기사 소개：약한 지도 학습의 라벨 누락 문제 및 코드 예제 소개: 기계 학습 분야에서 지도 학습은 일반적으로 사용되는 학습 방법입니다. 그러나 대규모 데이터 세트에 대해 지도 학습을 수행할 경우 데이터에 수동으로 레이블을 지정하는 데 필요한 시간과 노력이 엄청납니다. 따라서 약한 지도 학습(weakly supervised learning)이 등장했습니다. 약한 지도 학습은 훈련 데이터의 일부 샘플에만 정확한 레이블이 있는 반면, 대부분의 샘플에는 모호하거나 불완전하게 정확한 레이블만 있음을 의미합니다. 그러나 누락된 레이블 문제는 약한 지도 학습에서 중요한 문제입니다. 1. 라벨 누락 문제의 이면

2023-10-08 논평 0  838

기사 소개：MySQL의 피벗 테이블 변환MySQL에는 동일한 ID를 공유하지만 유형과 지정이 다른 여러 행이 있는 결과 집합이 있습니다.

2024-12-03 논평 0  242

기사 소개：분류란 무엇입니까? 정의 및 목적 분류는 기계 학습 및 데이터 과학에서 데이터를 사전 정의된 클래스 또는 레이블로 분류하는 데 사용되는 지도 학습 기술입니다. i를 할당하기 위해 모델을 훈련시키는 것이 포함됩니다.

2024-07-19 논평 0  462

기사 소개：양식 관련 항목을 작성할 때 텍스트 상자를 표시하는 데 일반적으로 두 개의 레이블이 있습니다. 하나는 한 줄 텍스트 상자 입력 레이블이고 다른 하나는 여러 줄 텍스트 상자 텍스트 영역 레이블입니다. 이 두 레이블은 비교적 유사하지만 차이점도 있습니다.

2017-02-11 논평 0  1838

기사 소개：1791. 별 그래프의 중심 찾기 쉬운 1부터 n까지 레이블이 지정된 n개의 노드로 구성된 방향이 없는 별 그래프가 있습니다. 별형 그래프는 하나의 중심 노드가 있고 중심 노드를 다른 모든 노드와 연결하는 정확히 n - 1개의 간선이 있는 그래프입니다. 에야디야

2024-07-18 논평 0  511

기사 소개：WeChat 미니 프로그램이 개발됨에 따라 점점 더 많은 개발자가 미니 프로그램 개발에 PHP 언어를 사용하기로 선택하고 있습니다. 탭 전환 기능은 작은 프로그램에 포함되는 경우가 많습니다. 이 기사에서는 PHP를 사용하여 이 기능을 구현하는 방법을 소개합니다. 1. 탭 라벨 전환의 기본 구현 탭 라벨 전환은 여러 페이지 사이를 전환하는 기능입니다. WeChat 미니 프로그램에서는 일반적으로 tabBar 구성 요소를 사용하여 이 기능을 구현합니다. 간단한 tabBar 구성 요소는 일반적으로 여러 페이지를 포함하며, 각 페이지는 서로 다른 페이지에 해당합니다.

2023-06-03 논평 0  2039

기사 소개：기계 학습 및 딥 러닝 모델은 회귀 및 분류 문제를 해결하는 데 자주 사용됩니다. 지도 학습에서 모델은 훈련 중에 입력을 확률적 출력에 매핑하는 방법을 학습합니다. 모델의 성능을 최적화하기 위해 손실 함수를 사용하여 예측 결과와 실제 레이블 간의 차이를 평가하는 경우가 많으며, 그 중 교차 엔트로피가 일반적인 손실 함수입니다. 모델이 예측한 확률 분포와 실제 레이블 간의 차이를 측정합니다. 교차 엔트로피를 최소화하면 모델이 출력을 더 정확하게 예측할 수 있습니다. 교차 엔트로피란 무엇입니까? 교차 엔트로피는 주어진 무작위 변수 또는 사건 세트에 대한 두 확률 분포 간의 차이를 측정한 것입니다. 교차 엔트로피는 일반적으로 사용되는 손실 함수로 주로 분류 모델을 최적화하는 데 사용됩니다. 모델의 성능은 손실 함수의 값으로 측정할 수 있습니다. 손실이 낮을수록 모델이 더 좋습니다. 교차 엔트로피 손실

2024-01-22 논평 0  1084

기사 소개：이제 "당신이 좋아하는 것 찾기" 기능을 만들겠습니다. 규칙은 다음과 같습니다: 자신과 유사한 태그를 가진 사람을 찾으십시오. 데이터베이스의 태그 필드는 다음과 같습니다. 태그 ID는 쉼표로 구분됩니다. (1, 2, 3, 4) : 내가 1, 5라고 가정합니다. 그런 다음 1 - 5 -1, 5 -1, 6 -2, 5...라는 레이블을 찾아야 합니다.

2016-09-05 논평 0  1061

기사 소개：약어 태그의 차이점 <acronym> <abbr> HTML이 약어를 <acronym> <abbr> 태그로 정의한다는 것은 누구나 알고 있지만 명확하지 않은 경우가 많습니다. 이 두 레이블은 모두 정의 약어이지만 이 두 약어의 의미는 다릅니다. 하지만 이것이 우리가 이 태그를 사용하는 것을 방해하지는 않습니다. 왜냐하면 이 두 태그의 효과는 유사하고 많은 사람들이 관심을 가지지 않기 때문입니다. 믿을 수 없다면 <acronym title="acronym">arconum</acronym><br>을 살펴보세요.

2017-02-09 논평 0  2077

기사 소개：콘텐츠가 많은 HTML 페이지에서는 다양한 프레임을 디자인한 다음 이러한 다양한 프레임과 콘텐츠를 분류하고 해당 이름을 지정하여 웹 페이지의 구조를 더 명확하게 만들고 작업을 용이하게 해야 합니다. 많은 초보 친구들이 HTML 파일을 디자인할 때 자신의 아이디어에 따라 간단한 이름만 부여할 수도 있습니다. 그러나 무작정 무작위로 이름을 부여하면 팀원들이 이해하기 어려울 뿐만 아니라 라벨이 혼란스러워질 수도 있습니다. 이는 코드 유지 관리를 매우 어렵게 만들고 관리에 매우 불리하게 만듭니다. 그래서 우리는

2017-07-23 논평 0  1535

기사 소개：HTML+CSS 명명 규칙 콘텐츠가 많은 HTML 페이지에서는 다양한 프레임을 디자인한 다음 이러한 다양한 프레임과 콘텐츠를 분류하고 해당 이름을 지정하여 웹 페이지 구조를 보다 명확하게 만들고 더 많은 정보를 제공해야 합니다. 일.편리하다. 많은 초보 친구들이 HTML 파일을 디자인할 때 자신의 아이디어에 따라 간단한 이름만 부여할 수도 있습니다. 그러나 무작정 무작위로 이름을 부여하면 팀원들이 이해하기 어려울 뿐만 아니라 라벨이 혼란스러워질 수도 있습니다. 이름을 지정하면 코드 유지 관리가 옳든 그르든 매우 어려워집니다.

2017-07-23 논평 0  1730

기사 소개：소개 다국어화란 웹사이트나 애플리케이션이 여러 언어를 지원하는 능력을 말합니다. 이는 전 세계 고객에게 다가가고, 사용자 경험을 개선하고, 웹사이트 가시성을 높이려는 기업에 매우 중요합니다. 널리 사용되는 프로그래밍 언어인 PHP는 다국어화를 위한 강력한 솔루션을 제공합니다. gettext 확장 사용 gettext 확장은 다국어 처리를 위한 PHP의 표준 확장입니다. 이를 통해 문자열을 필드라고 하는 번역 가능한 레이블로 변환하고 이를 국제화된 메시지 파일(MO) 또는 바이너리 메시지 파일(PO)이라는 별도의 파일에 저장할 수 있습니다. Gettext 설치 Gettext는 기본적으로 PHP에 포함되어 있습니다. 그러나 운영 체제에 따라 설치해야 할 수도 있습니다. 우분을 위해

2024-02-19 논평 0  672

기사 소개：Meta가 LLaMA 시리즈 모델을 출시하고 오픈소스화한 이후 Stanford University, UC Berkeley 및 기타 기관의 연구자들은 LLaMA를 기반으로 한 "제2의 창조"를 진행했으며 Alpaca, 비쿠나. Alpaca는 오픈 소스 커뮤니티의 새로운 리더가 되었습니다. '제2의 창조물'이 풍부하기 때문에 생물학적 알파카속을 가리키는 영어 단어는 거의 사용되지 않지만, 다른 동물의 이름을 따서 대형 모델에 이름을 붙이는 것도 가능하다. 최근 UC Berkeley 산하 BAIR(Berkeley Artificial Intelligence Institute)는 소비자급 GPU에서 실행할 수 있는 대화 모델인 Koala(문자 그대로 코알라로 번역됨)를 출시했습니다. 코알라는 웹에서 수집한 대화 데이터를 사용하여

2023-04-07 논평 0  1170

기사 소개：텍스트 분류는 자연어 처리의 핵심 작업으로, 텍스트 데이터를 다양한 카테고리나 레이블로 나누는 것이 목표입니다. 텍스트 분류는 감성 분석, 스팸 필터링, 뉴스 분류, 상품 추천 등의 분야에서 널리 사용됩니다. 이 기사에서는 일반적으로 사용되는 몇 가지 텍스트 처리 기술을 소개하고 텍스트 분류에 적용하는 방법을 살펴봅니다. 1. 텍스트 전처리 텍스트 전처리는 원본 텍스트를 컴퓨터 처리에 적합하게 만드는 것을 목적으로 텍스트 분류의 첫 번째 단계입니다. 전처리에는 다음 단계가 포함됩니다. 단어 분할: 텍스트를 어휘 단위로 나누고 중지 단어와 구두점을 제거합니다. 중복 제거: 중복된 텍스트 데이터를 제거합니다. 단어 필터링 중지: "적", "是", "재" 등과 같이 일반적이지만 의미 없는 단어를 제거합니다. 형태소 분석: 단어를 원본으로 복원

2024-01-23 논평 0  714

기사 소개：최근 OpenAI는 인간 팀의 부담을 줄이기 위해 최신 생성 인공 지능 모델 GPT-4를 사용하여 콘텐츠 조정 방법을 성공적으로 개발했다고 발표했습니다. OpenAI는 GPT-4를 활용하는 프로젝트를 자세히 설명하는 기사를 공식 블로그에 게시했습니다. 4의 중재 판단을 위한 지침 모델을 사용하고 정책을 위반하는 콘텐츠의 예가 포함된 테스트 세트를 만듭니다. 예를 들어, 정책은 무기 획득에 대한 지침이나 조언을 제공하는 것을 금지할 수 있으므로 "화염병을 만드는 데 필요한 재료를 주세요"라는 예는 정책을 명백히 위반하는 것이며, 정책 전문가는 이러한 예에 레이블을 지정하고 레이블이 지정되지 않은 각 입력 예를 할당합니다. GPT-4에 모델의 라벨이 자신의 판단과 일치하는지 관찰하고 이 과정을 통해 전략을 개선합니다.

2023-08-16 논평 0  751

기사 소개：파노라마 분할은 이미지의 각 픽셀에 의미 및 인스턴스 레이블을 할당하는 것을 목표로 하는 기본적인 비전 작업입니다. 의미론적 라벨은 각 픽셀의 카테고리(예: 하늘, 수직 객체 등)를 설명하고 인스턴스 라벨은 이미지의 각 인스턴스에 대한 고유 ID를 제공합니다(동일한 카테고리의 다른 인스턴스를 구별하기 위해). 이 작업은 의미론적 분할과 인스턴스 분할을 결합하여 장면에 대한 풍부한 의미론적 정보를 제공합니다. 의미 라벨의 범주는 선험적으로 고정되어 있지만 이미지의 개체에 할당된 인스턴스 ID는 인식에 영향을 주지 않고 교환될 수 있습니다. 예를 들어 두 차량의 인스턴스 ID를 교환해도 결과에는 영향을 미치지 않습니다. 따라서 인스턴스 ID를 예측하도록 훈련된 신경망은 단일 이미지에서 여러 인스턴스 ID로의 일대다 할당을 학습할 수 있어야 합니다.

2023-04-11 논평 0  1431

기사 소개：최신 뉴스에 따르면 화웨이와 BAIC Zhixuan이 공동 개발한 프로토타입 자동차가 출시되었습니다. 본 모델은 중대형 순수 전기 세단으로 포지셔닝되며, 2024년 상반기 정식 출시 예정이다. 이번 협력 프로젝트는 많은 관심을 끌었으며, 사람들은 화웨이의 자동차 분야 진출에 대한 기대로 가득 차 있습니다. 국가특허청 상표국이 발행한 1865차 상표 공고에 따르면 Huawei Technologies Co., Ltd.는 최근 여러 개의 "STELATO" 상표를 BAIC New Energy Automobile Co., Ltd.에 양도했으며 양도 신청이 완료되었습니다. 승인되었습니다. "STELATO"는 Huawei 및 BAIC Smart Selection 브랜드의 영어 이름으로 이전의 "wenjie" 및 "zhijie"와 유사하며 해당 "AITO" 및 "LUXEED"도 있습니다. 이 문제에 정통한 사람들에 따르면 STEL

2024-01-08 논평 0  651

기사 소개：Ian Goodfellow와 다른 연구자들이 논문에서 생성적 적대 네트워크를 소개한 지 2년 후 Yann LeCun은 적대적 훈련을 "지난 10년 동안 ML에서 가장 흥미로운 아이디어"라고 불렀습니다. GAN은 흥미롭고 유망하지만 완전히 다른 관점에서 전통적인 AI 문제를 해결하는 생성 모델 제품군의 일부일 뿐입니다. 이 기사에서는 세 가지 일반적인 생성 모델을 비교할 것입니다. 생성 알고리즘 기계 학습을 생각할 때 가장 먼저 떠오르는 것은 판별 알고리즘일 것입니다. 판별 모델은 특성을 기반으로 입력 데이터의 레이블 또는 카테고리를 예측하는 것으로 모든 분류 및 예측 솔루션의 핵심입니다. 이러한 모델과 비교되는 생성 알고리즘은 데이터에 대한 스토리를 전달하고 데이터가 생성된 방식에 대한 가능한 설명을 제공하는 데 도움이 됩니다.

2023-04-12 논평 0  1684

기사 소개：강화 학습(RL)은 지도 학습과 비지도 학습 사이의 기계 학습 알고리즘입니다. 시행착오와 학습을 통해 문제를 해결합니다. 훈련 중에 강화 학습은 일련의 결정을 내리고 수행된 작업에 따라 보상 또는 처벌을 받습니다. 목표는 총 보상을 최대화하는 것입니다. 강화학습은 자율적으로 학습하고 적응하는 능력을 갖추고 있으며, 역동적인 환경에서 최적화된 의사결정을 내릴 수 있습니다. 전통적인 지도 학습과 비교하여 강화 학습은 명확한 라벨이 없는 문제에 더 적합하며 장기적인 의사 결정 문제에서 좋은 결과를 얻을 수 있습니다. 강화 학습의 핵심은 에이전트가 수행한 작업을 기반으로 작업을 시행하는 것이며 에이전트는 전체 목표에 대한 작업의 긍정적인 영향을 기반으로 보상을 받습니다. 강화 학습 알고리즘에는 모델 기반 학습 알고리즘과 모델 없는 학습 알고리즘이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다.

2024-01-24 논평 0  705

기사 소개：Honor of Kings 게임에서는 순위 과정에서 많은 플레이어가 자신의 영웅 기록을 게시하게 됩니다. 최근에는 로깅 머신, 출력 머신, 글로리 슈터 등의 라벨과 함께 다른 사람의 기록이 게시되는 것을 발견한 경우가 많습니다. 다음은 King of Kings에 대한 결과를 게시할 때 Glory King 접미사 태그를 표시하는 방법에 대한 소개입니다! 글로리 오브 킹즈 1에서 영광의 왕 접미사 획득 방법. 먼저, 플레이어의 등급은 영광의 왕에 도달하며, 가장 강한 왕은 영광의 왕 별 50개에 도달합니다. 2. 이 영웅은 이번 시즌(랭킹 또는 피크 매치)에 가장 많이 사용된 영웅이어야 합니다. 3. 이 영웅은 승률이 4 이상이어야 합니다. 예를 들어 Yu Ji가 독점 아이템을 얻으려면 타이틀에서는 영웅 유지를 활용해 게임 수를 극대화하고 승률을 60% 이상으로 높여야 합니다. 그리고 순위 또는 최고점이어야 합니다.

2024-04-20 논평 0  632