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  680

記事の紹介：機械学習とは何ですか? 機械学習は、静的テクノロジーを使用して、明示的にプログラムされずに、データを使用してコンピューター システムに「学習」する能力を与えるコンピューター サイエンスの分野です。 つまり、「ML とは、すべてを学習することです」

2024-09-07 コメント 0  891

記事の紹介：しかし、残念な現実として、AI および ML プロジェクトの 85% は完全に提供されておらず、プロトタイプから本番環境まで到達できるプロジェクトは 53% のみです。それでも、最近の IDC 支出ガイダンスによると、米国の人工知能への支出は 2025 年までに 20% 以上増加して 1,200 億ドルに増加すると予想されています。したがって、AI および ML プロジェクトの失敗の原因となる 5 つのよくある間違いを避けることが重要です。 1. ML アルゴリズムのトレーニングに必要なリソース、特にデータ リソースを理解する AI と ML が企業プロセスの変革に使用されていると言うと聞こえはいいですが、実際には、80% の企業がこれらのプロジェクトが予想より難しいと感じています。これらのプロジェクトを成功させるためには、リソースと人材の面で何が必要かを明確に理解する必要があります。最もよくある間違いの 1 つ

2023-04-11 コメント 0  916

記事の紹介：人工知能 (AI) と機械学習 (ML) を使用すると、特に次の側面で Java フレームワークの開発効率を大幅に向上できます。ML を使用してコード生成、テストの自動化、および設計を支援する AI を使用したパフォーマンスの最適化を実現します。 SpringBoot などの支援されたインテリジェントなデバッグ フレームワークは、開発効率を向上させるために AI/ML テクノロジーを適用することに成功しました。

2024-06-04 コメント 0  768

記事の紹介：AI (人工知能) や ML (機械学習) などの高度なテクノロジーが私たちの生活や働き方をますます形作っているため、DevOps チームも例外ではありません。 Gartner に掲載された調査結果によると、DevOps チームは 2023 年までに AI を使用してインフラストラクチャ監視アプリケーションと IT 運用プラットフォームのソリューションを統合し始める可能性があります。人工知能は、DevOps やその他の IT 運用へのアプローチ方法を劇的に変えました。アプリケーションとソリューションのセキュリティへの注目が高まっていることは、DevOps 開発運用に対する AI と ML の大きな影響です。 AI、ML、DevOps について学ぶAI または人工知能は、コンピューター サイエンスの分野です。

2023-04-12 コメント 0  1327

記事の紹介：翻訳者 | Bugatti によるレビュー | Sun Shujuan 現在、機械学習 (ML) アプリケーションを構築および管理するための標準的な実践方法はありません。機械学習プロジェクトは組織化が不十分で再現性に欠け、長期的には完全に失敗する傾向があります。したがって、機械学習のライフサイクル全体を通じて、品質、持続可能性、堅牢性、コスト管理を維持するためのプロセスが必要です。図 1. 機械学習開発ライフサイクル プロセス 品質保証手法を使用した機械学習アプリケーション開発の業界標準プロセス (CRISP-ML(Q)) は、機械学習製品の品質を保証するための CRISP-DM のアップグレード バージョンです。 CRISP-ML(Q) には 6 つの個別の段階があります: 1. ビジネスとデータの理解 2. データの準備 3. モデル

2023-04-08 コメント 0  1348

記事の紹介：機械学習 (ML) はさまざまな業界に革命をもたらし、コンピューターがパターンとデータに基づいて学習し、予測できるようになりました。従来、機械学習モデルはサーバーまたは高性能マシン上で構築および実行されます。ただし、Web テクノロジーの進歩により、JavaScript を使用してブラウザーで直接 ML モデルを構築してデプロイできるようになりました。この記事では、JavaScript 機械学習のエキサイティングな世界を探索し、ブラウザーで実行できる ML モデルを構築する方法を学びます。機械学習について 機械学習は人工知能 (AI) のサブセットであり、データから学習して予測や意思決定を行うことができるモデルの作成に重点を置いています。機械学習には、教師あり学習と教師なし学習の 2 つの主なタイプがあります。教師あり学習には以下が含まれます

2023-09-10 コメント 0  1339