标签
机器学习
相关的文章：本列表汇集了关于机器学习的多篇文章，涵盖基础理论、应用实例及最新发展，助力读者深入理解这一领域的前沿动态。
How I passed AWS Certified AI Practitioner (AIF-C01) Hoang Dang Khoa ・ Jan 20 #aws #ai #certification
抱歉，您提供的文本没有具体的文章内容。请提供详细信息，我将为您总结。
本文探讨了人工智能系统中的被遗忘权（RTBF）概念，解决了传统数据擦除方法的不足。我们提出了一种“为被遗忘而设计”的隐私保护主动方法，在AI模型训练过程中集成了特定实例的模糊化技术，显著降低了隐私风险，同时保持模型准确性。这项工作为隐私保护的AI系统开发提供了坚实框架，以符合心理学上的动机遗忘理论，并确保遵循隐私法规。
本文探讨了人工智能系统中的被遗忘权（RTBF），提出了一种“为被遗忘而设计”的隐私保护方法，通过模糊化技术降低隐私风险，同时保持模型的准确性，为隐私保护的AI系统开发提供了框架。
本研究解决了蓝瓶水母在澳大利亚海滩的存在和预测中的缺席标签不可靠及类别不平衡的问题。通过采用合成少数类过采样技术(SMOTE)和其他数据增强技术，研究发现面对类别重叠和模糊缺席数据时，以存在为中心的方法更为有效。关键发现是风向是影响蓝瓶出现的重要因素，并且随机森林结合合成负类方法是最优的预测模型，为减少蓝瓶水母对海滩游客的风险提供了重要的见解。
本研究分析了蓝瓶水母在澳大利亚海滩的预测，采用合成少数类过采样技术(SMOTE)等方法，发现风向是关键因素，随机森林模型表现最佳，为降低游客风险提供了重要见解。
The world of DevOps is evolving rapidly, and 2025 marks a turning point as Artificial Intelligence (AI) and Machine Learning (ML) play an increasingly transformative role. These technologies are...
到2025年，人工智能（AI）和机器学习（ML）将在DevOps中发挥关键作用，推动智能自动化、增强监控、优化资源管理、革新测试、促进持续学习与改进，提升安全性并减少人为错误。企业应积极采用这些技术，以更高效地交付高质量软件。
The Android ecosystem is one of the most dynamic and rapidly evolving platforms in the tech industry. With billions of devices running Android worldwide, developers face the challenge of...
安卓生态系统快速发展，AI和机器学习在应用测试中发挥重要作用，通过智能测试用例生成、自愈测试脚本和缺陷预测分析等方式提升测试效率和覆盖率。尽管面临数据质量和技能差距等挑战，AI和ML的应用将推动安卓测试的未来发展。
On this week's episode of the podcast, I interview Jiquan Ngiam. He's a former Google Brain engineer who's building tools to make AI useful for everyone – not just developers. We talk about the...
本期播客采访了前谷歌Brain工程师Jiquan Ngiam，探讨了AI的实际能力与局限性，以及开发者与非开发者如何有效利用AI工具。
![AI现实与推测：前谷歌机器学习工程师Jiquan Ngiam的访谈 [播客#156]](https://cdn.hashnode.com/res/hashnode/image/upload/v1737151884317/c5b49f86-1f4a-45fd-bf2f-48ed084c1762.png)
Introduction Machine Learning has become a popular term in today's technological world. It's revolutionizing fields and influencing everyday life. Understanding its basic concepts is essential...
机器学习在现代科技中广泛应用，影响医疗、投资和无人驾驶等领域。人工智能分为弱AI和强AI，初学者应掌握数据、算法和Python编程等基础知识，通过在线平台学习，开启AI之旅。
In recent years, many of our applications have been driven by the high volume of data that we are able to collect and process. Some may refer to us being in the age of data. One of the essential...
随着数据驱动应用的增加，异常检测变得至关重要。利用机器学习技术，如OneClassSVM和Isolation Forest，可以有效识别异常数据，解决技术问题或发现新机会。这些方法广泛应用于网络安全和金融欺诈等领域，能够快速分析复杂数据，提升商业智能。
Educating Machines. William-Muko ・ Jan 16 #machinelearning #ai #aws #productivity
抱歉，您提供的文本没有具体的文章内容，因此无法进行总结。请提供完整的文章内容，我将为您进行总结。
本研究解决了交互式计算笔记本在维护和编辑中的困难，提供了首个包含48,398个Jupyter notebook编辑的数据集，以支持对编辑行为的分析。通过首次使用大型语言模型预测这些编辑，研究发现编辑通常是高度局部化的，虽然大型模型在性能上优于小型模型，但在准确性上仍显不足，这突出显示了上下文信息在改进模型性能中的重要性。
本研究提供了首个包含48,398个Jupyter notebook编辑的数据集，分析了编辑行为。结果显示，编辑行为高度局部化，大型语言模型的表现优于小型模型，但准确性仍有待提高，强调了上下文信息的重要性。
正在访问的资源需要验证您是否真人。
或在微信中搜索公众号“小红花技术领袖”并关注
第二步：在公众号对话中发送验证码：