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Datawhale AI 夏令营 机器学习分析的基础, torch的使用及如何使用torch搭建一个降水预测模型

作者：用户77发布时间：2024-08-03
机器学习

机器学习分析基础 在深入机器学习分析之前，你需要掌握一些基础知识： 线性代数：理解向量、矩阵、线性变换和特征值等概念。 微积分：熟悉导数和梯度下降算法。 概率论与统计学：了解概率分布、期望、方差以及假...【查看原文】

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Datawhale AI夏令营 AI极端降水预报

一、课程引入 通过介绍天气预报、降水预测等场景可以利用数据分析和深度学习实现精准预测，激发学习兴趣，开启本次课程。 二、机器学习与深度学习 1、机器学习 定义：人工智能的分支，使计算机利用数据改进性能，无需明确编程。 通俗理解：像学生通过教材学习，在考试或实践中取得好成绩。 核心思想：通过算法和统计模型，从经验中学习，识别模式，做出预测或决策。 分类：监督学习（从标记的训练数据中学习）、无监督学习（处理未标记数据找结构和模式）。 任务分类：根据输出是否离散，分为分类与回归。 2、深度学习 是机器学习中神经

深度学习机器学习人工智能编程

啊啊啊斗呀 2024-07-30

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营--Task1机器学习基础

基本概念 机器学习就是让机器具备找一个函数的能力。 这句话强调了机器学习的核心任务是通过数据训练来发现和优化一个映射输入到输出的函数（模型），让机器在非预设条件下能够根据某种逻辑推导数要调用的方法，即函数。这使得计算机能够根据从数据中学到的模式，对新的数据进行预测或分类。 例如，垃圾邮件检测。我们希望找到一个函数，它可以将电子邮件的特征（如关键词、发送者等）映射到“垃圾邮件”或“正常邮件”的标签上。机器学习模型（如支持向量机、决策树）会从已有的标记数据中学习，找到适合的分类函数。 机器学习的任务 回归（r

苹果机器学习

Grumpymanrush 2024-08-27

DataWhale AI夏令营一期NLP方向总结

基于 Datawhale × 科大讯飞 暑期夏令营项目制作由于时间原因，后期没有跟进，这里做个总结夏令营合集链接（二次元的Datawhale）：https://space.bilibili.com/431850986/channel/collectiondetail?sid=1547964因为学校不开设NLP方向课程，本次活动参与纯粹只是基于兴趣去了解，加上给这个假期没有太多活的我找点事干。后期的话可能倾向于ML或者CV方向。NLP的火爆，毫无疑问源自于最近爆火的ChatGPT带来的新一轮AI革命。这里推

科大讯飞ChatGPT

Traveler-小小音 2023-07-30

AIGC创作营-Datawhale x魔搭AI夏令营

《AIGC 创作技巧探索日记》 [日期] 2024 年 8 月 10 日 星期六 天气：下雨转最爱的晴天 [图片] 今天我的主要目标是通过深入动手编写代码及利用 SDXL 模型，更透彻地理解 AIGC 的原理与应用，从而提升自己利用 AIGC 进行创作的能力，探寻其在不同领域的可能性。 [图片] 我参加了 2024 AI 夏令营，它由 Datawhale 主办，联合了科大讯飞、阿里云天池、蚂蚁集团、英特尔、浪潮信息、魔搭社区等国内外头部 AI 企业。我首先加入了微信学习群，然后按照教程开始在阿里云 PA

AIGC编程科大讯飞

Joypeace917 2024-08-11

Datawhale X 李宏毅苹果书 AI夏令营 深度学习(入门笔记)

本期夏令营学习目标是——通过《深度学习详解》和李宏毅老师 21年的机器学习课程视频，入门机器学习，并尝试学习深度学习，展开代码实践。 《深度学习详解》主要内容源于《机器学习》（2021年春），选取了《机器学习》（2017年春） 的部分内容，在这些基础上进行了一定的原创，补充了不少除这门公开课之外的深度学习相关知识。在理论严谨的基础上，本书保留了公开课中大量生动有趣的例子，帮助读者从生活化的角度理解深度学习的概念、建模过程和核心算法细节，包括——卷积神经网络、Transformer、生成模型、自监督学习（

苹果深度学习机器学习编程

leezone0321 2024-08-26

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