記事の紹介：人工知能と機械学習が徐々に成熟するにつれて、より多くの企業や開発者が機械学習アルゴリズムからより多くのビジネス価値を得ることを期待して、その実装に注目し始めています。 Web およびエンタープライズ アプリケーション開発で広く使用されているプログラミング言語として、PHP は機械学習アルゴリズムを実装できますか?答えは「はい」です。機械学習アルゴリズムの概要 PHP を使用して機械学習アルゴリズムを実装する方法を紹介する前に、まず機械学習アルゴリズムを理解しましょう。機械学習 (略して ML) は人間です

2023-05-11 コメント 0  2105

記事の紹介：機械学習は、明示的にプログラムせずにコンピューターにデータから学習させる方法です。アルゴリズムを使用してデータのパターンを分析および解釈し、人間の介入なしに予測や決定を行います。機械学習の概念を理解するには、アルゴリズム、トレーニング、モデル、係数などの基本概念を習得する必要があります。機械学習を通じて、コンピューターは大量のデータから学習し、パフォーマンスと精度を向上させることができます。この手法は、自然言語処理、画像認識、データ分析などの多くの分野で広く使用されています。機械学習の知識を習得すると、より多くの機会と課題が得られます。アルゴリズム 機械学習におけるアルゴリズムは、問題を解決したり特定のタスクを達成したりするために使用される一連の命令または手順です。期待を達成するための段階的なプロセスです

2024-01-22 コメント 0  868

記事の紹介：翻訳者 | Zhu Xianzhong によるレビュー | Sun Shujuan 機械学習における意思決定木 最新の機械学習アルゴリズムは、私たちの日常生活を変えています。たとえば、BERT のような大規模な言語モデルは Google 検索を強化しており、GPT-3 は多くの高級言語アプリケーションを強化しています。一方で、複雑な機械学習アルゴリズムの構築は、今日ではかつてないほど簡単になっています。ただし、機械学習アルゴリズムがどれほど複雑であっても、それらはすべて次の学習カテゴリのいずれかに分類されます: 教師あり学習 教師なし学習 半教師あり学習 強化学習 実際、デシジョン ツリーは最も古い教師あり機械学習アルゴリズムの 1 つです。現実世界のさまざまな問題。研究によると、決定木アルゴリズムの最初の発明は 1963 年まで遡ることができます。次は私にさせてください

2023-04-11 コメント 0  1086

記事の紹介：1. 機械学習とは何ですか?機械学習は、コンピューターが人間のように学習し思考できるようにすることを目的とした人工知能の一分野です。機械学習アルゴリズムはデータからパターンを学習し、これらのパターンを使用して予測や決定を行うことができます。 2. 機械学習の基本原理 機械学習アルゴリズムの基本原理は、データを通じてモデルをトレーニングし、トレーニングされたモデルを使用して予測や決定を行うことです。データは機械学習アルゴリズムへの入力であり、モデルは機械学習アルゴリズムの出力です。 importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#データのロード data=pd.read_cs

2024-02-19 コメント 0  930

記事の紹介：機械学習は人工知能の一分野です。人工知能の研究は、「推論」への焦点から「知識」への焦点、そして「学習」への自然かつ明確な道筋をたどります。明らかに、機械学習は人工知能を実現する方法です。つまり、人工知能の問題を解決する手段として機械学習を使用します。過去 30 年間で、機械学習は確率論、統計、近似理論、凸解析、計算複雑性理論、その他の分野を含む多分野の学際的な主題に発展しました。機械学習理論には主に、コンピューターが自動的に「学習」できるようにするアルゴリズムの設計と分析が含まれます。機械学習アルゴリズムは、データを自動的に分析してパターンを取得し、そのパターンを使用して未知のデータを予測するアルゴリズムの一種です。学習アルゴリズムには統計理論が多く含まれるため、

2024-03-15 コメント 0  702

記事の紹介：古典的なプログラミングは、事前定義された関数を使用して入力を受け取り、それを処理し、出力を表示する方法です。対照的に、機械学習は、データから学習し、出力に基づいてモデルを調整する高レベルのプログラミング手法です。量子機械学習は、量子コンピューティングの概念と機械学習を組み合わせた手法で、古典ビットの代わりに量子ビットを使用し、モデルをトレーニングすることで学習を実現します。量子機械学習を通じて、既存のアルゴリズムを高速化し、新しいアルゴリズムを開発し、より複雑な問題を解決できます。量子コンピューティングと機械学習を組み合わせたこのアプローチは、科学技術の進歩に役立ちます。標準コンピュータと量子コンピュータはどちらもビットを使用してデータを保存しますが、標準コンピュータのビットは 0 か 1 のみであるのに対し、量子コンピュータのビットは

2024-01-22 コメント 0  825

記事の紹介：機械学習アルゴリズムの興味深い説明は、次の記事の主題です。この記事は AI プロダクト マネージャーの学生向けに共有されており、この分野に参入したばかりの学生に強くお勧めします。以前、人工知能業界、プロダクト マネージャーの第 2 カーブ、および 2 つの立場の違いについてお話しましたが、今回は興味深い機械学習アルゴリズムのトピックをさらに深く掘り下げていきます。機械学習のアルゴリズムというと、少し敷居が高く聞こえるかもしれませんが、最初は私も含めて頭が痛くなる方も多いと思いますが、数式は使わず、事例のみで紹介するようにしています。全体から徐々に深めていき、一部。 1. 機械学習アルゴリズムの概要 まず、機械学習アルゴリズムの基本概念を理解しましょう。機械学習は、コンピューターがデータから学習して改善する方法であり、機械学習アルゴリズムは

2023-11-28 コメント 0  755

記事の紹介：機械学習アルゴリズムは、データから学習できるコンピューター プログラムです。収集されたデータから情報を抽出し、この情報を使用してタスクのパフォーマンスを向上させることができます。精度を確保するには、アルゴリズムを完全にトレーニングする必要があります。では、機械学習アルゴリズムはどのように機能するのでしょうか?人工知能の基本概念を理解すれば、より明確な答えが得られます。人工知能は、人間の知能を模倣するコンピューターの能力を表す広義の用語です。機械学習、自然言語処理、コンピューター ビジョンなど、さまざまなテクノロジーをカバーしています。 AI は人間と同様の認知能力を発揮できますが、その動作方法は本質的に人間の心とは異なります。人工知能はアルゴリズムとデータを通じて推論し、意思決定を行いますが、人間の思考は知覚に影響されます。

2024-01-22 コメント 0  1461

記事の紹介：機械学習アルゴリズムを学習するプロセスでは、多くの場合、アルゴリズムを検証し、パラメーターをデバッグするためのデータが必要になります。しかし、特定のアルゴリズム タイプに適したデータ サンプルのセットを見つけるのは、それほど簡単ではありません。大丈夫

2017-03-19 コメント 0  1984

記事の紹介：C++ は効率的で広く使用されているプログラミング言語であるため、機械学習の分野でも、開発に C++ を使用することは非常に有利です。この記事では、読者が C++ をより効果的に使用して機械学習アルゴリズムを実装できるように、C++ で一般的に使用される機械学習テクニックをいくつか紹介します。 STL ライブラリの使用 STL (StandardTemplateLibrary) は C++ の標準ライブラリであり、一般的に使用されるコンテナ (ベクトル、マップ、セットなど)、アルゴリズム、および関数オブジェクトが含まれています。機械学習の分野では、

2023-08-22 コメント 0  1668

記事の紹介：機械学習は、私たちが世界と対話する方法を信じられないほどの速度で変えています。自動運転車から医療診断に至るまで、機械学習は現在、さまざまな分野で広く普及しています。独自の機械学習の旅を始めたい場合は、この Python 機械学習チュートリアルが最適です。基本的な概念から始めて、最初の機械学習アプリケーションを段階的に構築できるようお手伝いします。 1. 機械学習の基本概念を理解する 機械学習は本質的に、コンピューター システムがデータから自動的に学習し、そこから知識を抽出できるようにする学問です。これにより、プログラムせずにシステムのパフォーマンスを向上させることができます。一般的な機械学習アルゴリズムには、教師あり学習、教師なし学習、強化学習アルゴリズムが含まれます。 2. 適切な機械学習ライブラリを選択する

2024-02-20 コメント 0  1080

記事の紹介：機械学習アルゴリズムの過学習問題には、特定のコード例が必要です。機械学習の分野では、モデルの過学習問題は一般的な課題の 1 つです。モデルがトレーニング データにオーバーフィットすると、ノイズや外れ値に過度に敏感になり、新しいデータに対するモデルのパフォーマンスが低下します。過学習問題を解決するには、モデルのトレーニング プロセス中にいくつかの効果的な方法を採用する必要があります。一般的なアプローチは、L1 正則化や L2 正則化などの正則化手法を使用することです。これらの手法は、モデルが過剰な処理を行わないようにペナルティ項を追加することでモデルの複雑さを制限します。

2023-10-09 コメント 0  1024

記事の紹介：Golang で機械学習を使用して、インテリジェントなアルゴリズムとデータ駆動型ソリューションを開発します。機械学習アルゴリズムとユーティリティ用の Gonum ライブラリをインストールします。 Gonum の LinearRegression モデル、教師あり学習アルゴリズムを使用した線形回帰。入力変数とターゲット変数を含むトレーニング データを使用してモデルをトレーニングします。新しい特徴に基づいて住宅価格を予測し、モデルはそこから線形関係を抽出します。

2024-06-02 コメント 0  851

記事の紹介：機械学習分類器アルゴリズムは、データマイニング、人工知能、その他の分野で広く使用されているアルゴリズムです。データを分類して予測することで実際的な問題の解決に役立つため、現代の人工知能テクノロジーにおいて重要な役割を果たしています。一般的に使用される機械学習分類器アルゴリズムのいくつかを以下に簡単に紹介します。 1. 決定木分類器 決定木は木構造に基づく分類器です。データセットを複数のサブセットに分割することで分類を実行します。各サブセットはツリーのノードに対応し、最終的に完全なデシジョン ツリーを形成します。分類プロセス中、決定木は葉ノードに到達するまで特徴の値に従って層ごとに走査され、それによって最終的な分類結果が得られます。デシジョン ツリー分類器には、理解しやすく解釈しやすいという利点がありますが、過剰適合の問題が発生する傾向もあります。

2024-01-24 コメント 0  662

記事の紹介：導入 昨年の夏に機械学習を適切に勉強し始める前に、すでにいくつかの機械学習コースを Udemy で購入しました。そのコースの中で最も基本的なのは、機械学習 A-Z: AI、Python & R でした。

2024-07-26 コメント 0  718

記事の紹介：PHP と機械学習: 感情分析アルゴリズムを構築する方法 はじめに: 機械学習は、今日最も注目されているテクノロジーの 1 つであり、さまざまな分野に大きな影響を与える可能性があります。感情分析は、テキスト処理分野における機械学習の重要な応用例であり、テキスト内の感情的傾向を自動的に分析するのに役立ちます。この記事では、PHP と機械学習アルゴリズムを使用して簡単な感情分析アルゴリズムを構築する方法について、コード例を示しながら説明します。 1. 感情分析とは何ですか?感情分析は意見マイニングとも呼ばれ、テキストを分析する方法です。

2023-07-29 コメント 0  1052

記事の紹介：自動機械学習 (AutoML) は、機械学習の分野における変革をもたらします。アルゴリズムを自動的に選択して最適化できるため、機械学習モデルのトレーニング プロセスがよりシンプルかつ効率的になります。機械学習の経験がなくても、AutoML を利用して優れたパフォーマンスのモデルを簡単にトレーニングできます。 AutoML は、モデルの解釈可能性を高めるための説明可能な AI アプローチを提供します。このようにして、データ サイエンティストはモデルの予測プロセスについての洞察を得ることができます。これは、ヘルスケア、金融、自律システムの分野で特に役立ちます。データのバイアスを特定し、誤った予測を防ぐのに役立ちます。 AutoML は機械学習を活用して、アルゴリズムの選択、ハイパーパラメータの最適化、特徴量エンジニアリングなどのタスクを含む現実世界の問題を解決します。一般的に使用されるいくつかの方法を次に示します。

2024-01-22 コメント 0  949

記事の紹介：インターネットとビッグデータ時代の到来により、機械学習はコンピューター分野の重要な分野になりました。人気のある Web 開発言語として、PHP も例外ではありません。 PHP では、一般的な機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワーク トレーニング ライブラリが多数利用可能です。この記事では、PHP で機械学習アルゴリズムとニューラル ネットワーク トレーニングを実装する方法を紹介します。 1. 機械学習とは何ですか?機械学習とは、コンピューターが明示的なプログラミング命令なしで自律的な決定とアクションを行うことを学習することを意味します。機械学習には以下が含まれます

2023-05-21 コメント 0  1330

記事の紹介：強化学習における Golang の機械学習アプリケーションの紹介 強化学習は、環境と対話し、報酬フィードバックに基づいて最適な動作を学習する機械学習手法です。 Go 言語には並列処理、同時実行性、メモリ安全性などの機能があり、強化学習に有利です。実践的なケース: Go 強化学習 このチュートリアルでは、Go 言語と AlphaZero アルゴリズムを使用して Go 強化学習モデルを実装します。ステップ 1: 依存関係をインストールする gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 コメント 0  510

記事の紹介：PHP 関数は機械学習に適用でき、データの前処理 (array_map、in_array) および機械学習アルゴリズム (logistic_regression、PHP-ML ライブラリの svm) に使用できます。これにより、機械学習プロセスが簡素化され、開始の難しさが軽減されます。

2024-05-02 コメント 0  868