記事の紹介：以下のエディタでは、PHP 機械学習ライブラリ php-ml の簡単なテストと使用方法を紹介します。編集者はこれがとても良いと思ったので、参考として共有します。編集者をフォローして見てみましょう。

2018-05-15 コメント 0  6330

記事の紹介：これは、機械学習プログラミングに Python 言語を使用するときに非常に一般的に使用される基本ライブラリです。この記事はPythonの機械学習ライブラリNumPyの入門チュートリアルですので、興味のある方は一緒に学んでみてください。

2018-04-19 コメント 0  2037

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  2029

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  804

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  1231

記事の紹介：C++ で機械学習ライブラリを使用する利点は次のとおりです。 コードの再利用 専門知識 スケーラビリティ ライブラリを統合する手順: ライブラリの選択 ライブラリのインストール ライブラリのインポート ライブラリのインスタンス化 機械学習タスクの実行 結果の取得

2024-06-01 コメント 0  842

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  1291

記事の紹介：Python 用の 3 つのトップ機械学習ライブラリ

2018-03-05 コメント 0  2541

記事の紹介：: この記事では主に 25 個の Java 機械学習ツールとライブラリを紹介します。PHP チュートリアルに興味がある学生は参照してください。

2016-07-29 コメント 0  809

記事の紹介：PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法 機械学習は、人工知能の重要な分野の 1 つとして、さまざまな分野で広く使用されています。機械学習モデルを構築するプロセスでは、人気のあるサーバーサイド プログラミング言語としての PHP も重要な役割を果たすことができます。この記事では、PHP を使用して機械学習モデルを構築する方法と、対応するコード例を紹介します。 1. PHP 機械学習ライブラリをインストールする. 機械学習モデルの構築を開始する前に、まずいくつかの PHP 機械学習ライブラリをインストールする必要があります。 PHP-ML は強力なマシンです

2023-07-29 コメント 0  1564

記事の紹介：Python は機械学習の最も鋭い武器であると言え、Python の機械学習はその影響力を拡大し、栄光を生み出す力を持っています。この 2 つは相互に補完し合うため、機械学習といえば Python を思い浮かべるのが自然です。少し狭いですが、その背後にはその存在の必然性もあります。今日は、2021 年の Python 機械学習に関連する 10 の最も重要なサードパーティ ライブラリを紹介します。TensorFlow をお見逃しなく。TensorFlow とは何ですか? 現在機械学習プロジェクトに Python を使用している場合は、この人気のあるオープン ソースについて聞いたことがあるはずです。 TensorFlow ライブラリ。このライブラリは Google と Brain によって開発されました。

2023-04-17 コメント 0  1076

記事の紹介：Go の機械学習用のライブラリとツールには次のものがあります。 TensorFlow: モデルの構築、トレーニング、デプロイのためのツールを提供する人気のある機械学習ライブラリです。 GoLearn: 一連の分類、回帰、およびクラスタリングのアルゴリズムです。 Gonum: 行列演算と線形代数関数を提供する科学計算ライブラリです。

2024-05-08 コメント 0  903

記事の紹介：機械学習は、コンピューターがデータから知識やスキルを自動的に取得できるようにする人工知能テクノロジーです。 PHP は人気のある Web プログラミング言語ですが、機械学習に最適な言語ではないようです。ただし、機械学習の開発は現在、多くのライブラリやフレームワークを通じて PHP でサポートされています。この記事では、PHP で機械学習開発を行う方法について説明します。最初のステップは、PHP 機械学習ライブラリまたはフレームワークを選択することです。多くの優れたオプションから選択できます。より人気のあるものには、Php-ml、TensorFlow などがあります。

2023-05-21 コメント 0  744

記事の紹介：インターネットと人工知能の発展に伴い、機械学習の需要は増加し続けており、ネットワークアプリケーション開発の主要言語の1つであるPHP言語も、機械学習の応用においてかけがえのない役割を果たしています。 。ただし、PHP はスクリプト言語としてはパフォーマンスが比較的低く、機械学習の操作には多くの計算とデータ処理が必要となるため、機械学習に PHP を使用する場合は、パフォーマンスと精度を向上させるためにいくつかのベスト プラクティスに従う必要があります。 1. 適切な機械学習ライブラリを選択する PHP 自体は、優れた機械学習ライブラリを提供しません。

2023-05-27 コメント 0  1224

記事の紹介：今の時代、機械学習はもはや神秘的なテクノロジーではありません。機械学習の重要性を認識し、学習して応用し始める人が増えています。しかし、ほとんどの人は機械学習について考えるとき、まず Python を思い浮かべますが、PHP でも機械学習ができることを知っている人はほとんどいません。 PHP は、Web 開発によく使用される汎用プログラミング言語です。 Python ほど普及していませんが、Web 開発で広く使用されており、高い拡張性を備えています。 PHP はマシンでも利用できるようになりました

2023-05-23 コメント 0  1522

記事の紹介：抽象的な 機械学習 (ML) は、明示的にプログラムすることなくコンピューターがデータから学習できるようにするデータ サイエンスの重要な領域です。このブログでは、機械学習とその仕組みを紹介し、次のような日常的なアプリケーションの例を提供します。

2024-11-04 コメント 0  539

記事の紹介：人工知能と機械学習は密接に関連していますが、最終的には異なります。機械が人間の思考を再現、さらにはそれを超えることができるという考えは、高度なコンピューティング フレームワークのインスピレーションとなり、現在では無数の企業がそれらに巨額の投資を行っています。この概念の中核となるのは、人工知能 (AI) と機械学習 (ML) です。これらの用語は多くの場合同義語であり、同じ意味で使用できます。実際には、人工知能と機械学習は 2 つの異なるものを表しますが、それらは関連しています。本質的に：人工知能は、人間の思考や行動を模倣または模倣するコンピューティングシステムの能力として定義できます。機械学習は人工知能のサブセットであり、人間による明示的なプログラムや直接管理を行わずに学習できるシステムを指します。今日、人工知能と機械学習は、ほぼすべての業界やビジネスで役割を果たしています。

2023-04-09 コメント 0  1417

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  1626

記事の紹介：PHP 学習ノート: 人工知能と機械学習、具体的なコード例が必要です. 人工知能 (人工知能、AI と呼ばれる) と機械学習 (機械学習) は、今日のコンピューター サイエンスの分野で最も注目されているトピックの 1 つです。ビッグデータの急速な発展とコンピューティング能力の向上に伴い、人工知能と機械学習の適用範囲はますます広がり、徐々にさまざまな業界や分野に浸透しています。この分野では、強力なプログラミング言語としての PHP も使用されます。

2023-10-09 コメント 0  1173

記事の紹介：2022 年の新たな機械学習トレンドに関するガイドは次のとおりです。 機械学習運用管理: 機械学習運用管理 (MLOps) の主な目的は、機械学習ソリューションの開発プロセスを簡素化することです。 MLOps は、チームのコミュニケーション、適切な ML パイプラインの構築、大規模な機密データの管理など、ビジネス運営で発生する課題にも役立ちます。強化学習: 強化学習では、機械学習システムは周囲の環境の経験から学習します。これは、ビデオゲームやボードゲームの人工知能において大きな可能性を秘めています。ただし、アプリケーションのセキュリティが優先される場合、ML の強化は理想的な選択ではない可能性があります。量子 ML: 量子コンピューティングは、より強力な人工知能と機械学習モデルの作成に期待を示しています

2023-04-12 コメント 0  995