• 可解释性的标准是什么？

    有一些特定的标准可用于分类模型解释方法。Christoph Molnar在2018年“可解释的机器学习，制作黑箱模型可解释指南”中提到了一个很好的指南。

    人工智能AI
    2023-01-25
    机器学习 调试模型

  • 为什么需要可解释性机器学习？

    在工业界中，数据科学或机器学习的主要焦点是更偏“应用”地解决复杂的现实世界至关重要的问题，而不是理论上有效地应用这些模型于正确的数据。机器学习模型本身由算法组成，该算法试图从数据中学习潜在模式和关系，而无需硬编码固定规则。因此，解释模型如何对业务起作用总是会带来一系列挑战。有一些领域的行业，特别是在保险或银行等金融领域，数据科学家通常最终不得不使用更传统的机器学习模型(线性或基于树的)。原因是模型可解释性对于企业解释模型所采取的每个决策非常重要。

    人工智能AI
    2023-01-25
    机器学习模型 可解释性机器学习

  • 焊接机器人有哪些优点?如何调整自动焊接机器人的焊接参数

    今天，小编将在这篇文章中为大家带来焊接机器人的有关报道，通过阅读这篇文章，大家可以对它具备清晰的认识，主要内容如下。

    智能硬件
    2023-01-25
    机器人 焊接机器人 自动焊接机器人

  • 微电网是智能电网的重要组成!智能电网将对传统继电保护产生影响

    智能电网将是下述内容的主要介绍对象，通过这篇文章，小编希望大家可以对它的相关情况以及信息有所认识和了解，详细内容如下。

    智能硬件
    2023-01-25
    智能化 智能电网 微电网

  • 什么是智能电网?智能电网与电力行业有什么关系?

    在这篇文章中，小编将对智能电网的相关内容和情况加以介绍以帮助大家增进对智能电网的了解程度，和小编一起来阅读以下内容吧。

    智能硬件
    2023-01-25
    电网 传感器 智能电网

  • 智能电网关注哪些技术?物联网传感器组建智能电网!

    一直以来，智能电网都是大家的关注焦点之一。因此针对大家的兴趣点所在，小编将为大家带来智能电网的相关介绍，详细内容请看下文。

    智能硬件
    2023-01-25
    物联网 传感器 智能电网

  • 无人工厂前景广阔，工业机器人引领产业转型升级

    我国工业机器人装机规模巨大，据不完全统计，我国工业机器人存量超100万套，占全球工业机器人装机总量约三分之一，是当之无愧的工业机器人应用大国。但与巨大的制造业规模和转型升级的迫切需求相比，我国工业机器人密度不大、档次不高。根据国际机器人联盟公布的数据，2020年中国制造业机器人密度达每万人246台，世界排名第9位，基本追平美国，但只相当于韩国的26%、日本的63%、德国的66%。我国制造业机器人密度虽然和很多发达国家持平，但与制造业比重高、竞争力强的德日韩等国相比还存在明显差距，这直接制约制造业向高端领域和环节迈进。同时，国内技术含量、智能化水平较低的工业机器人比重高，智能网联机器人、多轴机器人、人机协作机器人等高技术含量和满足智能制造要求的机器人比重还比较低。

    机器人
    2023-01-24
    机器人 工业机器人 无人工厂

  • “杨康”了，工业机器人的路更好走了？

    智能技术的加持，促进了传统机器人行业进入快速转型期。尽管受限于疫情等外生因素，在整体经济形势相对低迷的背景下，机器人行业在2022年仍然表现出较为强势的增长力，市场规模破1000亿，融资金额破300亿，其中工业机器人市场规模达800亿，融资金额接近200亿。同时，疫情的反复爆发催生了多领域对无人化、自动化、智能化生产力及劳动力的旺盛需求，使得整个工业机器人产业呈现健康走势。

    机器人
    2023-01-24
    机器人 工业机器人 服务机器人

  • 北京地铁16号线用上了智能清洁机器人

    京港地铁消息，地铁16号线南段各站正在有序筹备中，开通在即。据了解，地铁16号线南段开通后，从京北北安河站至京南榆树庄站仅需78分钟即可到达，其中丰台站可与火车站丰台站和10号线实现换乘，极大便利市民出行。伴随着新站的开通，智能清洁机器人、AR眼镜等科技设备也纷纷亮相，助力地铁站实现智慧管理。

    机器人
    2023-01-24
    机器人 智能机器人 清洁机器人

  • “一用一洁”，厦门保洁机器人上岗啦

    厦门首座“自动保洁生态公厕”在环东海域滨海旅游浪漫线二期(翔安段)闽石园投用。该公厕不仅有着“高颜值”，还有不少技术创新之处。据了解，这座生态公厕率先使用了“保洁机器人”，紫外线杀菌消毒契合当下疫情防控要求，可做到“一用一洁”，解决几乎所有垃圾、便污的自动化收集和清洗，实现24小时无人化自动清洁。

    机器人
    2023-01-24
    机器人 清洁机器人 保洁机器人

  • 什么是可解释性机器学习

    可解释性是指人类能够理解决策原因的程度。机器学习模型的可解释性越高，人们就越容易理解为什么做出某些决定或预测。模型可解释性指对模型内部机制的理解以及对模型结果的理解。其重要性体现在：建模阶段，辅助开发人员理解模型，进行模型的对比选择，必要时优化调整模型;在投入运行阶段，向业务方解释模型的内部机制，对模型结果进行解释。比如基金推荐模型，需要解释：为何为这个用户推荐某支基金。

    人工智能AI
    2023-01-24
    机器学习模型 可解释性机器学习

  • 自动机器学习(AutoML)几个重要方向汇总

    学习器模型中一般有两类参数，一类是可以从数据中学习估计得到，还有一类参数时无法从数据中估计，只能靠人的经验进行设计指定，后者成为超参数。比如，支持向量机里面的C,Kernal,game;朴素贝叶斯里面的alpha等。

    人工智能AI
    2023-01-24
    自动机器学习 贝叶斯优化 超参数优化

  • 什么是自动机器学习

    自动机器学习(AutoML)旨在通过让一些通用步骤(如数据预处理、模型选择和调整超参数)自动化，来简化机器学习中生成模型的过程。AutoML是指尽量不通过人来设定超参数，而是使用某种学习机制，来调节这些超参数。这些学习机制包括传统的贝叶斯优化，进化算法，还有比较新的强化学习。当我们提起AutoML时，我们更多地是说自动化数据准备(即数据的预处理，数据的生成和选择)和模型训练(模型选择和超参数调优)。这个过程的每一步都有非常多的选项，根据我们遇到的问题，需要设定各种不同的选项。

    人工智能AI
    2023-01-24
    进化算法 自动机器学习 贝叶斯优化

  • 什么是对抗机器学习？为何要对抗机器学习？

    对抗机器学习是一个机器学习与计算机安全的交叉领域。对抗机器学习旨在给恶意环境下的机器学习技术提供安全保障。由于机器学习技术一般研究的是同一个或较为稳定的数据分布，当部署到现实中的时候，由于恶意用户的存在，这种假设并不一定成立。比如研究人员发现，一些精心设计的对抗样本(adversarial example)可以使机器学习模型不能成功地输出正确的结果。针对模型的攻击问题，我们主要分为两大类，就是从训练阶段和推理(inference)阶段来进行讨论。

    人工智能AI
    2023-01-24
    对抗机器学习 计算机安全 机器学习

  • 智能电网是大势所趋，智能电网首要特征介绍!

    以下内容中，小编将对智能电网的相关内容进行着重介绍和阐述，希望本文能帮您增进对智能电网的了解，和小编一起来看看吧。

    智能硬件
    2023-01-24
    电网 通信技术 智能电网
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