Kurs Dazwischenliegend  11344

Kurseinführung：„Selbststudium IT-Netzwerk-Linux-Lastausgleich-Video-Tutorial“ implementiert hauptsächlich den Linux-Lastausgleich durch Ausführen von Skriptvorgängen im Web, LVS und Linux unter Nagin.

Kurs Fortschrittlich  17650

Kurseinführung：„Shang Xuetang MySQL Video Tutorial“ führt Sie in den Prozess von der Installation bis zur Verwendung der MySQL-Datenbank ein und stellt die spezifischen Vorgänge jedes Links im Detail vor.

Kurs Fortschrittlich  11360

Kurseinführung：„Brothers Band Front-End-Beispiel-Display-Video-Tutorial“ stellt jedem Beispiele für HTML5- und CSS3-Technologien vor, damit jeder die Verwendung von HTML5 und CSS3 besser beherrschen kann.

Kurseinführung：So implementieren Sie die Fernüberwachungsfunktion des Online-Prüfungssystems mit Java. Die Entwicklung moderner Technologie hat dazu geführt, dass Online-Prüfungen in Schulen und Institutionen immer häufiger eingesetzt werden. Allerdings war die Fernüberwachung schon immer eine Herausforderung, da durch die Fernüberwachung sichergestellt werden muss, dass die Kandidaten während der Prüfung nicht schummeln. Glücklicherweise kann die Programmiersprache Java verwendet werden, um die Remote-Proctoring-Funktion des Online-Prüfungssystems zu implementieren. Remote-Proctoring muss durch mehrere Aspekte implementiert werden, einschließlich Kameraüberwachung, Bildschirmfreigabe, Verbot der Ausführung externer Anwendungen usw. Diese Funktionen werden im Folgenden vorgestellt

2023-09-25 Kommentar 0  1060

Kurseinführung：Was neu geschrieben werden muss, ist: Verstehen Sie die Merkmale des überwachten Lernens, des unüberwachten Lernens und des halbüberwachten Lernens und wie sie in maschinellen Lernprojekten angewendet werden. Bei der Erörterung der Technologie der künstlichen Intelligenz ist überwachtes Lernen häufig die Methode, die die meiste Aufmerksamkeit erhält Denn es ist oft der letzte Schritt bei der Erstellung eines KI-Modells, das für Dinge wie Bilderkennung, bessere Vorhersagen, Produktempfehlungen und Lead-Scoring verwendet werden kann. Im Gegensatz dazu findet unüberwachtes Lernen in der Regel früh im Hintergrund statt Entwicklungslebenszyklus. Arbeit: Es wird oft verwendet, um den Grundstein für die Entfaltung der Magie des überwachten Lernens zu legen, genau wie die Routinearbeit, die es Managern ermöglicht, zu glänzen. Wie später erläutert wird, können beide Modelle des maschinellen Lernens effektiv auf Geschäftsprobleme angewendet werden. Auf technischer Ebene besteht der Unterschied zwischen überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen

2023-11-23 Kommentar 0  902

Kurseinführung：Selbstüberwachtes Lernen (SSL) ist eine Form des überwachten Lernens, bei dem keine manuelle Eingabe von Datenbezeichnungen erforderlich ist. Ergebnisse werden durch Modelle erzielt, die Daten selbstständig analysieren, Informationen kennzeichnen und klassifizieren, ohne dass ein menschliches Eingreifen erforderlich ist. Diese Methode kann den Arbeitsaufwand für manuelle Anmerkungen reduzieren, die Trainingseffizienz verbessern und bei großen Datensätzen eine gute Leistung erbringen. SSL ist eine vielversprechende Lernmethode, die in verschiedenen Bereichen wie Computer Vision und Verarbeitung natürlicher Sprache angewendet werden kann. Selbstüberwachtes Lernen ist eine unbeaufsichtigte Lernmethode, die unbeschriftete Daten verwendet, um Überwachungssignale zu generieren. Einfach ausgedrückt trainiert es ein Modell, indem es hochzuverlässige Datenetiketten generiert und diese Etiketten dann in der nächsten Iteration verwendet. In jeder Iteration ändert sich die auf den Datenetiketten basierende Grundwahrheit. Diese Methode kann haben

2024-01-22 Kommentar 0  818

Kurseinführung：Das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen erfordert spezifische Codebeispiele. Einführung: Schwach überwachtes Lernen ist eine Methode des maschinellen Lernens, die schwache Etiketten für das Training verwendet. Im Gegensatz zum herkömmlichen überwachten Lernen müssen beim schwach überwachten Lernen nur weniger Beschriftungen zum Trainieren des Modells verwendet werden, und nicht jede Probe muss über eine genaue Beschriftung verfügen. Beim schwach überwachten Lernen ist jedoch die Frage, wie aus schwachen Labels nützliche Informationen genau gewonnen werden können, ein zentrales Thema. In diesem Artikel wird das Problem der Etikettenerfassung beim schwach überwachten Lernen vorgestellt und spezifische Codebeispiele gegeben. Einführung in das Label-Akquisitionsproblem beim schwach überwachten Lernen:

2023-10-08 Kommentar 0  1071

Kurseinführung：Halbüberwachtes Lernen nutzt beschriftete und unbeschriftete Daten und ist eine Hybridtechnik aus überwachtem und unbeaufsichtigtem Lernen. Die Kernidee des halbüberwachten Lernens besteht darin, unterschiedliche Verarbeitungen durchzuführen, je nachdem, ob die Daten Etiketten haben. Für gekennzeichnete Daten verwendet der Algorithmus herkömmliche Methoden des überwachten Lernens, um die Modellgewichte zu aktualisieren. Bei unbeschrifteten Daten lernt der Algorithmus, indem er den Unterschied in den Vorhersagen zwischen anderen ähnlichen Trainingsbeispielen minimiert. Diese Methode kann die Informationen unbeschrifteter Daten vollständig nutzen und die Leistung des Modells verbessern. Die Beziehung zwischen halbüberwachtem Lernen, überwachtem Lernen und unüberwachtem Lernen. Überwachtes Training reduziert den durchschnittlichen Unterschied zwischen vorhergesagten Werten und Beschriftungen durch Aktualisierung der Modellgewichte. Für begrenzte beschriftete Daten kann diese Methode jedoch einen Algorithmus finden, der für die beschrifteten Punkte wirksam, aber nicht auf die gesamte Datenverteilung anwendbar ist.

2024-01-25 Kommentar 0  1194