コース 中級  11343

コース紹介：「独習 IT ネットワーク Linux ロード バランシング ビデオ チュートリアル」では、主に nagin の下で Web、lvs、Linux 上でスクリプト操作を実行することで Linux ロード バランシングを実装します。

コース 上級  17648

コース紹介：「Shangxuetang MySQL ビデオチュートリアル」では、MySQL データベースのインストールから使用までのプロセスを紹介し、各リンクの具体的な操作を詳しく紹介します。

コース 上級  11354

コース紹介：「Brothers Band フロントエンド サンプル表示ビデオ チュートリアル」では、誰もが HTML5 と CSS3 を使いこなせるように、HTML5 と CSS3 テクノロジーのサンプルを紹介します。

コース紹介：Java を使用してオンライン試験システムのリモート監督機能を実装する方法 最新のテクノロジーの発展により、オンライン試験は学校や教育機関でますます一般的な試験方法になりました。ただし、リモート監督では受験者が試験中にカンニングをしないようにする必要があるため、リモート監督は常に課題でした。幸いなことに、Java プログラミング言語を使用して、オンライン試験システムのリモート監督機能を実装できます。遠隔監視は、カメラ監視、画面共有、外部アプリケーションの実行の禁止など、複数の側面を通じて実装する必要があります。これらの機能は以下で紹介します

2023-09-25 コメント 0  1060

コース紹介：書き直す必要があるのは: 教師あり学習、教師なし学習、および半教師あり学習の特性と、それらが機械学習プロジェクトにどのように適用されるかを理解することです。人工知能テクノロジーについて議論するとき、教師あり学習が最も注目を集める方法であることがよくあります。 . なぜなら、これは多くの場合、画像認識、より良い予測、製品の推奨、リードスコアリングなどに使用できる AI モデルを作成する最後のステップであるためです。対照的に、教師なし学習は AI の初期段階で舞台裏で行われる傾向があります。開発ライフサイクル 仕事: マネージャが輝ける単調な仕事と同じように、教師あり学習の魔法が展開されるための基礎を築くためによく使用されます。後で説明するように、どちらの機械学習モデルもビジネス上の問題に効果的に適用できます。技術的なレベルでは、教師あり学習と教師なし学習の違いは次のとおりです。

2023-11-23 コメント 0  902

コース紹介：自己教師あり学習 (SSL) は、データラベルの手動入力を必要としない教師あり学習の形式です。人間の介入なしにデータを独自に分析し、情報にラベルを付け、分類するモデルを通じて結果が得られます。この方法により、手動アノテーションの作業負荷が軽減され、トレーニング効率が向上し、大規模なデータセットで適切に実行できます。 SSLは、コンピュータビジョンや自然言語処理など、さまざまな分野に応用できる有望な学習手法です。自己教師あり学習は、ラベルなしのデータを使用して監視信号を生成する教師なし学習方法です。簡単に言うと、信頼性の高いデータ ラベルを生成してモデルをトレーニングし、これらのラベルを次の反復で使用します。反復ごとに、データ ラベルに基づくグラウンド トゥルースが変化します。このメソッドには次のものがあります

2024-01-22 コメント 0  818

コース紹介：弱教師あり学習におけるラベル取得問題には、特定のコード例が必要です はじめに: 弱教師あり学習は、トレーニングに弱いラベルを使用する機械学習手法です。従来の教師あり学習とは異なり、弱教師あり学習では、各サンプルに正確なラベルが必要ではなく、より少ないラベルを使用してモデルをトレーニングするだけで済みます。しかし、弱教師あり学習では、弱いラベルから有用な情報をいかに正確に取得するかが重要な問題となります。この記事では、弱教師あり学習におけるラベル取得問題を紹介し、具体的なコード例を示します。弱教師学習におけるラベル獲得問題の紹介:

2023-10-08 コメント 0  1071

コース紹介：半教師あり学習は、ラベル付きデータとラベルなしデータを利用し、教師あり学習と教師なし学習のハイブリッド手法です。半教師あり学習の中心的な考え方は、データにラベルがあるかどうかに基づいて異なる処理を実行することです。ラベル付きデータの場合、アルゴリズムは従来の教師あり学習方法を使用してモデルの重みを更新します。ラベルのないデータの場合、アルゴリズムは、他の同様のトレーニング サンプル間の予測の差を最小限に抑えることによって学習します。この方法では、ラベルなしデータの情報を最大限に活用し、モデルのパフォーマンスを向上させることができます。半教師あり学習、教師あり学習、教師なし学習の関係 教師ありトレーニングは、モデルの重みを更新することで予測値とラベルの平均差を減らします。ただし、ラベル付きデータが限られている場合、この方法では、ラベル付き点には効果的でも、データ分布全体には適用できないアルゴリズムが見つかる可能性があります。

2024-01-25 コメント 0  1193