人工智能预制模型是什么意思-什么是机器学习模型？

在数据的支持下，机器学习模型是人工智能的数学引擎，是可以比人类更快地发现模式并做出预测的算法的表达。

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人工智能是我们这个时代最具变革性的技术。 要开启AI之旅，需要机器学习模型作为引擎。

什么是机器学习模型？

机器学习模型是一种算法的表达，它梳理大量数据以发现模式或做出预测。 机器学习 (ML) 模型由数据驱动，是人工智能的数学引擎。

例如人工智能预制模型是什么意思，适用于计算机视觉的机器学习模型可以识别实时视频中的汽车和行人。 适用于自然语言处理的机器学习模型可以翻译单词和句子。

基本上ip形象，机器学习模型是对象及其关系的数学表示。 这些对象可以是任何东西，从任何社交网络帖子上的“喜欢”到实验室实验中的分子。

适用于各种用途的 ML 模型

由于对于什么可以成为机器学习模型的特征没有限制，因此人工智能的使用也没有限制。 可以进行无限的组合。

数据科学家已经创建了一系列可用于不同目的的机器学习模型，并且更多的模型正在开发中。

ML 模型的简要分类 ML 模型类型用例

线性线性回归分类

数字数据模式，例如财务电子表格

图形模型

欺诈检测或情绪感知

决策树/随机森林

预测结果

深度学习神经网络

计算机视觉、自然语言处理等

例如，线性模型使用代数来预测财务预测中变量之间的关系。 图模型使用图形来表示概率，例如消费者是否会选择购买某种产品。 借用分支的比喻人工智能预制模型是什么意思，一些机器学习模型采用决策树或决策树组（称为随机森林）的形式。

在 2012 年人工智能爆炸式增长中，研究人员发现深度学习是寻找模式和做出预测的最有效技术之一。 它受到脑细胞模式和功能的启发，因此使用称为神经网络的机器学习模型。

面向大众的 ML 模型

深度学习因其机器学习模型的结构而得名。 它将特征和关系相互叠加，形成一个优秀的数学三明治。

另一位评论员描述的两种深度学习模型因其在寻找模式方面的惊人准确性而无处不在。

卷积神经网络 (CNN) 通常用于计算机视觉，其功能类似于自动驾驶汽车的“眼睛”，有助于利用医学成像来检测疾病。 时态递归神经网络和翻译器 (RNN) 专门用于分析口语和书面语言，是 Amazon Alexa、Google Assistant 和 Apple Siri 背后的引擎。

深度学习神经网络因其多层结构而得名。 嘘！选择一个预训练模型

选择正确的模型系列（例如 CNN、RNN 或 Transformer）是一个良好的开始。 但这仅仅是开始。

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在机器学习中，这称为预训练模型。 它使用与用例中的数据相似的大型训练数据集进行优化。 数据关系（也称为权重和偏差）针对目标应用程序进行了优化。

训练模型需要极其庞大的数据集、大量的人工智能专业知识和强大的计算能力。 明智的买家会购买预先训练的模型以节省时间和金钱。

您想联系谁？

如果您要购买预先训练的模型表情包设计，请找到您可以信任的经销商。

NVIDIA 将其经销商名称放在一个名为 NGC 目录的在线库中，其中包含经过审查的预训练模型。 它们涵盖了一系列人工智能任务，例如计算机视觉和对话式人工智能。

用户知道他们得到的是什么，因为目录中的模型带有简短的描述。 它们就像潜在员工的凭证。

模型简介描述了模型训练的领域、训练的数据集以及预期性能。 它们提供透明度和信心，帮助您为您的用例选择正确的模型。