Présentation de l'article：L'apprentissage automatique (ML) est une technologie puissante qui permet aux ordinateurs d'apprendre à faire des prédictions et des décisions sans être explicitement programmés. Dans tout projet ML, il est crucial de choisir le bon modèle ML pour la tâche spécifique. Cet article vous apprend à sélectionner correctement un modèle ML à travers les étapes suivantes : Définir le problème et les résultats attendus Avant de sélectionner un modèle d'apprentissage automatique, il est crucial de définir avec précision le problème et les résultats attendus, afin qu'un modèle approprié puisse être mieux adapté. . Pour définir votre problème, considérez ces trois points : Que souhaitez-vous prédire ou classer ? Quelles sont les données d’entrée ? Quelles sont les données de sortie ? Définir le problème et les résultats souhaités est une étape importante dans le processus de choix du bon modèle ML. Choisir les mesures de performance Une fois que vous avez défini le problème et les résultats souhaités, l'étape suivante consiste à choisir

2024-01-22 commentaire 0  680

Présentation de l'article：Qu’est-ce que l’apprentissage automatique ? L'apprentissage automatique est un domaine de l'informatique qui utilise des technologies statiques pour donner aux systèmes informatiques la capacité d'« apprendre » avec des données, sans être explicitement programmés. Cela signifie que « ML est avant tout une question d'apprentissage.

2024-09-07 commentaire 0  891

Présentation de l'article：Mais la triste réalité est que 85 % des projets d’IA et de ML ne sont pas entièrement livrés, et que seulement 53 % des projets passent du prototype à la production. Pourtant, les dépenses américaines en matière d’intelligence artificielle atteindront 120 milliards de dollars d’ici 2025, soit une augmentation de 20 % ou plus, selon les récentes prévisions de dépenses d’IDC. Par conséquent, il est important d’éviter cinq erreurs courantes qui entraînent souvent l’échec des projets d’IA et de ML. 1. Comprendre les ressources nécessaires pour former les algorithmes de ML, en particulier les ressources de données. Même s'il semble formidable de dire que l'IA et le ML sont utilisés pour révolutionner les processus des entreprises, la réalité est que 80 % des entreprises trouvent ces projets plus difficiles que prévu. Pour que ces projets réussissent, une compréhension claire de ce qui est requis en termes de ressources et de personnel est nécessaire. L'une des erreurs les plus courantes

2023-04-11 commentaire 0  916

Présentation de l'article：En utilisant l'intelligence artificielle (IA) et l'apprentissage automatique (ML), l'efficacité du développement du framework Java peut être considérablement améliorée, en particulier dans les aspects suivants : utiliser le ML pour réaliser la génération de code, l'automatisation des tests et l'optimisation des performances en utilisant l'IA pour aider à la conception ; décisions et fournir du codage Débogage assisté et intelligent ; des frameworks tels que SpringBoot ont appliqué avec succès la technologie AI/ML pour améliorer l'efficacité du développement.

2024-06-04 commentaire 0  768

Présentation de l'article：Alors que les technologies avancées telles que l’IA (intelligence artificielle) et le ML (apprentissage automatique) façonnent de plus en plus notre façon de vivre et de travailler, les équipes DevOps ne font pas exception. Les équipes DevOps pourraient commencer à utiliser l’IA pour intégrer des applications et des solutions de surveillance des infrastructures pour les plateformes d’opérations informatiques d’ici 2023, selon une étude publiée sur Gartner. L'intelligence artificielle a radicalement changé la façon dont nous abordons le DevOps et d'autres opérations informatiques. L’attention croissante portée à la sécurité des applications et des solutions constitue un impact significatif de l’IA et du ML sur les opérations de développement DevOps. En savoir plus sur l'IA, le ML et le DevOpsL'IA ou intelligence artificielle est un domaine de l'informatique qui

2023-04-12 commentaire 0  1327

Présentation de l'article：Traducteur | Révisé par Bugatti | Sun Shujuan Actuellement, il n'existe aucune pratique standard pour la création et la gestion d'applications d'apprentissage automatique (ML). Les projets d’apprentissage automatique sont mal organisés, manquent de répétabilité et ont tendance à échouer à long terme. Par conséquent, nous avons besoin d’un processus qui nous aide à maintenir la qualité, la durabilité, la robustesse et la gestion des coûts tout au long du cycle de vie de l’apprentissage automatique. Figure 1. Processus du cycle de vie du développement de l'apprentissage automatique Le processus standard intersectoriel pour le développement d'applications d'apprentissage automatique à l'aide de méthodes d'assurance qualité (CRISP-ML(Q)) est une version améliorée de CRISP-DM pour garantir la qualité des produits d'apprentissage automatique. CRISP-ML(Q) comporte six étapes distinctes : 1. Compréhension des activités et des données 2. Préparation des données 3. Modèle

2023-04-08 commentaire 0  1348

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  1339