Présentation de l'article：À mesure que l'intelligence artificielle et l'apprentissage automatique mûrissent progressivement, de plus en plus d'entreprises et de développeurs commencent à s'intéresser à la mise en œuvre d'algorithmes d'apprentissage automatique dans l'espoir d'en tirer davantage de valeur commerciale. En tant que langage de programmation largement utilisé dans le développement d’applications Web et d’entreprise, PHP peut-il implémenter des algorithmes d’apprentissage automatique ? La réponse est oui. Introduction aux algorithmes d'apprentissage automatique Avant de présenter comment utiliser PHP pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique, commençons par comprendre les algorithmes d'apprentissage automatique. L’apprentissage automatique (ML) est une affaire humaine

2023-05-11 commentaire 0  2106

Présentation de l'article：L'apprentissage automatique est une méthode permettant aux ordinateurs d'apprendre à partir de données sans être explicitement programmés. Il utilise des algorithmes pour analyser et interpréter les modèles de données, puis faire des prédictions ou des décisions sans intervention humaine. Comprendre le concept d'apprentissage automatique nécessite de maîtriser des concepts de base tels que les algorithmes, la formation, les modèles et les coefficients. Grâce au machine learning, les ordinateurs peuvent apprendre de grandes quantités de données pour améliorer leurs performances et leur précision. Cette méthode a été largement utilisée dans de nombreux domaines, tels que le traitement du langage naturel, la reconnaissance d’images et l’analyse de données. Maîtriser les connaissances de l'apprentissage automatique nous offrira plus d'opportunités et de défis. Algorithme Un algorithme en apprentissage automatique est un ensemble d'instructions ou de procédures utilisées pour résoudre un problème ou accomplir une tâche spécifique. Il s'agit d'un processus étape par étape qui permet d'atteindre les attentes

2024-01-22 commentaire 0  870

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  1092

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：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 commentaire 0  704

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 commentaire 0  829

Présentation de l'article：Des explications intéressantes sur les algorithmes d’apprentissage automatique font l’objet du prochain article. Cet article est partagé pour les étudiants chefs de produits IA et est fortement recommandé aux étudiants qui viennent d'entrer dans ce domaine ! Nous avons déjà parlé de l'industrie de l'intelligence artificielle, de la deuxième courbe des chefs de produit et des différences entre les deux postes. Cette fois, nous approfondirons le sujet des algorithmes d'apprentissage automatique intéressants. Les algorithmes d'apprentissage automatique peuvent sembler un peu insondables. Je comprends que beaucoup de gens, y compris moi, ressentiront un mal de tête au début. J'essaie de ne pas utiliser de formules et de les présenter uniquement sous forme de cas. Nous approfondirons progressivement l'ensemble. la partie. 1. Présentation des algorithmes d'apprentissage automatique Tout d'abord, comprenons les concepts de base des algorithmes d'apprentissage automatique. L'apprentissage automatique est une méthode permettant aux ordinateurs d'apprendre et de s'améliorer à partir de données, et les algorithmes d'apprentissage automatique sont

2023-11-28 commentaire 0  755

Présentation de l'article：Un algorithme d’apprentissage automatique est un programme informatique capable d’apprendre à partir de données. Il est capable d'extraire des informations à partir des données collectées et d'utiliser ces informations pour améliorer l'exécution des tâches. Pour garantir l’exactitude, les algorithmes doivent être entièrement formés. Alors, comment fonctionnent les algorithmes d’apprentissage automatique ? Comprendre les concepts de base de l’intelligence artificielle vous apportera une réponse plus claire. L'intelligence artificielle est un terme général utilisé pour décrire la capacité des ordinateurs à imiter l'intelligence humaine. Il couvre une variété de technologies, notamment l’apprentissage automatique, le traitement du langage naturel et la vision par ordinateur. Bien que l’IA puisse présenter des capacités cognitives semblables à celles des humains, la façon dont elle fonctionne est intrinsèquement différente de celle de l’esprit humain. L'intelligence artificielle raisonne et prend des décisions grâce à des algorithmes et des données, tandis que la pensée humaine est influencée par la perception,

2024-01-22 commentaire 0  1462

Présentation de l'article：Dans le processus d'apprentissage des algorithmes d'apprentissage automatique, nous avons souvent besoin de données pour vérifier l'algorithme et les paramètres de débogage. Mais trouver un ensemble d’échantillons de données bien adaptés à un type d’algorithme particulier n’est pas si simple. bien

2017-03-19 commentaire 0  1985

Présentation de l'article：Le C++ est un langage de programmation efficace et largement utilisé, donc dans le domaine du machine learning, il est également très avantageux d'utiliser le C++ pour le développement. Cet article présentera certaines techniques d'apprentissage automatique couramment utilisées en C++ pour aider les lecteurs à mieux utiliser C++ pour implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique. Utilisation de la bibliothèque STL STL (StandardTemplateLibrary) est une bibliothèque standard de C++, qui contient des conteneurs couramment utilisés (tels que vecteur, carte et ensemble), des algorithmes et des objets fonction. Dans le domaine de l'apprentissage automatique,

2023-08-22 commentaire 0  1670

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  1081

Présentation de l'article：Le problème du surajustement dans les algorithmes d'apprentissage automatique nécessite des exemples de code spécifiques. Dans le domaine de l'apprentissage automatique, le problème du surajustement des modèles est l'un des défis courants. Lorsqu'un modèle surajuste les données d'entraînement, il devient trop sensible au bruit et aux valeurs aberrantes, ce qui entraîne de mauvaises performances du modèle sur les nouvelles données. Afin de résoudre le problème du surajustement, nous devons adopter des méthodes efficaces pendant le processus de formation du modèle. Une approche courante consiste à utiliser des techniques de régularisation telles que la régularisation L1 et la régularisation L2. Ces techniques limitent la complexité du modèle en ajoutant un terme de pénalité pour empêcher le modèle d'en faire trop.

2023-10-09 commentaire 0  1027

Présentation de l'article：Utilisez l'apprentissage automatique dans Golang pour développer des algorithmes intelligents et des solutions basées sur les données : installez la bibliothèque Gonum pour les algorithmes et utilitaires d'apprentissage automatique. Régression linéaire utilisant le modèle LinearRegression de Gonum, un algorithme d'apprentissage supervisé. Entraînez le modèle à l'aide de données d'entraînement, qui contiennent des variables d'entrée et des variables cibles. Prédisez les prix de l’immobilier en fonction de nouvelles caractéristiques, à partir desquelles le modèle extraira une relation linéaire.

2024-06-02 commentaire 0  852

Présentation de l'article：L'algorithme de classificateur d'apprentissage automatique est un algorithme largement utilisé dans l'exploration de données, l'intelligence artificielle et d'autres domaines. Elle peut aider à résoudre des problèmes pratiques en classant et en prédisant les données, et joue donc un rôle important dans la technologie moderne de l’intelligence artificielle. Certains algorithmes de classificateur d’apprentissage automatique couramment utilisés seront brièvement présentés ci-dessous. 1. Classificateur d'arbre de décision L'arbre de décision est un classificateur basé sur une structure arborescente. Il effectue une classification en divisant l'ensemble de données en plusieurs sous-ensembles, chaque sous-ensemble correspondant à un nœud de l'arbre, formant finalement un arbre de décision complet. Au cours du processus de classification, l'arbre de décision est parcouru couche par couche en fonction de la valeur de la caractéristique jusqu'à ce qu'il atteigne le nœud feuille, obtenant ainsi le résultat final de la classification. Les classificateurs d’arbres de décision ont l’avantage d’être faciles à comprendre et à interpréter, mais ils sont également sujets à des problèmes de surajustement.

2024-01-24 commentaire 0  663

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  719

Présentation de l'article：PHP et Machine Learning : Comment créer un algorithme d'analyse des sentiments Introduction : L'apprentissage automatique est l'une des technologies les plus en vogue aujourd'hui et peut avoir un impact significatif dans divers domaines. L'analyse des sentiments est une application importante de l'apprentissage automatique dans le domaine du traitement de texte. Elle peut nous aider à analyser automatiquement les tendances émotionnelles des textes. Dans cet article, nous expliquerons comment créer un algorithme simple d'analyse des sentiments à l'aide d'algorithmes PHP et d'apprentissage automatique, en l'illustrant avec des exemples de code. 1. Qu'est-ce que l'analyse des sentiments ? L'analyse des sentiments, également connue sous le nom d'analyse d'opinion, est une méthode d'analyse de texte

2023-07-29 commentaire 0  1053

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 commentaire 0  953

Présentation de l'article：Avec l’avènement d’Internet et de l’ère du Big Data, l’apprentissage automatique est devenu une branche importante du domaine informatique. En tant que langage de développement Web populaire, PHP ne fait pas exception. Il existe de nombreux algorithmes d'apprentissage automatique courants et bibliothèques de formation de réseaux neuronaux disponibles en PHP. Dans cet article, nous présenterons comment implémenter des algorithmes d'apprentissage automatique et la formation de réseaux neuronaux en PHP. 1. Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L’apprentissage automatique signifie que les ordinateurs apprennent à prendre des décisions et des actions autonomes sans instructions de programmation explicites. L'apprentissage automatique comprend

2023-05-21 commentaire 0  1330

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 commentaire 0  510

Présentation de l'article：Les fonctions PHP peuvent être appliquées à l'apprentissage automatique et utilisées pour le prétraitement des données (array_map, in_array) et les algorithmes d'apprentissage automatique (logistic_regression, svm dans la bibliothèque PHP-ML), ce qui peut contribuer à simplifier le processus d'apprentissage automatique et à réduire la difficulté de démarrage.

2024-05-02 commentaire 0  868