Dropout，深度学习中防止过拟合的有效策略 深度学习模型在近年来取得了巨大的成功，广泛应用于计算机视觉、自然语言处理、语音识别等领域，随着模型复杂度的增加，过拟合（Overfitting）问题变得日益突出... 智能展会 日本人工智能展 15 2025-07-01
K近邻算法，原理、应用与优化 K近邻算法：从原理到实践的全方位解析K近邻算法（K-Nearest Neighbors, KNN）是机器学习中最基础且经典的算法之一，属于监督学习中的分类和回归... 智能展会 日本人工智能展 17 2025-07-01
支持向量机，原理、应用与未来展望 支持向量机（Support Vector Machine, SVM）是一种强大的监督学习算法，广泛应用于分类和回归任务，自20世纪90年代由Vapnik等人提出... 智能展会 日本人工智能展 17 2025-07-01
随机森林，强大的集成学习算法解析 在机器学习领域,随机森林（Random Forest）是一种广泛使用的集成学习算法，因其高效性、鲁棒性和易于实现的特点，被广泛应用于分类、回归和特征选择等任务，... 智能展会 日本人工智能展 17 2025-07-01
LightGBM，高效梯度提升框架的原理与应用 在机器学习和数据科学领域,梯度提升决策树（Gradient Boosting Decision Tree, GBDT）是一种强大的集成学习方法，广泛应用于分类、... 智能展会 日本人工智能展 17 2025-07-01
集成学习，提升机器学习性能的强大策略 在机器学习领域,单个模型的预测能力往往受到数据噪声、过拟合或欠拟合等因素的限制，为了克服这些挑战，研究者们提出了集成学习（Ensemble Learning）的... 智能展会 日本人工智能展 16 2025-07-01
深入理解t-SNE，高维数据可视化的强大工具 在数据科学和机器学习领域，高维数据的可视化一直是一个重要且具有挑战性的任务，传统的降维方法（如主成分分析PCA）虽然能够将数据映射到低维空间，但在保留局部结构方... 智能展会 日本人工智能展 16 2025-07-01
语义分割，计算机视觉中的像素级理解 在计算机视觉领域，语义分割（Semantic Segmentation）是一项关键技术，它能够对图像中的每一个像素进行分类，从而实现对场景的精细理解，与目标检测... 智能展会 日本人工智能展 15 2025-07-01
小样本学习，在数据稀缺时代的智能突破 在人工智能（AI）领域，深度学习模型通常需要海量的标注数据才能达到理想的性能，在许多实际应用中，获取大量高质量的训练数据往往成本高昂，甚至不现实，在医疗影像诊断... 智能展会 日本人工智能展 18 2025-07-01
知识蒸馏，从复杂模型到高效学习的桥梁 在人工智能和机器学习领域,模型性能的提升往往伴随着计算资源的消耗和推理时间的增加，大型神经网络（如BERT、GPT等）虽然能够提供卓越的预测能力，但在实际应用中... 智能展会 日本人工智能展 17 2025-07-01
