Artikeleinführung：Maschinelles Lernen (ML) ist eine leistungsstarke Technologie, die es Computern ermöglicht, Vorhersagen und Entscheidungen zu treffen, ohne explizit programmiert zu werden. In jedem ML-Projekt ist die Auswahl des richtigen ML-Modells für die spezifische Aufgabe von entscheidender Bedeutung. In diesem Artikel erfahren Sie, wie Sie mithilfe der folgenden Schritte ein ML-Modell richtig auswählen: Definieren Sie das Problem und die erwarteten Ergebnisse. Bevor Sie ein Modell für maschinelles Lernen auswählen, ist es wichtig, das Problem und die erwarteten Ergebnisse genau zu definieren, damit ein geeignetes Modell besser angepasst werden kann . Um Ihr Problem zu definieren, berücksichtigen Sie diese drei Punkte: Was möchten Sie vorhersagen oder klassifizieren? Was sind die Eingabedaten? Was sind die Ausgabedaten? Die Definition des Problems und der gewünschten Ergebnisse ist ein wichtiger Schritt bei der Auswahl des richtigen ML-Modells. Auswählen von Leistungsmetriken Nachdem Sie das Problem und die gewünschten Ergebnisse definiert haben, besteht der nächste Schritt in der Auswahl

2024-01-22 Kommentar 0  680

Artikeleinführung：Was ist maschinelles Lernen? Maschinelles Lernen ist ein Bereich der Informatik, der statische Technologien nutzt, um Computersystemen die Möglichkeit zu geben, mit Daten zu „lernen“, ohne explizit programmiert zu werden. Das bedeutet: „ML dreht sich alles um das Lernen von.“

2024-09-07 Kommentar 0  891

Artikeleinführung：Die bedauerliche Realität ist jedoch, dass 85 % der KI- und ML-Projekte nicht vollständig umgesetzt werden und nur 53 % der Projekte vom Prototyp bis zur Produktion gelangen. Dennoch werden die US-Ausgaben für künstliche Intelligenz bis 2025 auf 120 Milliarden US-Dollar steigen, was einem Anstieg von 20 % oder mehr entspricht, so die aktuelle Ausgabenprognose von IDC. Daher ist es wichtig, fünf häufige Fehler zu vermeiden, die häufig zum Scheitern von KI- und ML-Projekten führen. 1. Verstehen Sie die Ressourcen, die zum Trainieren von ML-Algorithmen erforderlich sind, insbesondere Datenressourcen. Auch wenn es großartig klingt, zu sagen, dass KI und ML zur Revolutionierung von Unternehmensprozessen eingesetzt werden, ist die Realität, dass 80 % der Unternehmen diese Projekte schwieriger finden als erwartet. Damit diese Projekte erfolgreich sind, ist ein klares Verständnis darüber erforderlich, was an Ressourcen und Personal erforderlich ist. Einer der häufigsten Fehler

2023-04-11 Kommentar 0  916

Artikeleinführung：Durch den Einsatz von künstlicher Intelligenz (KI) und maschinellem Lernen (ML) kann die Entwicklungseffizienz des Java-Frameworks erheblich verbessert werden, insbesondere in den folgenden Aspekten: Verwendung von ML zur Codegenerierung, Testautomatisierung und Leistungsoptimierung unter Verwendung von KI zur Unterstützung des Designs; Entscheidungen und Bereitstellung von unterstütztem und intelligentem Debugging; Frameworks wie SpringBoot haben AI/ML-Technologie erfolgreich eingesetzt, um die Entwicklungseffizienz zu verbessern.

2024-06-04 Kommentar 0  768

Artikeleinführung：Da fortschrittliche Technologien wie KI (künstliche Intelligenz) und ML (maschinelles Lernen) zunehmend die Art und Weise prägen, wie wir leben und arbeiten, bilden DevOps-Teams keine Ausnahme. Laut einer auf Gartner veröffentlichten Studie könnten DevOps-Teams bis 2023 damit beginnen, KI zur Integration von Infrastrukturüberwachungsanwendungen und -lösungen für IT-Betriebsplattformen zu nutzen. Künstliche Intelligenz hat die Art und Weise, wie wir DevOps und andere IT-Vorgänge angehen, dramatisch verändert. Der wachsende Fokus auf Anwendungs- und Lösungssicherheit ist ein erheblicher Einfluss von KI und ML auf DevOps-Entwicklungsabläufe. Erfahren Sie mehr über KI, ML und DevOps. KI oder künstliche Intelligenz ist ein Bereich der Informatik

2023-04-12 Kommentar 0  1327

Artikeleinführung：Übersetzer |. Bewertet von Bugatti |. Derzeit gibt es keine Standardpraktiken für die Erstellung und Verwaltung von Anwendungen für maschinelles Lernen. Projekte für maschinelles Lernen sind schlecht organisiert, nicht wiederholbar und scheitern auf lange Sicht tendenziell. Daher benötigen wir einen Prozess, der uns dabei hilft, Qualität, Nachhaltigkeit, Robustheit und Kostenmanagement während des gesamten Lebenszyklus des maschinellen Lernens aufrechtzuerhalten. Abbildung 1. Lebenszyklusprozess für die Entwicklung maschinellen Lernens Der branchenübergreifende Standardprozess für die Entwicklung von Anwendungen für maschinelles Lernen unter Verwendung von Qualitätssicherungsmethoden (CRISP-ML(Q)) ist eine aktualisierte Version von CRISP-DM, um die Qualität von Produkten für maschinelles Lernen sicherzustellen. CRISP-ML(Q) besteht aus sechs separaten Phasen: 1. Geschäfts- und Datenverständnis, 2. Datenvorbereitung und 3. Modell

2023-04-08 Kommentar 0  1348

Artikeleinführung：Maschinelles Lernen (ML) hat verschiedene Branchen revolutioniert und es Computern ermöglicht, auf der Grundlage von Mustern und Daten zu lernen und Vorhersagen zu treffen. Traditionell werden Modelle für maschinelles Lernen auf Servern oder Hochleistungsmaschinen erstellt und ausgeführt. Mit der Weiterentwicklung der Webtechnologie ist es nun jedoch möglich, ML-Modelle mithilfe von JavaScript direkt im Browser zu erstellen und bereitzustellen. In diesem Artikel erkunden wir die spannende Welt des maschinellen Lernens in JavaScript und erfahren, wie man ML-Modelle erstellt, die im Browser ausgeführt werden können. Maschinelles Lernen verstehen Maschinelles Lernen ist eine Teilmenge der künstlichen Intelligenz (KI), die sich auf die Erstellung von Modellen konzentriert, die aus Daten lernen und Vorhersagen oder Entscheidungen treffen können. Es gibt zwei Hauptarten des maschinellen Lernens: überwachtes Lernen und unüberwachtes Lernen. Überwachtes Lernen beinhaltet

2023-09-10 Kommentar 0  1339