TensorFlow以及R的支持模型。推广将增加部署机器学习模型的能力，并为它们生成API，这些API可以从各种应用程序开发环境调用。
2020-03-31 15:38:322282 机器学习模型的训练，通常是通过学习某一组输入特征与输出目标之间的映射来进行的。一般来说，对于映射的学习是通过优化某些成本函数，来使预测的误差最小化。在训练出最佳模型之后，将其正式发布上线，再根据未来
2020-04-10 08:00:000 这篇文章提供了可以采取的切实可行的步骤来识别和修复机器学习模型的训练、泛化和优化问题。
2020-05-04 12:08:002347 国外媒体报道，在上周关于勒索软件攻击网络连接存储设备的消息之后，联想EMS的Iomega NAS存储设备被发现易受攻击。
2020-07-23 11:54:171005 对抗机器学习的最新研究开始关注自主驾驶中的视觉感知，并研究了目标检测模型的对抗示例。然而在视觉感知管道中，在被称为多目标跟踪的过程中，检测到的目标必须被跟踪，以建立周围障碍物的移动轨迹。由于多目标
2021-02-01 11:04:061902 
另一个因素在于，大多数系统都在统一的软件堆栈上运行，因此，在攻击者知道如何接管特定模型或操作平台的那一刻，他通常能够都访问更多具有类似特征的设备。
2021-03-04 14:02:082522 深度学习作为人工智能技术的重要组成部分，被广泛应用于计算机视觉和自然语言处理等领域。尽管深度学习在图像分类和目标检测等任务中取得了较好性能，但是对抗攻击的存在对深度学习模型的安全应用构成了潜在威胁
2021-03-12 13:45:5374 为提高卷积神经网络目标检测模型精度并增强检测器对小目标的检测能力，提出一种脱离预训练的多尺度目标检测网络模型。采用脱离预训练检测网络使其达到甚至超过预训练模型的精度，针对小目标特点
2021-04-02 11:35:5026 机器学习开始在越来越多的行业中得到应用，但使用机器学习执行任务的软件一直受限于第三方软件商更新模型文中基于区块链，将训练神经网络消耗的算力和区块链的工作量证明机制相结合，提出并实现了模型链。模型
2021-04-14 16:09:2615 作为模型的初始化词向量。但是，随机词向量存在不具备语乂和语法信息的缺点;预训练词向量存在¨一词-乂”的缺点，无法为模型提供具备上下文依赖的词向量。针对该问题，提岀了一种基于预训练模型BERT和长短期记忆网络的深度学习
2021-04-20 14:29:0619 攻击模型，在该模型下设计基于Q学习算法的伪装攻击检测算法，实现在动态环境下对伪装攻击的检测，在此基础上，分析密钥生成策略在假设检验中的漏报率、误报率和平均错误率以检验算法性能。实验结果表明，该算法能够在动态
2021-05-11 11:48:395 根据密码芯片功耗曲线的特性，对支持向量机、随机森林、K最近邻、朴素贝叶斯4种机器学习算法进行分析研究，从中选择用于功耗分析攻击的最优算法。对于机器学习算法的数据选取问题，使用多组数量相同但组成元素
2021-06-03 15:53:585 本文首先介绍了用小样本训练模型会导致的问题，再介绍了Few-Shot Learning的基本原理即三大思路下的方法。
2021-06-23 15:02:116238 上，目标检测模型的训练和部署的过程： 设备端 ML 学习路径：关于如何在移动设备上，训练和部署自定义目标检测模型的分步教程，无需机器学习专业知识。 设备端 ML 学习路径 https
2021-08-16 17:09:582877 XENSIV™ 传感器中获取数据、训练机器学习 （ML） 模型，并直接在超低功耗 PSoC™ 6 微控制器 （MCU） 上部署实时推理模型。
2022-02-11 10:44:131281 虽然大多数深度学习模型都是在 Linux 系统上训练的，但 Windows 也是一个非常重要的系统，也可能是很多机器学习初学者更为熟悉的系统。要在 Windows 上开发模型，首先当然是配置开发环境
2022-11-08 10:57:441101 当我们辛苦收集数据、数据清洗、搭建环境、训练模型、模型评估测试后，终于可以应用到具体场景，但是，突然发现不知道怎么调用自己的模型，更不清楚怎么去部署模型！ 这也是今天“计算机视觉研究院”要和大家
2022-12-01 11:30:361684 设备上的训练（On-device Training）允许预训练的模型在部署后适应新环境。通过在移动端进行本地训练和适应，模型可以不断改进其结果并为用户定制模型。例如，微调语言模型让其能从输入历史中学习
2022-12-05 15:06:28630 机器学习正在突飞猛进地发展，新的神经网络模型定期出现。这些模型针对特定数据集进行了训练，并经过了准确性和处理速度的证明。开发人员需要评估 ML 模型，并确保它在部署之前满足预期的特定阈值和功能
2022-12-06 14:35:10456 
软件六大核心功能模型，支持流程设计与一键批量数据运行，其中读码、OCR识别、深度学习模型训练与部署都是当期机器视觉领域人才必须掌握的开发技能与核心技术。
2023-01-04 11:26:42472 本教程针对目标检测算法yolov5的训练和部署到EASY-EAI-Nano(RV1126)进行说明。
2023-01-05 18:00:322155 
与传统机器学习相比，深度学习是从数据中学习，而大模型则是通过使用大量的模型来训练数据。深度学习可以处理任何类型的数据，例如图片、文本等等；但是这些数据很难用机器完成。大模型可以训练更多类别、多个级别的模型，因此可以处理更广泛的类型。另外：在使用大模型时，可能需要一个更全面或复杂的数学和数值计算的支持。
2023-02-16 11:32:371605 预训练 AI 模型是为了完成特定任务而在大型数据集上训练的深度学习模型。这些模型既可以直接使用，也可以根据不同行业的应用需求进行自定义。 如果要教一个刚学会走路的孩子什么是独角兽，那么我们首先应
2023-04-04 01:45:021025 如何评估机器学习模型的性能？典型的回答可能是：首先，将训练数据馈送给学习算法以学习一个模型。第二，预测测试集的标签。第三，计算模型对测试集的预测准确率。
2023-04-04 14:15:19549 作为深度学习领域的 “github”，HuggingFace 已经共享了超过 100,000 个预训练模型
2023-05-19 15:57:43494 
预训练 AI 模型是为了完成特定任务而在大型数据集上训练的深度学习模型。这些模型既可以直接使用，也可以根据不同行业的应用需求进行自定义。
2023-05-25 17:10:09595 Modzy在云中和边缘部署机器学习模型。他们构建了上面的演示，以向他们的制造客户展示在工厂中使用机器学习来检测缺陷是多么容易和经济实惠。
2023-06-12 10:37:19193 
实践中的机器学习：在 Google 云平台上部署 ML 模型
2023-07-05 16:30:36382 
机器学习是一种方法，利用算法来让机器可以自我学习和适应，而且不需要明确地编程。在许多应用中，需要机器使用历史数据训练模型，然后使用该模型来对新数据进行预测或分类
2023-08-02 17:36:34333 深度学习框架区分训练还是推理吗 深度学习框架是一个非常重要的技术，它们能够加速深度学习的开发与部署过程。在深度学习中，我们通常需要进行两个关键的任务，即训练和推理。训练是指使用训练数据训练神经网络
2023-08-17 16:03:11906 想在STM32 MCU上部署机器学习模型？这份入门教程，让你一学就会~
2023-10-18 17:45:562624 
Torchvision是基于Pytorch的视觉深度学习迁移学习训练框架，当前支持的图像分类、对象检测、实例分割、语义分割、姿态评估模型的迁移学习训练与评估。支持对数据集的合成、变换、增强等，此外还支持预训练模型库下载相关的模型，直接预测推理。
2023-09-22 09:49:51391 
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现圆检测与圆心位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个自定义的圆检测与圆心定位预测模型
2023-12-21 10:50:05529 
Hello大家好，今天给大家分享一下如何基于深度学习模型训练实现工件切割点位置预测，主要是通过对YOLOv8姿态评估模型在自定义的数据集上训练，生成一个工件切割分离点预测模型
2023-12-22 11:07:46259 
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