기사 소개：머신러닝은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 결정을 내릴 수 있도록 하는 컴퓨터 과학의 한 분야입니다. 기계 학습 알고리즘은 훈련 데이터로부터 학습하고 학습한 내용을 기반으로 새로운 데이터에 대해 예측하거나 결정을 내릴 수 있습니다. Python은 범용, 해석형, 객체 지향 프로그래밍 언어입니다. 간단하고 배우기 쉬우며 강력하므로 기계 학습에 매우 적합합니다. Python은 기계 학습 모델을 쉽게 구축하는 데 도움이 되는 풍부한 기계 학습 라이브러리를 제공합니다. 다음은 Python을 사용하여 기계 학습 왕국을 구축하기 위한 샘플 코드입니다. #필요한 라이브러리 가져오기 importpandasaspdfromsklearn.model_selecti

2024-02-24 논평 0  1230

기사 소개：인공 지능과 기계 학습이 점차 성숙해짐에 따라 점점 더 많은 기업과 개발자가 기계 학습 알고리즘에서 더 많은 비즈니스 가치를 얻기 위해 구현에 관심을 갖기 시작했습니다. 웹 및 엔터프라이즈 애플리케이션 개발에 널리 사용되는 프로그래밍 언어로서 PHP는 기계 학습 알고리즘을 구현할 수 있습니까? 대답은 '예'입니다. 기계 학습 알고리즘 소개 PHP를 사용하여 기계 학습 알고리즘을 구현하는 방법을 소개하기 전에 먼저 기계 학습 알고리즘을 이해하겠습니다. 머신러닝(줄여서 ML)은 인간입니다.

2023-05-11 논평 0  2106

기사 소개：풍부한 라이브러리와 커뮤니티 생태계, 간단하고 사용하기 쉬운 구문을 갖춘 Python은 기계 학습 분야에서 가장 인기 있는 프로그래밍 언어 중 하나가 되었습니다. 이 기사에서는 기계 학습 분야에서 Python을 적용하는 방법을 살펴보고 Python이 데이터의 가치를 발굴하고 인공 지능의 새로운 장을 여는 데 어떻게 도움이 되는지 설명합니다. 1. Python의 기계 학습 라이브러리 Python은 데이터 전처리, 기능 엔지니어링, 모델 훈련 및 평가, 기계 학습 알고리즘 등의 모든 측면을 다루는 풍부한 기계 학습 라이브러리를 제공합니다. 이러한 라이브러리는 기계 학습 개발 프로세스를 크게 단순화하고 기계 학습 알고리즘 구현의 어려움을 줄이며 기계 학습 애플리케이션 개발을 더욱 편리하고 효율적으로 만듭니다. 2. Python의 기계 학습 알고리즘 Python은 다양한 기계 학습을 제공합니다.

2024-02-24 논평 0  1286

기사 소개：“디지털 시대에는 문제를 정량적으로 평가할 수 있고, 머신러닝을 통해 목표를 중심으로 더욱 지능적이고 효율적인 최적화가 가능합니다.” 지난 4월 18일 볼케이노 엔진은 자체 개발한 DPU 등 클라우드 제품 시리즈를 출시했으며, 대규모 AI 모델을 쉽게 훈련할 수 있도록 기업 고객을 지원하는 기계 학습 플랫폼 버전입니다. ByteDance 부사장 Yang Zhenyuan은 "Douyin의 머신러닝 실습"을 주제로 머신러닝에 대한 자신의 이해를 공유했습니다. Yang Zhenyuan은 머신러닝 시스템의 핵심 경쟁력은 각 실험을 빠르고 저렴하게 수행할 수 있다는 것이라고 믿습니다. 알고리즘 엔지니어는 자신의 작업에 집중하고 매우 저렴한 비용으로 계속해서 실수를 시도할 수 있습니다. 그래야만 비즈니스의 민첩한 반복과 혁신을 달성할 수 있습니다. 그는 "화산엔진 머신러닝 플랫폼은 내부와 외부가 통일돼 있으며 화산엔진 고객과 도우인이 같은 플랫폼을 사용하길 바란다"고 말했다.

2023-04-20 논평 0  1143

기사 소개：기계어, 어셈블리어, 고급언어의 차이점: 기계어는 컴퓨터가 직접 인식하고 실행할 수 있는 유일한 언어입니다. 프로그램 제어 구조.

2020-05-11 논평 0  19587

기사 소개：머신러닝은 컴퓨터가 어떻게 인간의 학습 행동을 시뮬레이션하거나 구현하여 새로운 지식이나 기술을 습득하고 기존 지식 구조를 재구성하여 성능을 지속적으로 향상시킬 수 있는지에 대한 전문적인 연구입니다. 기계 학습으로 해결할 수 있는 문제: 1. 분류 문제 2. 회귀 문제 3. 클러스터링 문제

2021-04-14 논평 0  13984

기사 소개：머신러닝, 딥러닝, 신경망은 인공지능 분야에서 가장 흔히 접할 수 있는 기술 용어입니다. AI 시스템 구축에 중점을 두지 않는다면 이러한 용어가 종종 같은 의미로 사용되기 때문에 혼란스러울 수 있습니다. 이번 글에서는 머신러닝, 딥러닝, 신경망의 차이점과 서로 어떻게 연관되어 있는지 설명하겠습니다. 먼저 이러한 용어를 정의해 보겠습니다. 기계 학습이란 무엇입니까? 기계 학습은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있도록 하는 알고리즘 및 통계 모델의 개발에 중점을 두는 인공 지능의 하위 분야입니다. 기계 학습에는 세 가지 주요 유형이 있습니다. 1. 지도 학습: 컴퓨터에 레이블이 지정된 데이터(분류된 데이터)를 제공하고 해당 데이터를 기반으로 예측하는 방법을 학습합니다. 예를 들어,

2023-04-23 논평 0  2162

기사 소개：Mingchao Jumei 기계 인형을 이기는 방법은 무엇입니까? 밍차오 주메이 기계 인형은 메인 미션에서 만나게 되는 보스입니다. 이 보스의 공격 속도는 상대적으로 느리고 회피하기 쉽습니다. 많은 친구들이 여전히 Mingchao Jumei Mechanical Puppet과 싸우는 방법을 모릅니다. Mingchao Jumei Mechanical Puppet을 플레이하는 방법을 함께 살펴보겠습니다. 밍차오 기계인형과 싸우는 방법 1. 플레이어가 [지하 유적]의 메인 미션에 가면 지하에서 이 보스를 만나게 됩니다. 기계인형의 공격 범위는 비교적 넓고, 매우 강력한 공격을 가합니다. 이번에는 주변 대상에게 공중 공격 피해를 입힙니다. 2. 이 보스를 상대할 때 플레이어는 폴리메카니컬 퍼펫의 공격에 피해를 입지 않도록 항상 주의 깊게 관찰하고 항상 회피 상태를 유지해야 합니다. 3. 플레이어는 보스를 찾을 수 있습니다

2024-06-08 논평 0  786

기사 소개：이 기사에서 독자는 기계 학습에 대한 배경 정보와 기계 학습 수명 주기의 7단계를 포함하여 기계 학습에 대해 알아봅니다. 지난 몇 년 동안 머신러닝에 대해 생각해 왔다면 혼자가 아닙니다. 이는 대규모 사업이며 회사 성과에 큰 영향을 미칠 수 있으며 절실히 필요한 경쟁 우위를 제공합니다. 통계가 그것을 증명합니다. 예를 들어, Markets and Markets에 따르면 전 세계 ML 시장은 2027년까지 1,150억 달러 이상의 가치가 있을 것으로 예상되며, AI와 ML의 발전으로 2019년부터 2030년까지 전 세계 GDP가 14% 증가할 것으로 예상됩니다. 또한 Netflix는 기계를 사용할 수 있다고 말합니다.

2023-04-12 논평 0  1043

기사 소개：C++에서 기계 학습 모델을 훈련하는 모범 사례에는 효율적인 데이터 구조 사용이 포함됩니다. 메모리 관리를 최적화합니다. 멀티스레딩을 활용하세요. 인기 있는 기계 학습 라이브러리를 통합합니다. 코드 단순성에 중점을 둡니다.

2024-06-02 논평 0  668

기사 소개：딥러닝과 머신러닝의 가장 큰 차이점은 '성능'입니다. 머신러닝은 주로 기계가 지능을 갖게 만드는 데 사용되지만, 딥러닝은 머신러닝을 구현하기 위한 기술이고, 딥러닝도 머신러닝의 일종입니다.

2022-01-26 논평 0  19921

기사 소개：PHP를 사용하여 머신러닝 모델을 구축하는 방법 머신러닝은 인공지능의 중요한 분야 중 하나로 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 기계 학습 모델을 구축하는 과정에서 널리 사용되는 서버 측 프로그래밍 언어인 PHP도 중요한 역할을 할 수 있습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 기계 학습 모델을 구축하는 방법과 해당 코드 예제를 소개합니다. 1. PHP 기계 학습 라이브러리 설치 기계 학습 모델 구축을 시작하기 전에 먼저 일부 PHP 기계 학습 라이브러리를 설치해야 합니다. PHP-ML은 강력한 기계입니다

2023-07-29 논평 0  1613

기사 소개：인공 지능 분야의 떠오르는 별인 Python 기계 학습은 강력한 기능과 광범위한 응용 가능성으로 인해 과학 기술 혁신에 없어서는 안될 부분이 되고 있습니다. 이 획기적인 기술은 기업과 개인에게 전례 없는 기회를 제공하고 기술 혁신을 위한 무한한 가능성을 제공합니다. Python 기계 학습의 장점 배우고 사용하기 쉽습니다. Python 언어의 단순성과 가독성으로 인해 초보자가 시작하는 데 이상적입니다. 풍부한 라이브러리와 툴킷은 기계 학습 개발 프로세스를 더욱 편리하고 효율적으로 만듭니다. 강력한 데이터 처리 기능: Python에는 대용량 데이터를 쉽게 처리하고 기계 학습 모델을 위한 견고한 데이터 기반을 제공할 수 있는 NumPy 및 pandas와 같은 풍부한 과학 컴퓨팅 및 데이터 처리 라이브러리가 있습니다. 광범위한 애플리케이션 시나리오

2024-02-24 논평 0  1206

기사 소개：컴퓨터의 발전은 기계식 컴퓨터, 전기 기계 컴퓨터, 전자 컴퓨터의 세 단계를 거쳤습니다. 기계컴퓨터는 전자부품이 아닌 레버, 기어 등의 기계부품으로 구성되어 있으며, 전자컴퓨터는 고속 계산에 사용되는 현대 전자계산기로서, 수치계산, 논리계산, 저장기능 등을 갖추고 있다.

2020-12-07 논평 0  19134

기사 소개：PHP 및 기계 학습: 네트워크 공격을 감지하고 보호하는 방법 소개: 인터넷의 급속한 발전으로 인해 네트워크 보안 문제가 점점 더 중요해지고 있습니다. 네트워크 공격자는 공격 방법을 지속적으로 발전시키고 개선하여 기존의 보안 보호 방법을 점점 더 부적절하게 만들고 있습니다. 강력한 기술인 머신러닝은 네트워크 보안을 위한 새로운 솔루션을 제공합니다. 이 기사에서는 네트워크 공격 탐지 및 보호를 위해 PHP 및 기계 학습 기술을 사용하는 방법을 소개합니다. 1. 일반적인 유형의 네트워크 공격. 네트워크 공격 탐지를 위해 기계 학습을 사용하십시오.

2023-07-29 논평 0  962

기사 소개：8월 18일 이 웹사이트의 뉴스에 따르면, SSD(Solid State Drive)와 기존 기계식 하드 드라이브(HDD) 중 어느 것이 전력 소비가 더 낮습니까? 이 사이트의 친구들은 "솔리드 스테이트 드라이브"라고 직접적으로 대답할 수도 있지만 스토리지 솔루션 제공업체인 Scality의 연구 결과에 따르면 기계식 하드 드라이브는 SSD보다 스토리지 단위당 전력 소비량이 더 높습니다. Scality는 기계식 하드 드라이브에는 자기 디스크, 읽기-쓰기 헤드 등 많은 기계 부품이 내장되어 있으며 작동 시 내부 디스크가 고속으로 회전하는 반면 SSD는 기계적 구조가 없으며 전자 장치만 사용한다고 말했습니다. 읽기와 쓰기. 이로 인해 대부분의 소비자는 항상 SSD가 HDD보다 전력 소비가 적고 전력 소비도 적다고 생각하게 됩니다. Scality는 Micron을 사용한다고 주장합니다.

2023-08-20 논평 0  1258

기사 소개：최근에는 인터넷의 발달과 세계화가 가속화되면서 기계번역 시스템의 중요성이 더욱 부각되고 있습니다. 좋은 기계 번역 시스템은 사람들이 서로 다른 언어와 문화의 차이를 더 쉽게 이해하고 전달하는 데 도움이 될 수 있습니다. 새로운 고성능 프로그래밍 언어인 Go 언어는 개발자들 사이에서 점점 더 인기를 얻고 있습니다. Go 언어는 매우 높은 동시성 및 병렬 처리 기능을 갖추고 있어 효율적인 기계 번역 시스템을 작성하는 데 적합합니다. 이번 글에서는 Go 언어를 사용하여 효율적인 기계 번역을 작성하는 방법을 소개하겠습니다.

2023-06-15 논평 0  1049

기사 소개：JavaScript 기능을 사용하여 기계 학습 모델 훈련 구현 기계 학습의 급속한 발전으로 많은 개발자가 JavaScript를 사용하여 프런트 엔드에서 기계 학습 모델 훈련을 구현하는 방법에 관심을 갖기 시작했습니다. 이 문서에서는 JavaScript 함수를 사용하여 기계 학습 모델 교육을 구현하는 방법을 소개하고 구체적인 코드 예제를 제공합니다. 시작하기 전에 몇 가지 중요한 개념을 이해해야 합니다. 데이터 세트: 기계 학습 모델 교육에는 레이블이 지정된 데이터 세트 세트가 입력으로 필요합니다. 데이터 세트는 다음으로 구성됩니다.

2023-11-03 논평 0  1197

기사 소개：기계 학습은 고급 알고리즘과 방대한 양의 데이터를 활용하여 약물 개발, 제조 및 유통 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기사에서는 기계 학습이 어떻게 제약 산업에 힘을 실어줄 수 있는지 살펴봅니다. 머신러닝은 제약 산업을 비롯한 다양한 산업에서 큰 파장을 일으키고 있습니다. 기계 학습은 고급 알고리즘과 방대한 양의 데이터를 활용하여 약물 개발, 제조 및 유통 방식에 혁명을 일으키고 있습니다. 이 기사에서는 기계 학습이 어떻게 제약 산업에 힘을 실어줄 수 있는지 살펴봅니다. 약물 발견 및 개발 기계 학습이 큰 영향을 미치는 주요 영역 중 하나는 약물 발견 및 개발입니다. 기계 학습 알고리즘은 대량의 데이터를 분석하여 새로운 약물 표적을 식별하고 약물이 효과적일 가능성을 예측할 수 있습니다. 이를 통해 제약회사는 노력의 우선순위를 정하고 성공할 가능성이 없는 약품에 대한 낭비를 피할 수 있습니다.

2023-04-04 논평 0  1423

기사 소개：​분산 학습이라고도 불리는 분산 머신 러닝은 여러 컴퓨팅 노드(워커 노드, Worker라고도 함)를 사용하여 머신 러닝 또는 딥 러닝을 수행하는 알고리즘 및 시스템을 의미하며, 성능 향상, 개인 정보 보호 등으로 확장될 수 있습니다. 대규모 훈련 데이터 및 더 큰 모델. 연합 학습은 특별한 유형의 분산 학습으로 간주될 수 있으며, 이는 분산 기계 학습에서 직면하는 몇 가지 어려움을 추가로 해결하여 개인 정보 보호를 위한 인공 지능 애플리케이션 및 제품을 구축할 수 있습니다. 1. 분산 머신러닝의 발전 역사 최근 몇 년간 신기술의 급속한 발전으로 인해 데이터 양은 유례없는 증가를 가져왔습니다. 데이터 세트를 분석하고 의사결정 시스템을 구축하는 데 머신러닝 알고리즘이 점점 더 많이 사용되고 있습니다. 그리고 자율주행차 제어, 음성인식, 메시지 예측 등 문제의 복잡성으로 인해

2023-04-13 논평 0  1602