软件自动化测试与AI结合 - modernanalyst
关于AI是否会取代QA测试人员的工作，仍然存在很多思考。但是，事实并非如此。实际上，人工智能永远不会取代测试人员的角色。测试人员将能够借助AI驱动的工具更好地进行测试。 自动化测试和AI的结合具有
3 年 前
AlphaFold是药物发现的下一个重大事件？
人工智能在科学上永远存在的问题是，涌现的现象通常不能被推断出来，而是必须在实验室中想象出来并进行测试。 人工智能可以凭直觉找到最有希望的路径，但它无法预测现实中存在的混乱。
预测蛋白质
7 个月 前
DeepAR预测算法
时间序列预测。这两个数据集都可以从这里下载： 。之后，我们将对数据集进行切片，使它们均匀分布并合并它们。然后合并的数据集将被分为训练集和测试集。
[code]# https
4 个月 前
Keras 中使用 LSTM 进行多元时间序列预测
多元预测需要利用多个与时间相关的变量来生成预测。这种预测方法结合了历史数据，同时考虑了模型内变量之间的相互依赖性。在本文中，我们将探索使用 LSTM 进行多元预测的世界，深入了解其核心，探索其应用
2 个月 前
你的数字孪生可以改善你的健康
、微调其电刺激并模拟其效果。 这些模型已被用于 "硅 "试验，即对药物或疾病进行虚拟测试。仿真试验可以帮助检测药物失效的早期迹象，节省时间和成本，并消除与动物试验有关的伦理问题。 数字孪生也可以
1 年 前
使用 SVM 和决策树进行集成学习
预测标签与测试集中的y_pred_bc实际标签进行比较。y_test_bc然后使用 f 字符串格式将准确性打印到控制台。
[/list]
[code]# 进行预测
y_pred_bc
2 个月 前
用Python实现KNN量化交易步骤
进行分类和预测。
利用 KNN，您可以访问虚拟的专家交易员团队，获得有助于做出具有良好预期收益的交易选择的真知灼见。
试想一下，参加交易的都是不同的市场参与者。为了找出最适合特定市场
7 个月 前
Anovos解决了机器学习中数据的漂移和稳定性 – thenewstack
级数据）进行功能设计，并以数据漂移和稳定性为核心构建。 机器学习从业者越来越倾向于操作性能良好、可预测的生产模型，而不是那些在测试时表现出高性能但在部署时不能完全兑现承诺的模型。 在生产模型的行为与
2 年 前
人工智能发现新的抗生素
学习模型使用哪些类型的信息来进行抗生素效力预测。这些知识可以帮助研究人员设计出比模型确定的药物效果更好的其他药物。
可以看到模型正在学习什么，从而预测某些分子将成为良好的抗生素。
首先
4 个月 前
大规模实时机器学习处理架构简介
组成部分是使用机器学习模型进行实时预测。具体来说，预测是通过同步请求进行的，并且响应预计会立即返回——大约数百毫秒，通常更短。
将此与批量预测进行对比，批量预测是一次性对大量数据点进行预测 [11
6 个月 前
印度游戏平台Dream11如何伸缩扩展他们的游戏中台？
模型，以预测 Dream11 平台上的每小时并发。 我们首先通过一个线性模型运行每个匹配的元数据，该模型给出匹配的层级。比赛等级是比赛受欢迎程度的指标变量。 然后根据相似匹配的过去并发对匹配层进行分类
2 年 前
美国在卫健等民生领域应用AI预测因果关系的失败经验教训以及能判断因果的AI新方法 -ssir
，那么我们期望学生数学考试成绩提高多少？通过模拟方案来评估和比较干预（或一组干预）对结果的潜在影响，可以避免在现场进行冗长测试的时间和费用。 当然，如果正确应用和使用预测性AI算法，则可以发挥重要作用
3 年 前
用人工智能对抗隐私泄密cookie
操纵性cookie同意弹出窗口的方法。该项目被称为CookieEnforcer。 该软件分三个阶段工作：当人们访问一个网页时，训练有素的软件检测到cookie通知的位置；然后预测翻转控件以禁用非必要
2 年 前
数据科学家犯下的十大统计错误 - kdnuggets
一个，太天真。这会导致错误度量标准正在减少，由于模型变得奇异，您可以忘记预测数据的愚蠢方式。如果没有基准测试，就无法对模型的性能进行很好的绝对比较，就绝对值而言，它们可能都是不好的。 解决方案：预测值
3 年 前
如何建立企业级别的机器学习模型服务器？- kdnuggets
和推出的工具 训练模型后，必须在部署模型之前对其进行检查和测试。Seldon Deploy，Datatron和其他模型服务器具有一些有趣的功能，可让您通过单个预测或使用负载测试来测试模型。为了促进
3 年 前