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Comment configurer l'apprentissage automatique à l'aide de CLion sur les systèmes Linux
Présentation de l'article:Méthode de configuration pour utiliser CLion pour l'apprentissage automatique sur les systèmes Linux L'apprentissage automatique est actuellement une direction de recherche populaire dans le domaine de l'informatique. Il permet aux ordinateurs d'apprendre automatiquement de l'expérience et d'améliorer les performances en utilisant des données et des méthodes statistiques. Afin de faciliter le développement et le débogage du machine learning, nous pouvons utiliser l'environnement de développement intégré (IDE) CLion développé par JetBrains. Cet article présentera la méthode de configuration d'utilisation de CLion pour l'apprentissage automatique sur un système Linux. Tout d’abord, nous devons installer CLion.
2023-07-04
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Comment configurer l'apprentissage automatique à l'aide de PyCharm sur les systèmes Linux
Présentation de l'article:Introduction à la méthode de configuration de l'utilisation de PyCharm pour l'apprentissage automatique sur les systèmes Linux : PyCharm est un environnement de développement intégré (IDE) Python très populaire. Il fournit de puissantes fonctions d'édition et de débogage de code, permettant aux développeurs d'écrire et de maintenir du code plus efficacement. PyCharm est un très bon choix pour les personnes qui apprennent et développent des algorithmes d'apprentissage automatique. Cet article explique comment configurer PyCharm sur un système Linux pour prendre en charge le travail de développement d'apprentissage automatique. Étape 1 : Installer
2023-07-04
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Méthode de configuration pour l'utilisation de RStudio pour le développement de modèles d'apprentissage automatique sur les systèmes Linux
Présentation de l'article:Méthode de configuration pour l'utilisation de RStudio pour le développement de modèles d'apprentissage automatique sur les systèmes Linux Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique, de plus en plus de développeurs commencent à rechercher des outils appropriés pour le développement de modèles et les expériences. En tant que puissant environnement de développement intégré (IDE), RStudio est également largement utilisé dans le domaine de l'apprentissage automatique. Cet article explique comment configurer RStudio sur un système Linux pour le développement de modèles d'apprentissage automatique et fournit des exemples de code pertinents. Étape 1 : Installer l'environnement du langage R
2023-07-04
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Quelle est la différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique
Présentation de l'article:La plus grande différence entre l'apprentissage profond et l'apprentissage automatique réside dans la « performance » ; l'apprentissage automatique est principalement utilisé pour doter les machines d'intelligence, mais l'apprentissage profond est une technologie permettant de réaliser l'apprentissage automatique, et l'apprentissage profond est également un type d'apprentissage automatique.
2022-01-26
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Tutoriel d'apprentissage automatique Python pour les débutants : créez votre premier modèle d'apprentissage automatique étape par étape
Présentation de l'article:L’apprentissage automatique change la façon dont nous interagissons avec le monde à un rythme incroyable. Des voitures autonomes aux diagnostics médicaux, l’apprentissage automatique est désormais omniprésent dans de nombreux domaines différents. Si vous souhaitez commencer votre propre parcours d'apprentissage automatique, ce didacticiel d'apprentissage automatique Python est parfait pour vous. Nous vous aiderons à créer votre première application de machine learning étape par étape, en commençant par les concepts de base. 1. Comprendre les concepts de base de l'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est essentiellement une discipline qui permet aux systèmes informatiques d'apprendre automatiquement à partir de données et d'en extraire des connaissances. Il permet au système d'améliorer ses performances sans être programmé. Les algorithmes d'apprentissage automatique courants comprennent les algorithmes d'apprentissage supervisé, d'apprentissage non supervisé et d'apprentissage par renforcement. 2. Choisissez une bibliothèque d'apprentissage automatique adaptée
2024-02-20
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Application du méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique
Présentation de l'article:Le méta-apprentissage aide les algorithmes d'apprentissage automatique à surmonter les défis en optimisant les algorithmes d'apprentissage et en identifiant les algorithmes les plus performants. Méta-apprentissage, méta-classificateurs et méta-régression Les méta-classificateurs dans l'apprentissage automatique Les méta-classificateurs sont un type d'algorithme de méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique qui sont utilisés pour les tâches de classification et de modélisation prédictive. Il utilise les résultats prédits par d'autres classificateurs comme caractéristiques et sélectionne finalement l'un d'entre eux comme résultat final de la prédiction. Méta-régression La méta-régression est un algorithme de méta-apprentissage utilisé pour les tâches de modélisation prédictive de régression. Il utilise l'analyse de régression pour combiner, comparer et synthétiser les résultats de plusieurs études tout en ajustant l'effet des covariables disponibles sur la variable de réponse. Les analyses de méta-régression visent à réconcilier des études contradictoires ou à confirmer des études cohérentes entre elles. Quelles techniques sont utilisées en méta-apprentissage ? Voici quelques méthodes utilisées en méta-apprentissage : Métriques
2024-01-24
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Apprentissage automatique quantique
Présentation de l'article:La programmation classique est une méthode permettant de prendre des entrées, de les traiter et d'afficher la sortie à l'aide de fonctions prédéfinies. En revanche, l’apprentissage automatique est une technique de programmation de haut niveau qui apprend à partir des données et ajuste un modèle en fonction du résultat. L'apprentissage automatique quantique est une méthode qui combine les concepts de l'informatique quantique avec l'apprentissage automatique. Elle utilise des qubits au lieu des bits classiques et réalise l'apprentissage en entraînant un modèle. Grâce à l’apprentissage automatique quantique, nous pouvons accélérer les algorithmes existants, en développer de nouveaux et résoudre des problèmes plus complexes. Cette approche, qui combine informatique quantique et apprentissage automatique, contribue à faire progresser la science et la technologie. Les ordinateurs standard et les ordinateurs quantiques utilisent des bits pour stocker des données, mais les bits des ordinateurs standard ne peuvent être que 0 ou 1, tandis que les bits des ordinateurs quantiques
2024-01-22
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Apprentissage automatique – Pour commencer
Présentation de l'article:L'apprentissage automatique est une branche de l'intelligence artificielle. La recherche sur l’intelligence artificielle suit un chemin naturel et clair, passant du « raisonnement » au « savoir », puis à « l’apprentissage ». De toute évidence, l'apprentissage automatique est un moyen de réaliser l'intelligence artificielle, c'est-à-dire d'utiliser l'apprentissage automatique comme moyen de résoudre des problèmes liés à l'intelligence artificielle. Au cours des 30 dernières années, l’apprentissage automatique est devenu un sujet interdisciplinaire multidisciplinaire, impliquant la théorie des probabilités, les statistiques, la théorie de l’approximation, l’analyse convexe, la théorie de la complexité informatique et d’autres disciplines. La théorie de l’apprentissage automatique implique principalement la conception et l’analyse d’algorithmes qui permettent aux ordinateurs d’« apprendre » automatiquement. Les algorithmes d'apprentissage automatique sont un type d'algorithme qui analyse et obtient automatiquement des modèles à partir de données et utilise ces modèles pour prédire des données inconnues. Parce que les algorithmes d'apprentissage impliquent beaucoup de théorie statistique,
2024-03-15
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Apprentissage automatique en PHP
Présentation de l'article:De nos jours, l’apprentissage automatique n’est plus une technologie mystérieuse. De plus en plus de personnes réalisent l’importance de l’apprentissage automatique et commencent à l’apprendre et à l’appliquer. Cependant, lorsque la plupart des gens pensent au machine learning, ils pensent d’abord à Python, et peu savent que PHP peut également faire du machine learning. PHP est un langage de programmation généraliste couramment utilisé pour le développement Web. Bien qu’il ne soit pas aussi populaire que Python, il est largement utilisé dans le développement Web et présente une forte évolutivité. Désormais, PHP est également disponible pour les machines
2023-05-23
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配置Linux系统以支持AI芯片和深度学习加速器开发
Présentation de l'article:配置Linux系统以支持AI芯片和深度学习加速器开发引言:随着人工智能(AI)技术的飞速发展,越来越多的硬件设备被用于深度学习任务。为了充分利用这些AI芯片和深度学习加速器,我们需要在Linux系统中进行配置。本文将介绍如何配置Linux系统以支持AI芯片和深度学习加速器的开发,包括驱动程序的安装和配置,以及一些常见的代码示例。第一部分:安装和配置驱动程序首
2023-07-05
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L'application d'apprentissage automatique de Golang pour l'apprentissage par renforcement
Présentation de l'article:Introduction à l'application d'apprentissage automatique de Golang dans l'apprentissage par renforcement L'apprentissage par renforcement est une méthode d'apprentissage automatique qui apprend un comportement optimal en interagissant avec l'environnement et en fonction des commentaires de récompense. Le langage Go possède des fonctionnalités telles que le parallélisme, la concurrence et la sécurité de la mémoire, ce qui lui confère un avantage dans l'apprentissage par renforcement. Cas pratique : Apprentissage par renforcement Go Dans ce tutoriel, nous utiliserons le langage Go et l'algorithme AlphaZero pour implémenter un modèle d'apprentissage par renforcement Go. Étape 1 : Installer les dépendances gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times
2024-05-08
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Utiliser Python Machine Learning de zéro à un : vous guider étape par étape pour maîtriser les principes de base de l'apprentissage automatique
Présentation de l'article:1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L’apprentissage automatique est une branche de l’intelligence artificielle qui vise à permettre aux ordinateurs d’apprendre et de penser comme les humains. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent apprendre des modèles à partir de données et utiliser ces modèles pour faire des prédictions ou des décisions. 2. Principes de base de l'apprentissage automatique Le principe de base des algorithmes d'apprentissage automatique est d'entraîner un modèle à l'aide de données, puis d'utiliser le modèle entraîné pour faire des prédictions ou des décisions. Les données sont l'entrée de l'algorithme d'apprentissage automatique et le modèle est la sortie de l'algorithme d'apprentissage automatique. importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#Load data data=pd.read_cs
2024-02-19
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Notes d'étude PHP : intelligence artificielle et apprentissage automatique
Présentation de l'article:Notes d'étude PHP : Intelligence artificielle et apprentissage automatique, des exemples de code spécifiques sont requis L'intelligence artificielle (Intelligence artificielle, appelée IA) et l'apprentissage automatique (Machine Learning) sont aujourd'hui l'un des sujets les plus brûlants dans le domaine de l'informatique. Avec le développement rapide du Big Data et l'amélioration de la puissance de calcul, le champ d'application de l'intelligence artificielle et de l'apprentissage automatique devient de plus en plus répandu et pénètre progressivement dans diverses industries et domaines. Dans ce domaine, PHP en tant que langage de programmation puissant également
2023-10-09
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Notes d'étude PHP : déploiement et configuration du serveur
Présentation de l'article:Notes d'étude PHP : Déploiement et configuration du serveur 1. Introduction Avant de développer PHP, vous devez déployer et configurer le serveur pour vous assurer que le code PHP peut s'exécuter normalement. Cet article explique comment déployer et configurer le serveur et fournit des exemples de code spécifiques. 2. Déploiement du serveur et sélection de l'environnement du serveur Avant de déployer le serveur, nous devons sélectionner un environnement de serveur approprié. Les environnements de serveur courants incluent Apache, Nginx, IIS, etc. Cet article utilise le serveur Apache comme exemple de présentation. Installer et
2023-10-09
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Machine d'apprentissage automatique (AutoML)
Présentation de l'article:L'apprentissage automatique automatique (AutoML) change la donne dans le domaine de l'apprentissage automatique. Il peut sélectionner et optimiser automatiquement les algorithmes, rendant le processus de formation des modèles d'apprentissage automatique plus simple et plus efficace. Même si vous n'avez aucune expérience en apprentissage automatique, vous pouvez facilement entraîner un modèle offrant d'excellentes performances à l'aide d'AutoML. AutoML fournit une approche d'IA explicable pour améliorer l'interprétabilité des modèles. De cette façon, les data scientists peuvent mieux comprendre le processus de prédiction du modèle. Ceci est particulièrement utile dans les domaines de la santé, de la finance et des systèmes autonomes. Cela peut aider à identifier les biais dans les données et à éviter des prédictions incorrectes. AutoML exploite l'apprentissage automatique pour résoudre des problèmes du monde réel, notamment des tâches telles que la sélection d'algorithmes, l'optimisation des hyperparamètres et l'ingénierie des fonctionnalités. Voici quelques méthodes couramment utilisées : Dieu
2024-01-22
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Application de l'apprentissage par transfert à l'apprentissage automatique
Présentation de l'article:Le développement de modèles d’apprentissage automatique nécessite de former des algorithmes sur de grands ensembles de données, ce qui prend du temps et nécessite beaucoup de ressources. Pour itérer plus rapidement et réduire le temps de recherche, des techniques telles que l'apprentissage par transfert sont nécessaires. L'apprentissage par transfert est une technique d'apprentissage automatique puissante qui exploite les connaissances acquises à partir d'un problème et les applique à des problèmes connexes mais différents. En bref, l'apprentissage par transfert peut « transférer » les connaissances d'un modèle formé vers un nouveau modèle, économisant ainsi le temps et les ressources nécessaires pour recycler un nouveau modèle. Il a été démontré que l'apprentissage par transfert améliore considérablement les performances du modèle, en particulier lorsque vous travaillez avec de petits ensembles de données ou que vous affinez des tâches spécifiques. De plus, cela réduit considérablement le temps de formation du modèle. Par conséquent, l’apprentissage par transfert est devenu un choix puissant pour accélérer la formation de modèles d’apprentissage automatique. Cet article est ici
2024-01-23
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Technologie d'apprentissage automatique en PHP
Présentation de l'article:Avec le développement rapide de la société, l’apprentissage automatique (Machine Learning) est progressivement devenu une technologie importante. En tant que langage de programmation largement utilisé dans le domaine du développement web, PHP a progressivement intégré la technologie du machine learning. L'apprentissage automatique est une méthode qui utilise des ordinateurs pour apprendre et analyser automatiquement des données afin d'obtenir certains modèles de prédiction. Dans la programmation traditionnelle, les développeurs doivent écrire un grand nombre de règles pour résoudre des problèmes, mais dans le machine learning, les ordinateurs peuvent apprendre automatiquement les règles en analysant les données, éliminant ainsi le besoin de
2023-05-28
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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique en Python ?
Présentation de l'article:Ces dernières années, l'apprentissage automatique (Machine Learning) est devenu l'un des sujets les plus brûlants de l'industrie informatique. En tant que langage de programmation efficace, Python est devenu le premier choix pour de nombreux praticiens de l'apprentissage automatique. Cet article présentera les concepts, les applications et la mise en œuvre du machine learning en Python. 1. Concept d'apprentissage automatique L'apprentissage automatique est une technologie qui permet aux machines d'améliorer automatiquement leurs performances grâce à l'analyse, à l'apprentissage et à l'optimisation des données. Son objectif principal est de permettre aux machines de découvrir des modèles existants dans les données, obtenant ainsi un aperçu de l'avenir.
2023-06-04
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机器学习故障诊断就业
Présentation de l'article:一、机器学习故障诊断就业机器学习在故障诊断领域的应用与就业前景随着人工智能技术的不断发展,机器学习作为其中的重要分支之一,在各个领域都展现出了巨大的应用潜力。其中,机器学习在故障诊断领域的应用正在逐渐成为热门话题,引起了广泛关注。本文将探讨机器学习在故障诊断中的应用情况以及相关的就业前景。机器学习在故障诊断中的应用机器学习技术通过对大量数据的学习和分析,能够帮助识别并预测设备或系统可能出现的故障。在工业生产、汽车制造、电子设备等领域,机器学习已经被广泛应用于故障诊断。具体来说,机器学习可以通过监
2024-07-30
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Qu'est-ce que l'apprentissage automatique ? Quels types de problèmes l'apprentissage automatique peut-il résoudre ?
Présentation de l'article:L'apprentissage automatique est une étude spécialisée sur la façon dont les ordinateurs peuvent simuler ou mettre en œuvre un comportement d'apprentissage humain pour acquérir de nouvelles connaissances ou compétences et réorganiser les structures de connaissances existantes pour améliorer continuellement leurs performances. Problèmes que l'apprentissage automatique peut résoudre : 1. Problèmes de classification ; 2. Problèmes de régression ; 3. Problèmes de clustering ;
2021-04-14
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