Microsoft Learn 提供了多种交互式方式来了解经典机器学习。这些学习路径将使您自己提高生产力，并且也是继续深入学习主题的良好基础。 从最基本的经典机器学习模型，到探索性数据分析和定制架构，您将受到易于理解的概念内容和交互式 Jupyter 笔记本的指导，所有这些都无需离开浏览器。 根据您的教育背景和兴趣选择自己的道路。 这条路推荐给大多数人。它具有与其他两个学习路径相同的模块

持续机器学习验证初创公司 Deepchecks Ltd. 在完成 1400 万美元种子轮融资后，今天正式推出其平台。 此轮融资由 Alpha Wave 领投，Hetz Ventures 和 Grove Ventures 参与。 Deepchecks 由首席执行官 Philip Tannor（右图）和首席技术官 Shir Chorev（左）共同创立。它最初的目的是成为一个传统的机器学习运营平台

作者提供的图片 机器学习无疑是新时代的闪亮之星。它构成了各种主要技术的支柱，这些技术已成为我们日常生活不可或缺的一部分，例如面部识别（由卷积神经网络或 CNN 支持）、语音识别（利用 CNN 和循环神经网络或 RNN）以及日益流行的聊天机器人，例如ChatGPT（由人类反馈强化学习，RLHF 提供支持）。 如今有许多方法可以提高机器学习模型的性能

♪ ♪ Pulkit：大家好，我是 Pulkit，是 Core ML 团队的工程师。我很高兴与大家分享 Core ML Tools 的一些更新。这些更新可帮助您优化机器学习模型的大小和性能。随着模型能力的显着提高，越来越多的功能正在由机器学习驱动。因此，单个应用程序中部署的模型数量不断增加。与此同时，应用程序中的每个模型也变得越来越大，这给应用程序的大小带来了向上的压力。因此

森林大火 2008年2月28日捐赠 这是一项艰巨的回归任务，其目的是利用气象和其他数据来预测葡萄牙东北部地区森林火灾的烧毁面积（详情请访问：http://www.dsi.uminho.pt/ 〜pcortez/森林火灾）。 数据集特征 多变量 学科领域 身体的 相关任务 回归 属性类型 真实的 # 实例 第517章 ＃ 属性 13 信息 附加信息 在 [Cortez 和 Morais，2007]

通过快速模型开发加快实现价值 通过支持机器学习任务的统一工作室体验提高生产力。使用对流行开源框架和库的内置支持，使用 Jupyter Notebook 构建、训练和部署模型。通过表格、文本和图像模型的自动化机器学习快速创建准确的模型。使用 Visual Studio Code 从本地训练无缝过渡到云训练，并通过由 NVIDIA Quantum-2 InfiniBand 平台提供支持的 Azure

NVIDIA Modulus 是一个用于构建、训练和微调物理系统深度学习模型的框架，也称为物理信息机器学习 (physical-ML) 模型。 Modulus 可作为 OSS（Apache 2.0 许可证）提供，以支持不断发展的物理 ML 社区。  最新的 Modulus 软件更新版本 23.05 汇集了新功能，使研究社区和行业能够通过开源协作将研究开发为企业级解决方案。

什么是 Azure 机器学习？ Azure 机器学习是一项用于加速和管理机器学习项目生命周期的云服务。机器学习专业人员、数据科学家和工程师可以在日常工作流程中使用它：训练和部署模型以及管理 MLOps。 您可以在 Azure 机器学习中创建模型，或使用从开源平台（例如 Pytorch、TensorFlow 或 scikit-learn）构建的模型。 MLOps 工具可帮助您监控

多年来，Meta 的首席人工智能科学家 Yann LeCun 一直在谈论深度学习系统，该系统可以在很少或没有人类帮助的情况下学习世界模型。现在，这一愿景正在慢慢实现，Meta 刚刚发布了 I-JEPA 的第一个版本，这是一种机器学习 (ML) 模型，可以通过图像的自我监督学习来学习世界的抽象表示。 初步测试表明，I-JEPA 在许多计算机视觉任务上表现强劲。它也比其他最先进的模型效率更高

机器学习正在为人工智能的大部分最新进展提供动力，包括计算机视觉、自然语言处理、预测分析、自主系统和广泛的应用。机器学习系统是实现这七种人工智能模式的核心。为了将数据价值链从信息层面提升到知识层面，我们需要应用机器学习，使系统能够识别数据模式，并从这些模式中学习，以应用于新的、从未见过的数据。机器学习并不是人工智能的全部，但它是人工智能的重要组成部分。