Artikeleinführung：Maschinelles Lernen ist ein Zweig der Informatik, der es Computern ermöglicht, aus Daten zu lernen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. Algorithmen für maschinelles Lernen können aus Trainingsdaten lernen und auf der Grundlage des Gelernten Vorhersagen oder Entscheidungen über neue Daten treffen. Python ist eine universelle, interpretierte, objektorientierte Programmiersprache. Es ist einfach, leicht zu erlernen und leistungsstark, wodurch es sich sehr gut für maschinelles Lernen eignet. Python bietet eine Fülle von Bibliotheken für maschinelles Lernen, mit denen wir auf einfache Weise Modelle für maschinelles Lernen erstellen können. Das Folgende ist ein Beispielcode für den Aufbau eines Königreichs für maschinelles Lernen mit Python: #Importieren Sie die erforderlichen Bibliotheken importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 Kommentar 0  1230

Artikeleinführung：Mit zunehmender Reife von künstlicher Intelligenz und maschinellem Lernen beginnen immer mehr Unternehmen und Entwickler, der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen Aufmerksamkeit zu schenken, in der Hoffnung, daraus einen größeren Geschäftswert zu ziehen. Kann PHP als eine in der Web- und Unternehmensanwendungsentwicklung weit verbreitete Programmiersprache Algorithmen für maschinelles Lernen implementieren? Die Antwort ist ja. Einführung in Algorithmen für maschinelles Lernen Bevor wir die Verwendung von PHP zur Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen vorstellen, wollen wir zunächst die Algorithmen für maschinelles Lernen verstehen. Maschinelles Lernen (kurz ML) ist etwas Menschliches

2023-05-11 Kommentar 0  2106

Artikeleinführung：Mit seiner umfangreichen Bibliothek und seinem Community-Ökosystem sowie seiner einfachen und benutzerfreundlichen Syntax hat sich Python zu einer der beliebtesten Programmiersprachen im Bereich maschinelles Lernen entwickelt. Dieser Artikel befasst sich mit der Anwendung von Python im Bereich des maschinellen Lernens und zeigt, wie es uns dabei helfen kann, den Wert von Daten zu erschließen und ein neues Kapitel der künstlichen Intelligenz aufzuschlagen. 1. Pythons Bibliothek für maschinelles Lernen Python bietet eine umfangreiche Bibliothek für maschinelles Lernen, die alle Aspekte der Datenvorverarbeitung, Feature-Engineering, Modellschulung und -bewertung, Algorithmen für maschinelles Lernen usw. abdeckt. Diese Bibliotheken vereinfachen den Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen erheblich, verringern die Schwierigkeit bei der Implementierung von Algorithmen für maschinelles Lernen und machen die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen bequemer und effizienter. 2. Pythons Algorithmen für maschinelles Lernen Python bietet eine große Vielfalt an maschinellem Lernen

2024-02-24 Kommentar 0  1286

Artikeleinführung：„Im digitalen Zeitalter können Probleme quantitativ bewertet werden, und maschinelles Lernen kann intelligentere und effizientere Optimierungen rund um Ziele ermöglichen.“ Am 18. April veröffentlichte Volcano Engine eine Reihe von Cloud-Produkten wie seine selbst entwickelte DPU und brachte ein neues auf den Markt.“ Version seiner Plattform für maschinelles Lernen, um Unternehmenskunden bei der Aktualisierung großer KI-Modelle zu unterstützen. Yang Zhenyuan, Vizepräsident von ByteDance, teilte sein Verständnis des maschinellen Lernens mit dem Thema „Douyins maschinelle Lernpraxis“. Yang Zhenyuan glaubt, dass die zentrale Wettbewerbsfähigkeit maschineller Lernsysteme darin besteht, dass jedes Experiment schnell und kostengünstig durchgeführt werden kann. Algorithmeningenieure können sich auf ihre eigene Arbeit konzentrieren und weiterhin versuchen, Fehler zu machen, und das zu sehr geringen Kosten. Nur so können agile Iterationen und Innovationen im Unternehmen erreicht werden. Er sagte: „Die Plattform für maschinelles Lernen von Volcano Engine ist intern und extern einheitlich, und Kunden von Volcano Engine und Douyin nutzen dieselbe Plattform. Ich hoffe.“

2023-04-20 Kommentar 0  1143

Artikeleinführung：Der Unterschied zwischen Maschinensprache, Assemblersprache und Hochsprache: Maschinensprache ist die einzige Sprache, die ein Computer direkt erkennen und ausführen kann; Assemblersprache ist eine maschinenorientierte Programmiersprache, die Datenoperationen bequemer ausdrücken kann Programmkontrollstrukturen.

2020-05-11 Kommentar 0  19587

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen ist eine spezielle Untersuchung darüber, wie Computer menschliches Lernverhalten simulieren oder implementieren können, um neues Wissen oder Fähigkeiten zu erwerben und bestehende Wissensstrukturen neu zu organisieren, um ihre Leistung kontinuierlich zu verbessern. Probleme, die maschinelles Lernen lösen kann: 1. Klassifizierungsprobleme; 2. Regressionsprobleme; 3. Clustering-Probleme;

2021-04-14 Kommentar 0  13984

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen, Deep Learning und neuronale Netze gehören zu den häufigsten Fachbegriffen, die Sie im Bereich der künstlichen Intelligenz hören. Wenn Sie sich nicht auf den Aufbau von KI-Systemen konzentrieren, könnten Sie verwirrt sein, da diese Begriffe oft synonym verwendet werden. In diesem Artikel erkläre ich die Unterschiede zwischen maschinellem Lernen, Deep Learning und neuronalen Netzen und wie sie zusammenhängen. Beginnen wir mit der Definition dieser Begriffe. Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist ein Teilgebiet der künstlichen Intelligenz, das sich auf die Entwicklung von Algorithmen und statistischen Modellen konzentriert, die es Computern ermöglichen, aus Daten zu lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen zu treffen, ohne dass sie explizit programmiert werden müssen. Es gibt drei Hauptarten des maschinellen Lernens: 1. Überwachtes Lernen: Bereitstellung gekennzeichneter Daten (Daten, die klassifiziert oder kategorisiert wurden) für den Computer und Lernen, auf der Grundlage dieser Daten Vorhersagen zu treffen. Zum Beispiel,

2023-04-23 Kommentar 0  2162

Artikeleinführung：Wie kann man die mechanische Puppe Mingchao Jumei besiegen? Die Ming Tide Mechanical Doll ist ein Boss, dem Sie in der Hauptmission begegnen werden. Die Angriffsgeschwindigkeit dieses Bosses ist relativ langsam und man kann ihm leicht ausweichen. Viele Freunde wissen immer noch nicht, wie man die mechanische Puppe Mingchao Jumei bekämpft. Hier ist eine Anleitung zum Spielen der mechanischen Puppe Mingchao Jumei. Wie man gegen die Mingchao-Mechanikpuppe kämpft 1. Wenn Spieler zur Hauptmission von [Untergrundruinen] gehen, werden sie diesem Boss unter der Erde begegnen. Die Angriffsreichweite der Mechanikpuppe ist relativ groß und es handelt sich um einen sehr bösen Drachen, der hart zuschlägt Diesmal verursacht es einen Hochschleuderangriffsschaden bei Zielen in der Nähe. 2. Wenn Spieler diesem Boss gegenüberstehen, müssen sie jederzeit genau beobachten und jederzeit einen Zustand der Vermeidung bewahren, um nicht durch den Angriff der polymechanischen Marionette Schaden zu nehmen. 3. Spieler können nach Bossen suchen

2024-06-08 Kommentar 0  786

Artikeleinführung：In diesem Artikel erfahren die Leser mehr über maschinelles Lernen, einschließlich Hintergrundinformationen zum maschinellen Lernen und den sieben Schritten des Lebenszyklus des maschinellen Lernens. Wenn Sie in den letzten Jahren über maschinelles Lernen nachgedacht haben, sind Sie nicht allein. Dies ist ein großes Geschäft und kann einen erheblichen Einfluss auf die Leistung eines Unternehmens haben und einen dringend benötigten Wettbewerbsvorteil verschaffen. Die Statistiken beweisen es. Laut Markets and Markets wird beispielsweise erwartet, dass der globale ML-Markt bis 2027 einen Wert von mehr als 115 Milliarden US-Dollar haben wird, während Fortschritte in KI und ML das globale BIP von 2019 bis 2030 um 14 % steigern werden. Darüber hinaus gibt Netflix an, Maschinen einsetzen zu können

2023-04-12 Kommentar 0  1043

Artikeleinführung：Zu den Best Practices für das Training von Modellen für maschinelles Lernen in C++ gehört die Verwendung effizienter Datenstrukturen. Optimieren Sie die Speicherverwaltung. Nutzen Sie Multithreading. Integrieren Sie beliebte Bibliotheken für maschinelles Lernen. Konzentrieren Sie sich auf die Einfachheit des Codes.

2024-06-02 Kommentar 0  668

Artikeleinführung：Der größte Unterschied zwischen Deep Learning und maschinellem Lernen ist die „Leistung“. Maschinelles Lernen wird hauptsächlich verwendet, um Maschinen Intelligenz zu verleihen, aber Deep Learning ist eine Technologie zur Realisierung von maschinellem Lernen, und Deep Learning ist auch eine Art maschinelles Lernen.

2022-01-26 Kommentar 0  19921

Artikeleinführung：So erstellen Sie mit PHP ein Modell für maschinelles Lernen. Maschinelles Lernen als einer der wichtigen Zweige der künstlichen Intelligenz wird in verschiedenen Bereichen häufig eingesetzt. Bei der Erstellung von Modellen für maschinelles Lernen kann auch PHP als beliebte serverseitige Programmiersprache eine wichtige Rolle spielen. In diesem Artikel wird die Verwendung von PHP zum Erstellen eines Modells für maschinelles Lernen mit entsprechenden Codebeispielen vorgestellt. 1. PHP-Bibliotheken für maschinelles Lernen installieren Bevor wir mit der Erstellung eines Modells für maschinelles Lernen beginnen, müssen wir zunächst einige PHP-Bibliotheken für maschinelles Lernen installieren. PHP-ML ist eine leistungsstarke Maschine

2023-07-29 Kommentar 0  1613

Artikeleinführung：Das maschinelle Lernen von Python wird als aufstrebender Stern auf dem Gebiet der künstlichen Intelligenz mit seinen leistungsstarken Funktionen und breiten Anwendungsaussichten zu einem unverzichtbaren Bestandteil wissenschaftlicher und technologischer Innovation. Diese bahnbrechende Technologie bietet beispiellose Möglichkeiten für Unternehmen und Privatpersonen und bringt unbegrenzte Möglichkeiten für technologische Innovationen mit sich. Vorteile von Python Machine Learning Einfach zu erlernen und zu verwenden: Die Einfachheit und Lesbarkeit der Python-Sprache machen sie ideal für den Einstieg von Anfängern. Umfangreiche Bibliotheken und Toolkits machen den Entwicklungsprozess für maschinelles Lernen komfortabler und effizienter. Leistungsstarke Datenverarbeitungsfunktionen: Python verfügt über eine Fülle von Bibliotheken für wissenschaftliches Rechnen und Datenverarbeitung wie NumPy und Pandas, die problemlos große Datenmengen verarbeiten können und eine solide Datengrundlage für Modelle des maschinellen Lernens bieten. Vielfältige Anwendungsszenarien

2024-02-24 Kommentar 0  1206

Artikeleinführung：Die Entwicklung von Computern hat drei Phasen durchlaufen: mechanische Computer, elektromechanische Computer und elektronische Computer. Mechanische Computer bestehen aus mechanischen Komponenten wie Hebeln und Zahnrädern und nicht aus elektronischen Komponenten; elektronische Computer sind moderne elektronische Rechenmaschinen, die für Hochgeschwindigkeitsberechnungen verwendet werden. Sie können numerische Berechnungen und logische Berechnungen durchführen und verfügen über Speicher- und Speicherfunktionen.

2020-12-07 Kommentar 0  19134

Artikeleinführung：PHP und maschinelles Lernen: So erkennen und schützen Sie Netzwerkangriffe Einführung: Mit der rasanten Entwicklung des Internets werden Netzwerksicherheitsfragen immer wichtiger. Netzwerkangreifer entwickeln und verbessern ihre Angriffsmethoden ständig weiter, wodurch herkömmliche Sicherheitsschutzmethoden immer unzureichender werden. Maschinelles Lernen bietet als leistungsstarke Technologie neue Lösungen für die Netzwerksicherheit. In diesem Artikel wird erläutert, wie Sie PHP und maschinelle Lerntechnologie zur Erkennung und zum Schutz vor Netzwerkangriffen verwenden. 1. Häufige Arten von Netzwerkangriffen. Beginnen Sie mit der Verwendung von maschinellem Lernen zur Erkennung von Netzwerkangriffen.

2023-07-29 Kommentar 0  962

Artikeleinführung：Welches Gerät hat laut den Nachrichten dieser Website vom 18. August einen geringeren Stromverbrauch: ein Solid-State-Laufwerk (SSD) oder eine herkömmliche mechanische Festplatte (HDD)? Freunde auf dieser Website antworten vielleicht direkt mit „Solid State Drive“, aber laut Forschungsergebnissen des Speicherlösungsanbieters Scality haben mechanische Festplatten einen besseren Stromverbrauch pro Speichereinheit als SSDs. Scality sagte, dass mechanische Festplatten im Inneren viele mechanische Teile haben, wie z. B. Magnetplatten und Lese-/Schreibköpfe, und dass die internen Festplatten beim Betrieb mit hoher Geschwindigkeit rotieren. Im Gegensatz dazu haben SSDs keine mechanische Struktur und verwenden nur die Ein- und Ausgabe Lesen und Schreiben. Dies lässt die meisten Verbraucher auch immer denken, dass SSDs einen geringeren Stromverbrauch haben und weniger Strom verbrauchen als HDDs. Scality behauptet, dass sie Micron verwenden

2023-08-20 Kommentar 0  1258

Artikeleinführung：In den letzten Jahren ist mit der Entwicklung des Internets und der Beschleunigung der Globalisierung die Bedeutung maschineller Übersetzungssysteme immer wichtiger geworden. Ein gutes maschinelles Übersetzungssystem kann Menschen dabei helfen, die Unterschiede zwischen verschiedenen Sprachen und Kulturen leichter zu verstehen und zu kommunizieren. Die Go-Sprache erfreut sich als neue Hochleistungsprogrammiersprache bei Entwicklern immer größerer Beliebtheit. Die Go-Sprache verfügt über extrem hohe Parallelitäts- und Parallelverarbeitungsfähigkeiten, wodurch sich die Go-Sprache zum Schreiben effizienter maschineller Übersetzungssysteme eignet. In diesem Artikel stellen wir vor, wie man mit der Go-Sprache effiziente maschinelle Übersetzungen schreibt

2023-06-15 Kommentar 0  1049

Artikeleinführung：Verwenden von JavaScript-Funktionen zur Implementierung des Modelltrainings für maschinelles Lernen Mit der rasanten Entwicklung des maschinellen Lernens haben viele Entwickler begonnen, darauf zu achten, wie JavaScript zur Implementierung des Modelltrainings für maschinelles Lernen im Frontend verwendet werden kann. In diesem Artikel wird erläutert, wie JavaScript-Funktionen zum Implementieren eines Modelltrainings für maschinelles Lernen verwendet werden, und es werden spezifische Codebeispiele bereitgestellt. Bevor wir beginnen, müssen wir einige wichtige Konzepte verstehen. Datensatz: Das Modelltraining für maschinelles Lernen erfordert einen Satz gekennzeichneter Datensätze als Eingabe. Der Datensatz besteht aus

2023-11-03 Kommentar 0  1197

Artikeleinführung：Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und riesiger Datenmengen revolutioniert maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt, hergestellt und vertrieben werden. In diesem Artikel untersuchen wir, wie maschinelles Lernen die Pharmaindustrie stärken kann. Maschinelles Lernen hat in verschiedenen Branchen große Wellen geschlagen, darunter auch in der Pharmaindustrie. Durch die Nutzung fortschrittlicher Algorithmen und riesiger Datenmengen revolutioniert maschinelles Lernen die Art und Weise, wie Medikamente entwickelt, hergestellt und vertrieben werden. In diesem Artikel untersuchen wir, wie maschinelles Lernen die Pharmaindustrie stärken kann. Arzneimittelforschung und -entwicklung Einer der Schlüsselbereiche, in denen maschinelles Lernen große Auswirkungen hat, ist die Arzneimittelforschung und -entwicklung. Algorithmen für maschinelles Lernen können große Datenmengen analysieren, um neue Angriffspunkte für Medikamente zu identifizieren und die Wahrscheinlichkeit vorherzusagen, dass ein Medikament wirksam sein wird. Dadurch können Pharmaunternehmen ihre Bemühungen priorisieren und die Verschwendung von Arzneimitteln vermeiden, die wahrscheinlich keinen Erfolg haben

2023-04-04 Kommentar 0  1423

Artikeleinführung：​Verteiltes maschinelles Lernen, auch verteiltes Lernen genannt, bezieht sich auf Algorithmen und Systeme, die mehrere Rechenknoten (auch Worker-Knoten, Worker) verwenden, um maschinelles Lernen oder Deep Learning durchzuführen. Es zielt darauf ab, die Leistung zu verbessern, die Privatsphäre zu schützen und kann erweitert werden mehr Umfangreiche Trainingsdaten und größere Modelle. Föderiertes Lernen kann als eine besondere Art des verteilten Lernens betrachtet werden, das einige der beim verteilten maschinellen Lernen auftretenden Schwierigkeiten weiter lösen und so Anwendungen und Produkte für künstliche Intelligenz zum Schutz der Privatsphäre entwickeln kann. 1. Entwicklungsgeschichte des verteilten maschinellen Lernens Die rasante Entwicklung neuer Technologien hat in den letzten Jahren zu einem beispiellosen Wachstum der Datenmenge geführt. Algorithmen des maschinellen Lernens werden zunehmend zur Analyse von Datensätzen und zum Aufbau von Entscheidungssystemen eingesetzt. Und aufgrund der Komplexität von Problemen wie der Steuerung selbstfahrender Autos, der Spracherkennung oder der Vorhersage von Nachrichten

2023-04-13 Kommentar 0  1602