机器学习

①浩瀚深度股东联创永钦拟减持不超过2.17%股份；
②安必平股东拟合计减持公司不超3%股份；
③必贝特科创板IPO发审状态更新。

IT领导者们识别出了正在改变他们工作方式的技术，以及未来可能出现的趋势。在某些情况下，那些最具颠覆潜力的技术已经是你技术栈的一部分。

快科技6月18日消息，在WWDC开发者大会上，苹果正式推出iOS 18系统，iPhone 15 Pro Max现在可以升级到iOS 18测试版。Geekbench跑分网站显示，运

在生成式人工智能（GenAI）帮助下，麻省理工和瑞士巴塞尔大学的研究人员开发了一种新的机器学习（ML）框架，可以帮助发现关于材料科学的新见解。这项研究的结果发表在《物理评论快报》上。

本文总结了几个机器学习初学者必须掌握的数学主题，包括微积分、函数、方程、图形分析等。微积分在机器学习算法的优化过程中扮演核心角色;函数和方程是对数据进行建模的基础;图形知识则是进行数据可视化分析和模型诊断的利器。

扩散模型(Diffusion Models)是一种基于概率论的生成模型，最初源自物理学中的扩散过程理论，比如墨水在水中的扩散过程。在机器学习领域，这一概念被创造性地应用于数据生成任务，特别是图像和声音的合成。

如今，基于互联网服务的欺诈案例时常登顶媒体头条，而使用在线服务和数字交易的金融行业尤其成为了重灾区。

高强度和高重复的激光器能快速连续每秒发射多次强大的光。商业聚变能源工厂和先进的紧凑型辐射源都依赖这种激光系统。然而，人类的反应时间不足以管理这种速射系统，应用面临挑战。

特征选择是构建机器学习模型过程中的决定性步骤。为模型和我们想要完成的任务选择好的特征，可以提高性能。

Elasticsearch 在不同领域展现了其强大的应用能力，从全文搜索到实时分析，再到机器学习和地理数据应用，它无疑是一个多功能且高效的搜索和分析引擎。

梯度提升是一种先进的机器学习技术。它依次构建多个弱预测模型（通常是决策树）。每个新模型都逐渐最小化整个模型的损失函数（误差）。

机器学习是人工智能的重要分支，它赋予计算机从数据中学习的能力，并能够在无需明确编程的情况下改进自身性能。

回到机器学习的“古老”时代，在您可以使用大型语言模型（LLM）作为调优模型的基础之前，您基本上必须在所有数据上训练每个可能的机器学习模型，以找到最佳（或最不糟糕）的拟合。

本文探讨了可解释性人工智能 (XAI)，重点是通过LIME和SHAP等技术使人工智能系统的决策更加透明和可理解。

本文由GreenBit.AI团队撰写，团队的核心成员来自德国哈索·普拉特纳计算机系统工程院开源技术小组。我们致力于推动开源社区的发展，倡导可持续的机器学习理念。我们的目标是通过提供更具成本效益的解决方案，使人工智能技术在环境和社会层面产生积极影响。