Présentation de l'article：Introduction Avant même de commencer à étudier correctement l'apprentissage automatique l'été dernier, j'ai déjà acheté plusieurs cours d'apprentissage automatique sur Udemy. Le plus basique de ces cours était le Machine Learning A-Z : AI, Python & R, donc c'est parce que

2024-07-26 commentaire 0  721

Présentation de l'article：Les problèmes de conception structurelle des modèles d’apprentissage automatique nécessitent des exemples de code spécifiques. Avec le développement rapide de la technologie de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique joue un rôle important dans la résolution de divers problèmes. Lors de la création d’un modèle d’apprentissage automatique efficace, la conception structurelle du modèle est un élément crucial. Une bonne structure de modèle peut mieux utiliser les données et améliorer la précision et la capacité de généralisation du modèle. Cet article abordera la question de la conception de la structure du modèle d'apprentissage automatique et fournira des exemples de code spécifiques. Premièrement, la structure du modèle doit être conçue en fonction des besoins du problème spécifique. différentes questions

2023-10-08 commentaire 0  634

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 commentaire 0  1084

Présentation de l'article：Nous vivons une ère d’autonomisation de l’IA, et l’apprentissage automatique est un moyen technique important pour y parvenir. Alors, existe-t-il une architecture universelle de système d’apprentissage automatique ? Dans le champ cognitif des programmeurs expérimentés, tout n'est rien, notamment pour l'architecture système. Cependant, il est possible de créer une architecture de système d'apprentissage automatique évolutive et fiable si elle est applicable à la plupart des systèmes ou cas d'utilisation basés sur l'apprentissage automatique. Du point de vue du cycle de vie du machine learning, cette architecture dite universelle couvre les étapes clés du machine learning, du développement de modèles de machine learning au déploiement de systèmes de formation et de systèmes de services dans des environnements de production. Nous pouvons essayer de décrire une telle architecture de système d’apprentissage automatique à partir des dimensions de 10 éléments. 1.

2023-04-13 commentaire 0  1307

Présentation de l'article：L'apprentissage automatique (ML) a révolutionné diverses industries, permettant aux ordinateurs d'apprendre et de prédire sur la base de modèles et de données. Traditionnellement, les modèles de machine learning sont construits et exécutés sur des serveurs ou des machines hautes performances. Cependant, à mesure que la technologie Web progresse, il est désormais possible de créer et de déployer des modèles ML directement dans le navigateur à l'aide de JavaScript. Dans cet article, nous explorerons le monde passionnant de l'apprentissage automatique JavaScript et apprendrons comment créer des modèles ML pouvant s'exécuter dans le navigateur. Comprendre l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique est un sous-ensemble de l'intelligence artificielle (IA) qui se concentre sur la création de modèles capables d'apprendre à partir des données et de faire des prédictions ou des décisions. Il existe deux principaux types d’apprentissage automatique : l’apprentissage supervisé et l’apprentissage non supervisé. L’apprentissage supervisé implique

2023-09-10 commentaire 0  1371

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 commentaire 0  2772

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 commentaire 0  2601

Présentation de l'article：Comment utiliser PHP pour créer un modèle d'apprentissage automatique L'apprentissage automatique, en tant que branche importante de l'intelligence artificielle, est largement utilisé dans divers domaines. Dans le processus de création de modèles d’apprentissage automatique, PHP, en tant que langage de programmation côté serveur populaire, peut également jouer un rôle important. Cet article explique comment utiliser PHP pour créer un modèle d'apprentissage automatique, avec des exemples de code correspondants. 1. Installez les bibliothèques d'apprentissage automatique PHP. Avant de commencer à créer un modèle d'apprentissage automatique, nous devons d'abord installer certaines bibliothèques d'apprentissage automatique PHP. PHP-ML est une machine puissante

2023-07-29 commentaire 0  1618

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 commentaire 0  1075

Présentation de l'article：En tant que développeur, se lancer dans la modélisation du machine learning peut être une tâche difficile pour la première fois. Cependant, ce seuil peut être facilement abaissé à l'aide de ML.NET, un framework d'apprentissage automatique open source développé par Microsoft. Avec ML.NET, les développeurs peuvent rapidement comprendre le fonctionnement de l'apprentissage automatique et commencer à créer des modèles personnalisés à l'aide d'outils et de langages de programmation familiers. L'avantage de ce framework est qu'il fournit une API conviviale qui rend les tâches d'apprentissage automatique simples et intuitives. De plus, ML.NET dispose également de fonctionnalités riches et d'une extensibilité pour répondre aux besoins de différents projets. ML.NET est donc un outil puissant et efficace pour les développeurs qui souhaitent se lancer dans le domaine de l’apprentissage automatique. Cet article présentera l'utilisation de la machine de build ML.NET

2024-01-23 commentaire 0  600

Présentation de l'article：Les pipelines d'apprentissage automatique jouent un rôle important dans le processus de science des données. Ils rationalisent les flux de travail et automatisent les tâches fastidieuses et chronophages, en particulier lors de la création et du déploiement de modèles d'apprentissage automatique. Un pipeline d'apprentissage automatique bien conçu peut augmenter l'efficacité et la reproductibilité du développement de modèles tout en réduisant le risque d'erreurs et en favorisant l'application des meilleures pratiques. En décomposant le processus d'apprentissage automatique en étapes gérables, les data scientists peuvent concentrer leurs efforts sur des tâches individuelles, telles que l'ingénierie des fonctionnalités et la sélection de modèles. Le pipeline d'apprentissage automatique est chargé de gérer l'ensemble du processus et de le maintenir organisé. De plus, les pipelines d'apprentissage automatique fournissent un enregistrement clair et vérifiable de toutes les étapes du processus de création de modèles, ce qui facilite la compréhension et l'interprétation des résultats. En bref, l'apprentissage automatique

2024-01-25 commentaire 0  1345

Présentation de l'article：Traducteur | Révisé par Zhu Xianzhong | Sun Shujuan Les arbres de décision dans l'apprentissage automatique Les algorithmes d'apprentissage automatique modernes changent notre vie quotidienne. Par exemple, de grands modèles linguistiques tels que BERT alimentent la recherche Google, et GPT-3 alimente de nombreuses applications linguistiques de haut niveau. D’un autre côté, la création d’algorithmes d’apprentissage automatique complexes est aujourd’hui beaucoup plus facile que jamais. Cependant, quelle que soit la complexité des algorithmes d'apprentissage automatique, ils appartiennent tous à l'une des catégories d'apprentissage suivantes : Apprentissage supervisé Apprentissage non supervisé Apprentissage semi-supervisé Apprentissage par renforcement En fait, les arbres de décision sont l'un des plus anciens algorithmes d'apprentissage automatique supervisé. un large éventail de problèmes du monde réel. La recherche montre que la première invention de l’algorithme d’arbre de décision remonte à 1963. Ensuite, laissez-moi

2023-04-11 commentaire 0  1093

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 commentaire 0  1311

Présentation de l'article：Apprentissage automatique des fonctions JavaScript : une méthode de base pour créer des systèmes intelligents Introduction : Avec le développement rapide de l'intelligence artificielle, l'apprentissage automatique est devenu un domaine populaire. Dans ce domaine, JavaScript, en tant que langage de programmation largement utilisé, a également commencé à jouer son rôle unique dans l’apprentissage automatique. Cet article présentera la méthode de base d'utilisation des fonctions JavaScript pour créer des systèmes intelligents et fournira des exemples de code spécifiques. 1. Présentation de l'apprentissage automatique 1.1 Définition de l'apprentissage automatique L'apprentissage automatique est un

2023-11-18 commentaire 0  954

Présentation de l'article：Les meilleures pratiques pour former des modèles d’apprentissage automatique en C++ incluent l’utilisation de structures de données efficaces. Optimisez la gestion de la mémoire. Profitez du multithreading. Intégrez des bibliothèques d’apprentissage automatique populaires. Concentrez-vous sur la simplicité du code.

2024-06-02 commentaire 0  669

Présentation de l'article：Avec le développement rapide de l’intelligence artificielle, l’apprentissage automatique est devenu un haut lieu de la recherche. L’apprentissage contradictoire et la technologie des modèles génératifs sont également devenus l’une des technologies importantes dans le domaine de l’apprentissage automatique. Cet article présentera les techniques et les applications de l'apprentissage contradictoire et des modèles génératifs dans l'apprentissage automatique basé sur Java. 1. Les avantages de la technologie d'apprentissage contradictoire et l'idée de base de l'application de l'apprentissage contradictoire sont de construire des échantillons contradictoires afin que le modèle puisse résister aux attaques de manière plus robuste. Les techniques couramment utilisées dans l'apprentissage contradictoire comprennent : le réseau contradictoire génératif (GAN), la fonction de perte contradictoire

2023-06-18 commentaire 0  990

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 commentaire 0  930

Présentation de l'article：Les fonctions Go fournissent un mécanisme puissant pour créer des composants réutilisables et testables pour l'apprentissage automatique. En combat réel, la classification des images peut être divisée en : chargement du modèle de réseau neuronal entraîné. Créez un tenseur d'entrée à partir d'une image. Appelez la prédiction du modèle et obtenez la sortie de probabilité. De plus, les fonctions Go peuvent également être utilisées pour d'autres tâches d'apprentissage automatique telles que le traitement du langage naturel, l'analyse prédictive, les systèmes de recommandation et la vision par ordinateur. Les avantages de l'utilisation des fonctions Go pour le développement de l'apprentissage automatique incluent la réutilisabilité, la testabilité, les performances et la portabilité.

2024-04-28 commentaire 0  419

Présentation de l'article：Les algorithmes créés par l'apprentissage automatique permettent aux machines de mieux comprendre comment l'intelligence artificielle s'aligne sur les intérêts des employés et les objectifs de l'entreprise. Selon l’analyse prédictive, l’apprentissage automatique deviendra très courant d’ici 2024. Voici un guide des tendances émergentes de l'apprentissage automatique en 2022 : 1. Gestion opérationnelle du Machine Learning : L'objectif principal de la gestion opérationnelle du Machine Learning ou MLOps est de simplifier le processus de développement de solutions d'apprentissage automatique. Les MLOps aident également à relever les défis qui surviennent dans les opérations commerciales, tels que la communication d'équipe, la création de pipelines ML appropriés et la gestion des données sensibles à grande échelle. 2. Apprentissage par renforcement : les systèmes d'apprentissage automatique apprennent de l'expérience de leur environnement dans le cadre de l'apprentissage par renforcement. Cela présente un grand potentiel en matière d’intelligence artificielle pour les jeux vidéo et les jeux de société. mais

2023-04-11 commentaire 0  1022

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 commentaire 0  19925