記事の紹介：1. はじめに この記事では、さまざまなハイパーパラメータを持つ複数のモデルの中から最適なモデルを選択する方法を学びます。場合によっては、50 を超える異なるモデルがある場合もあります。モデルごとに最適なモデルを得るには、モデルの選択方法を知ることが重要です。

2024-09-25 コメント 0  845

記事の紹介：機械学習 (ML) は、明示的にプログラムされずに、コンピューターが予測と決定を行う方法を学習できるようにする強力なテクノロジーです。どの ML プロジェクトでも、特定のタスクに適切な ML モデルを選択することが重要です。この記事では、次の手順で ML モデルを正しく選択する方法を説明します。 問題と期待される結果を定義する 機械学習モデルを選択する前に、適切なモデルをよりよく適合させるために、問題と期待される結果を正確に定義することが重要です。 。問題を定義するには、次の 3 つの点を考慮してください。 何を予測または分類したいですか?入力データとは何ですか?出力データは何ですか?問題と望ましい結果を定義することは、適切な ML モデルを選択するプロセスにおける重要なステップです。パフォーマンス メトリックの選択 問題と望ましい結果を定義したら、次のステップは、パフォーマンス メトリックを選択することです。

2024-01-22 コメント 0  700

記事の紹介：メタ学習におけるモデル選択問題には、特定のコード例が必要です メタ学習は機械学習の手法の 1 つであり、学習を通じて学習自体の能力を向上させることを目的としています。メタ学習における重要な問題は、モデルの選択、つまり、特定のタスクに最適な学習アルゴリズムまたはモデルをどのように自動的に選択するかです。従来の機械学習では、モデルの選択は通常、人間の経験とドメインの知識によって決定されます。このアプローチは非効率な場合があり、大量のデータやモデルを最大限に活用できない可能性があります。したがって、メタ学習の出現は、モデル選択問題に対する新しいアプローチを提供します。

2023-10-09 コメント 0  1470

記事の紹介：1. まず、Blender ソフトウェアを開き、図に示すように、複数のモデルで構成されるシーンを作成します。 2. 次にビュー内で非表示にするモデルを選択し、メニューバーの[オブジェクト]ボタンをクリックします。 3. 最後に、[オブジェクト]メニューリストで[表示/非表示]オプションを開き、[選択した項目を非表示]を選択すると、選択したモデルが非表示になります。

2024-04-07 コメント 0  943

記事の紹介：この記事では、LazyPredict を使用して単純な ML モデルを作成する方法について説明します。 LazyPredictによる機械学習モデルの作成の特徴は、大量のコードを必要とせず、パラメータを変更することなく複数モデルのフィッティングを実行し、多数のモデルの中から最もパフォーマンスの高いモデルを選択できることです。概要 この記事では、LazyPredict を使用して単純な ML モデルを作成する方法について説明します。 LazyPredictによる機械学習モデルの作成の特徴は、大量のコードを必要とせず、パラメータを変更することなく複数モデルのフィッティングを実行し、多数のモデルの中から最もパフォーマンスの高いモデルを選択できることです。この記事には次の内容が含まれています: はじめに LazyPredict モジュールのインストール 分類モデルでの LazyPredict の実装

2023-04-06 コメント 0  1534

記事の紹介：経路選択機能は、osi モデルのネットワーク層で完成します。osi モデルは、さまざまなコンピューターを世界中のネットワークに相互接続しようとする標準的なフレームワークであるオープンシステム相互接続通信参照モデルであり、ネットワーク層が経路を決定します。データの選択と転送を行い、パケットにネットワーク ヘッダーを追加してパケットを形成します。

2022-07-28 コメント 0  15451

記事の紹介：他のセレクターとの比較: リレーショナル セレクターと他のタイプのセレクターの長所と短所を比較します はじめに: フロントエンド開発において、セレクターは非常に重要なツールです。セレクターは、HTML ドキュメント内の要素を見つけて選択するために使用されます。ページの編集時に、スタイル制御、イベントバインディング、対話型操作における重要な役割を果たします。セレクターには多くの種類があり、さまざまなシナリオやニーズに適したセレクターが異なります。この記事では、リレーショナル セレクターと他のタイプのセレクターの長所と短所を比較することに焦点を当て、具体的なコード例を示します。 1. はじめに リレーショナルセレクターは一種の基礎です

2023-12-26 コメント 0  814

記事の紹介：特徴は機械学習において重要な役割を果たします。モデルを構築するときは、トレーニング用の特徴を慎重に選択する必要があります。機能の選択は、モデルのパフォーマンスとタイプに直接影響します。この記事では、機能がモデル タイプにどのような影響を与えるかを説明します。 1. 特徴量の数 特徴量の数は、モデルの種類に影響を与える重要な要素の 1 つです。特徴の数が少ない場合は、通常、線形回帰、決定木などの従来の機械学習アルゴリズムが使用されます。これらのアルゴリズムは少数の特徴の処理に適しており、計算速度は比較的高速です。ただし、特徴の数が非常に多くなると、高次元データの処理が困難になるため、通常、これらのアルゴリズムのパフォーマンスが低下します。したがって、この場合、サポート ベクター マシン、ニューラル ネットワークなどのより高度なアルゴリズムを使用する必要があります。これらのアルゴリズムは高次元を処理できます。

2024-01-24 コメント 0  1028

記事の紹介：機械学習を使用すると、さまざまな問題を解決できます。しかし、モデルの種類が多すぎて、どれが適しているのかを判断するのは難しいかもしれません。この記事の概要は、ニーズに最適な機械学習モデルを選択するのに役立ちます。 1. 解決したい問題を決定します。最初のステップは、解決したい問題を決定することです: 解決したい問題は、回帰問題、分類問題、またはクラスタリング問題ですか? これにより、選択肢が絞り込まれ、どのタイプの解決問題であるかを決定できます。選択するモデル。どのような種類の問題を解決したいですか? 分類問題: ロジスティック回帰、デシジョン ツリー分類器、ランダム フォレスト分類器、サポート ベクター マシン (SVM)、単純ベイズ分類器、またはニューラル ネットワーク。クラスタリングの問題: K-means クラスタリング、階層クラスタリング、または DBSCAN。 2. データセットのサイズと性質を考慮する a) データセット

2023-04-14 コメント 0  1041

記事の紹介：CSS セレクターの最適化: リレーショナル セレクターを使用して選択効率を向上させる方法 はじめに: フロントエンド開発において、CSS セレクターは非常に重要な概念です。これは、HTML 要素にスタイルを追加し、ページの外観とレイアウトを制御するために使用されます。ただし、大規模なプロジェクトでは、CSS セレクターの効率を最適化することが特に重要です。この記事では、リレーショナル セレクターを使用して選択効率を向上させる方法を紹介し、具体的なコード例を添付します。 1. リレーショナル セレクターとは何ですか?リレーショナル セレクターは、要素間の関係を通じて選択する CSS 選択を指します。

2023-12-26 コメント 0  1093

記事の紹介：Python の同時プログラミング モデルとデザイン パターンの選択と実装の原則 コンピューターのパフォーマンスが向上し、要求が増大するにつれて、複数のタスクを同時に処理する機能が現代のプログラミングに不可欠な部分になっています。 Python では、同時プログラミングを使用して複数のタスクを並行して実行できます。この記事では、Python での同時プログラミング モデルと設計パターンの選択と実装の原則について説明し、いくつかの具体的なコード例を示します。同時プログラミング モデルの選択 適切な同時プログラミング モデルの選択

2023-10-26 コメント 0  970

記事の紹介：この記事では、CSS3の新しいセレクター(1)～CSS1&2セレクターの種類について紹介します。

2017-02-04 コメント 0  1973

記事の紹介：Goroutine と Coroutine の比較分析: 最適な同時実行モデルを選択するには?コンピューター技術の継続的な発展に伴い、マルチタスクと同時プログラミングがソフトウェア開発における重要なテーマになっています。同時プログラミングでは、Goroutine と Coroutine が 2 つの一般的な同時プログラミング モデルです。どちらも並列処理を実現できます。しかし、特定のアプリケーション シナリオでは、どちらの同時実行モデルがより適しているのでしょうか? Goroutine Go 言語では、Goroutine は並行処理です。

2024-03-12 コメント 0  851

記事の紹介：CSS セレクターには多くの種類があります。CSS セレクターの種類を見てみましょう。 1. タグ セレクター (body、div、p、ul、li など)。 2. クラス セレクター (例: class="head"、class="head_logo")。

2018-09-05 コメント 0  15190

記事の紹介：CSS のセレクターの種類: クラスセレクター: コード： .ハイライト { 色: 赤; フォントの太さ: 太字; } ID セレクター: コード：

2025-01-06 コメント 0  513

記事の紹介：ルーティングは、osi モデルのネットワーク層の主要な機能です。 OSIモデルとは、オープンシステム相互接続通信参照モデルのことで、国際標準化機構が提案した概念モデルで、世界中の様々なコンピュータをネットワークに相互接続しようとする標準のフレームワークです。 OSI は、コンピュータ ネットワーク アーキテクチャを物理層、データリンク層、ネットワーク層、トランスポート層、セッション層、プレゼンテーション層、アプリケーション層の 7 つの層に分割します。

2020-12-09 コメント 0  22201

記事の紹介：この記事では、主に MySQL のフィールド タイプの選択方法について説明します。Decibel は、皆さんの役に立つことを願って、整数タイプと時間タイプ (正確なタイプを選択する) を説明します。

2018-03-17 コメント 0  1736

記事の紹介：Django ModelForms での外部キー選択のフィルタリングForeignKey 関係を持つ Django モデルを操作する場合、次のようなシナリオが発生する可能性があります。

2024-11-16 コメント 0  232

記事の紹介：翻訳者 | Cui Hao によるレビュー | Sun Shujuan 1. オープニング 大規模言語モデル (LLM) は、テキストを生成するためにトレーニングされた深層学習モデルです。優れた機能を備えた LLM は、現代の自然言語処理 (NLP) のリーダーとなっています。従来、これらは学術機関や OpenAI、Microsoft、Nvidia などの大手テクノロジー企業によって事前トレーニングを受けてきました。それらのほとんどはその後、一般に利用できるようになります。このプラグアンドプレイのアプローチは、大規模な AI アプリケーションに向けた重要なステップであり、企業は一般的な言語機能を備えたモデルのトレーニングに多大なリソースを費やすのではなく、特定のユースケースに合わせて既存の LLM モデルを微調整することに集中できるようになります。 。ただし、アプリケーションに適したモデルを選択するのは依然として難しい場合があります

2023-04-14 コメント 0  1128

記事の紹介：リレーショナル セレクターの詳細な学習: より高度なリレーショナル セレクターとその使用シナリオを調査するには、特定のコード サンプルが必要です はじめに: HTML および CSS では、セレクターはドキュメント内の要素の選択と操作に役立つ非常に重要なツールです。 。その中でも、リレーショナル セレクターは、要素間の関係に基づいて要素を選択できる特別なタイプのセレクターです。この記事では、リレーショナル セレクターについて詳しく説明し、より高度なリレーショナル セレクターをいくつか紹介し、その使用例を検討します。同時に具体的な内容もお伝えしていきます

2023-12-26 コメント 0  804