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  • 為什么需要可解釋性機器學習？

    在工業(yè)界中，數據科學或機器學習的主要焦點是更偏“應用”地解決復雜的現(xiàn)實世界至關重要的問題，而不是理論上有效地應用這些模型于正確的數據。機器學習模型本身由算法組成，該算法試圖從數據中學習潛在模式和關系，而無需硬編碼固定規(guī)則。因此，解釋模型如何對業(yè)務起作用總是會帶來一系列挑戰(zhàn)。有一些領域的行業(yè)，特別是在保險或銀行等金融領域，數據科學家通常最終不得不使用更傳統(tǒng)的機器學習模型(線性或基于樹的)。原因是模型可解釋性對于企業(yè)解釋模型所采取的每個決策非常重要。

  • 焊接機器人有哪些優(yōu)點?如何調整自動焊接機器人的焊接參數

    今天，小編將在這篇文章中為大家?guī)砗附訖C器人的有關報道，通過閱讀這篇文章，大家可以對它具備清晰的認識，主要內容如下。

  • 微電網是智能電網的重要組成!智能電網將對傳統(tǒng)繼電保護產生影響

    智能電網將是下述內容的主要介紹對象，通過這篇文章，小編希望大家可以對它的相關情況以及信息有所認識和了解，詳細內容如下。

  • 什么是智能電網?智能電網與電力行業(yè)有什么關系?

    在這篇文章中，小編將對智能電網的相關內容和情況加以介紹以幫助大家增進對智能電網的了解程度，和小編一起來閱讀以下內容吧。

  • 智能電網關注哪些技術?物聯(lián)網傳感器組建智能電網!

    一直以來，智能電網都是大家的關注焦點之一。因此針對大家的興趣點所在，小編將為大家?guī)碇悄茈娋W的相關介紹，詳細內容請看下文。

  • 無人工廠前景廣闊，工業(yè)機器人引領產業(yè)轉型升級

    我國工業(yè)機器人裝機規(guī)模巨大，據不完全統(tǒng)計，我國工業(yè)機器人存量超100萬套，占全球工業(yè)機器人裝機總量約三分之一，是當之無愧的工業(yè)機器人應用大國。但與巨大的制造業(yè)規(guī)模和轉型升級的迫切需求相比，我國工業(yè)機器人密度不大、檔次不高。根據國際機器人聯(lián)盟公布的數據，2020年中國制造業(yè)機器人密度達每萬人246臺，世界排名第9位，基本追平美國，但只相當于韓國的26%、日本的63%、德國的66%。我國制造業(yè)機器人密度雖然和很多發(fā)達國家持平，但與制造業(yè)比重高、競爭力強的德日韓等國相比還存在明顯差距，這直接制約制造業(yè)向高端領域和環(huán)節(jié)邁進。同時，國內技術含量、智能化水平較低的工業(yè)機器人比重高，智能網聯(lián)機器人、多軸機器人、人機協(xié)作機器人等高技術含量和滿足智能制造要求的機器人比重還比較低。

  • “楊康”了，工業(yè)機器人的路更好走了？

    智能技術的加持，促進了傳統(tǒng)機器人行業(yè)進入快速轉型期。盡管受限于疫情等外生因素，在整體經濟形勢相對低迷的背景下，機器人行業(yè)在2022年仍然表現(xiàn)出較為強勢的增長力，市場規(guī)模破1000億，融資金額破300億，其中工業(yè)機器人市場規(guī)模達800億，融資金額接近200億。同時，疫情的反復爆發(fā)催生了多領域對無人化、自動化、智能化生產力及勞動力的旺盛需求，使得整個工業(yè)機器人產業(yè)呈現(xiàn)健康走勢。

  • 北京地鐵16號線用上了智能清潔機器人

    京港地鐵消息，地鐵16號線南段各站正在有序籌備中，開通在即。據了解，地鐵16號線南段開通后，從京北北安河站至京南榆樹莊站僅需78分鐘即可到達，其中豐臺站可與火車站豐臺站和10號線實現(xiàn)換乘，極大便利市民出行。伴隨著新站的開通，智能清潔機器人、AR眼鏡等科技設備也紛紛亮相，助力地鐵站實現(xiàn)智慧管理。

  • “一用一潔”，廈門保潔機器人上崗啦

    廈門首座“自動保潔生態(tài)公廁”在環(huán)東海域濱海旅游浪漫線二期(翔安段)閩石園投用。該公廁不僅有著“高顏值”，還有不少技術創(chuàng)新之處。據了解，這座生態(tài)公廁率先使用了“保潔機器人”，紫外線殺菌消毒契合當下疫情防控要求，可做到“一用一潔”，解決幾乎所有垃圾、便污的自動化收集和清洗，實現(xiàn)24小時無人化自動清潔。

  • 什么是可解釋性機器學習

    可解釋性是指人類能夠理解決策原因的程度。機器學習模型的可解釋性越高，人們就越容易理解為什么做出某些決定或預測。模型可解釋性指對模型內部機制的理解以及對模型結果的理解。其重要性體現(xiàn)在：建模階段，輔助開發(fā)人員理解模型，進行模型的對比選擇，必要時優(yōu)化調整模型;在投入運行階段，向業(yè)務方解釋模型的內部機制，對模型結果進行解釋。比如基金推薦模型，需要解釋：為何為這個用戶推薦某支基金。

  • 自動機器學習(AutoML)幾個重要方向匯總

    學習器模型中一般有兩類參數，一類是可以從數據中學習估計得到，還有一類參數時無法從數據中估計，只能靠人的經驗進行設計指定，后者成為超參數。比如，支持向量機里面的C,Kernal,game;樸素貝葉斯里面的alpha等。

  • 什么是自動機器學習

    自動機器學習(AutoML)旨在通過讓一些通用步驟(如數據預處理、模型選擇和調整超參數)自動化，來簡化機器學習中生成模型的過程。AutoML是指盡量不通過人來設定超參數，而是使用某種學習機制，來調節(jié)這些超參數。這些學習機制包括傳統(tǒng)的貝葉斯優(yōu)化，進化算法，還有比較新的強化學習。當我們提起AutoML時，我們更多地是說自動化數據準備(即數據的預處理，數據的生成和選擇)和模型訓練(模型選擇和超參數調優(yōu))。這個過程的每一步都有非常多的選項，根據我們遇到的問題，需要設定各種不同的選項。

  • 什么是對抗機器學習？為何要對抗機器學習？

    對抗機器學習是一個機器學習與計算機安全的交叉領域。對抗機器學習旨在給惡意環(huán)境下的機器學習技術提供安全保障。由于機器學習技術一般研究的是同一個或較為穩(wěn)定的數據分布，當部署到現(xiàn)實中的時候，由于惡意用戶的存在，這種假設并不一定成立。比如研究人員發(fā)現(xiàn)，一些精心設計的對抗樣本(adversarial example)可以使機器學習模型不能成功地輸出正確的結果。針對模型的攻擊問題，我們主要分為兩大類，就是從訓練階段和推理(inference)階段來進行討論。

  • 智能電網是大勢所趨，智能電網首要特征介紹!

    以下內容中，小編將對智能電網的相關內容進行著重介紹和闡述，希望本文能幫您增進對智能電網的了解，和小編一起來看看吧。

  • 掃地機器人增速放緩，云鯨業(yè)績也難免下滑？

    在持續(xù)了數年的高增長態(tài)勢之后，掃地機器人行業(yè)的增速正逐漸放緩。奧維云網(AVC)的數據顯示，2022上半年，掃地機器人的零售額為57.3億元，同比增長9%，零售量為201萬臺，同比下滑28.3%。作為對比，在2020年和2021年，掃地機器人的零售額還是雙位數增長，而在2022年上半年，不僅銷售額增長降至個位數，而且零售量還首次出現(xiàn)了同比下滑，不難發(fā)現(xiàn)，掃地機器人行業(yè)已陷入了增長困境。行業(yè)整體形勢不容樂觀，即便是號稱掃地機器人“黑馬”的云鯨也難逃業(yè)績下滑的魔咒。根據市場數據，云鯨在2022年上半年的銷售額為3.5億元，較2021年上半年下降12.9%，呈現(xiàn)負增長態(tài)勢。

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