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鄂维南：从数学角度，理解机器学习的“黑魔法”，并应用于更广泛的科学问题（2）

3.2 AI for science利用机器学习处理高维问题的能力，我们可以解决更多科学上的难题。这里我们举两个例子。第一个例子是Alphafold。参考：J. Jumper et al. (2021)第二个例子，便是我们自己的工作：深度势能分子动力学(DeePMD)。这是能达到从头计算精...

鄂维南：从数学角度，理解机器学习的“黑魔法”，并应用于更广泛的科学问题（1）

北京时间 2022 年 7 月 8 日晚上 22:30，鄂维南院士在 2022 年的国际数学家大会上作一小时大会报告 (plenary talk)。今天我们带来鄂老师演讲内容的分享。鄂老师首先分享了他对机器学习数学本质的理解（函数逼近、概率分布的逼近与采样、Bellman 方程的求解）；然后介绍了机...

ML如何做科学发现？牛津大学268页博士论文详述科学机器学习内涵

【新智元导读】现在，AI4Science是个热门的话题。如何把机器学习方法用在科学领域是个比较实际的问题。科学机器学习(SciML)的领域。SciML的中心目标是将现有的科学理解与ML更紧密地结合起来，生成强大的ML算法，这些算法由我们的先验知识提供信息。非常值得关注！机器学习(ML)已经使我们实践...

ML之DataScience：基于机器学习处理数据科学(DataScience)任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介、流程、案例应用执行详细攻略

数据科学的任务(数据分析、特征工程、科学预测等)的简介数据科学在20世纪60年代已被提出，只是当时并未获得学术界的注意和认可，1974年彼得.诺尔出版了《计算机方法的简明调查》中将数据科学定义为：“处理数据的科学，一旦数据与其代表事物的关系被建...

Competition——ML/DL：机器学习、深度学习各种计算机视觉、自然语言处理、科学预测等等比赛竞赛简介

一、计算机视觉类比赛1、ILSVRC比赛 (Imagenet Large Scale Visual Recognition Challenge) ILSVRC大赛最常用的就是ImageNet数据集，ILSVRC使用ImageNet的一个子集，总共...

机器学习到底能替人干哪些工作？《科学》列出了8条评估标准

本文来自AI新媒体量子位（QbitAI）对于AI会取代哪些人类工作的猜测，也许可以暂时停一停了。最近，两位来自MIT和CMU的研究者在一篇论文中提出了一种预测那些“脆弱“工作的方式。他们认为，机器学习并不代表人类工作的终结，但它会对经济和人类工作的方式产生极大影响。根据自己对于机器学习系统当下...

机器学习：数据驱动的科学

引言：传统上，计算机会按照我们输入的指令一步步执行。而机器学习却是通过输入数据而不是指令来进行各种工作。本文选自《深入浅出深度学习：原理剖析与Python实践》。　　机器学习，也被称为统计机器学习，是人工智能领域的一个分支，其基本思想是基于数据构建统计模型，并利用模型对数据进行分析和预测的一门学科...

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更新时间 2023-05-17 03:48:21

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