기사 소개：PHP 함수는 기계 학습에 적용할 수 있으며 데이터 전처리(array_map, in_array) 및 기계 학습 알고리즘(PHP-ML 라이브러리의 logistic_regression, svm)에 사용될 수 있으며, 이는 기계 학습 프로세스를 단순화하고 시작의 어려움을 줄이는 데 도움이 될 수 있습니다.

2024-05-02 논평 0  841

기사 소개：머신러닝(ML)은 컴퓨터가 패턴과 데이터를 기반으로 학습하고 예측할 수 있도록 하여 다양한 산업에 혁명을 일으켰습니다. 전통적으로 머신러닝 모델은 서버나 고성능 머신에서 구축되고 실행되었습니다. 그러나 웹 기술이 발전함에 따라 이제 JavaScript를 사용하여 브라우저에서 직접 ML 모델을 구축하고 배포하는 것이 가능해졌습니다. 이 기사에서는 JavaScript 기계 학습의 흥미로운 세계를 살펴보고 브라우저에서 실행할 수 있는 ML 모델을 구축하는 방법을 알아봅니다. 기계 학습 이해 기계 학습은 데이터로부터 학습하고 예측 또는 결정을 내릴 수 있는 모델을 만드는 데 초점을 맞춘 인공 지능(AI)의 하위 집합입니다. 머신러닝에는 지도 학습(Supervised Learning)과 비지도 학습(Unsupervised Learning)이라는 두 가지 주요 유형이 있습니다. 지도 학습에는 다음이 포함됩니다.

2023-09-10 논평 0  1347

기사 소개：이것은 기계 학습 프로그래밍을 위해 Python 언어를 사용할 때 매우 일반적으로 사용되는 기본 라이브러리입니다. 이 글은 Python 머신러닝 라이브러리 NumPy에 대한 입문 튜토리얼입니다. 관심 있는 친구들이 함께 배울 수 있습니다.

2018-04-19 논평 0  2091

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  1597

기사 소개：머신러닝이란 무엇인가요? 기계 학습은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터 시스템에 데이터를 '학습'할 수 있는 기능을 제공하기 위해 정적 기술을 사용하는 컴퓨터 과학 분야입니다. 즉, "ML은 학습에 관한 모든 것입니다.

2024-09-07 논평 0  894

기사 소개：소개 기계 학습은 영화 추천, 이미지 태그 지정, 심지어 뉴스 기사 분류까지 어디에나 있습니다. PHP 내에서 그렇게 할 수 있다고 상상해보세요! Rubix ML을 사용하면 다음과 같은 방식으로 기계 학습의 힘을 PHP에 가져올 수 있습니다.

2024-11-03 논평 0  330

기사 소개：C++에서 기계 학습 라이브러리를 사용하면 다음과 같은 이점이 있습니다. 코드 재사용 전문성 확장성 라이브러리 통합 단계: 라이브러리 선택 라이브러리 설치 라이브러리 가져오기 라이브러리 인스턴스화 기계 학습 작업 실행 결과 얻기

2024-06-01 논평 0  883

기사 소개：머신러닝은 컴퓨터가 다양한 데이터로부터 자동으로 학습할 수 있도록 하는 프로그래밍 기술입니다. 과거에는 개발자가 기계 학습 작업을 수행하기 위해 알고리즘을 수동으로 작성해야 했습니다. 이제 다양한 Python 라이브러리를 사용하여 기계 학습 작업을 보다 효율적으로 완료할 수 있습니다. 이 기술의 발전으로 머신러닝이 더욱 일반화되고 구현이 쉬워졌습니다. 기계 학습에 사용되는 Python 라이브러리 NumpyNumPy는 대규모 다차원 배열 및 행렬 처리를 위해 특별히 설계된 강력한 Python 라이브러리입니다. 이는 기계 학습의 기본 계산에 매우 적합한 풍부한 고급 수학 함수 세트를 제공합니다. 여기에는 선형 대수학, 푸리에 변환, 난수 함수 등이 포함됩니다. 해당 코드 importnumpyasnpx=np.array(

2024-01-22 논평 0  908

기사 소개：추상적인 머신 러닝(ML)은 컴퓨터가 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 데이터에서 학습할 수 있도록 하는 데이터 과학의 핵심 영역입니다. 이 블로그에서는 기계 학습과 작동 방식을 소개하고 다음과 같은 일상적인 응용 프로그램의 예를 제공합니다.

2024-11-04 논평 0  589

기사 소개：머신러닝(ML)은 소프트웨어 개발 세계를 빠르게 변화시켰습니다. 최근까지 Python은 TensorFlow 및 PyTorch와 같은 라이브러리 덕분에 ML 공간에서 지배적인 언어였습니다. 그러나 TensorFlow.js의 등장으로 JavaScript가 개발되었습니다.

2024-09-25 논평 0  517

기사 소개：인터넷과 인공지능의 발달로 머신러닝에 대한 수요가 계속 증가하고 있으며, 네트워크 애플리케이션 개발의 주요 언어 중 하나인 PHP 언어 역시 머신러닝 적용에 있어서 대체할 수 없는 역할을 하고 있습니다. . 그러나 PHP는 스크립팅 언어로서 성능이 상대적으로 낮고 기계 학습 작업에는 많은 계산과 데이터 처리가 필요하므로 기계 학습에 PHP를 사용할 경우 성능과 정확성을 향상시키기 위해 몇 가지 모범 사례를 따라야 합니다. 1. 적합한 기계 학습 라이브러리를 선택하십시오. PHP 자체는 좋은 기계 학습 라이브러리를 제공하지 않습니다.

2023-05-27 논평 0  1259

기사 소개：기계 학습 작업에 MySQL 데이터베이스를 사용하는 방법은 무엇입니까? 빅데이터 시대가 도래하면서 머신러닝 알고리즘은 다양한 분야에서 널리 활용되고 있습니다. 데이터 저장 및 관리를 위한 핵심 도구 중 하나인 MySQL 데이터베이스도 중요한 역할을 합니다. 그렇다면 머신러닝 작업에 MySQL 데이터베이스를 어떻게 사용할 수 있을까요? 이 기사에서는 독자들에게 기계 학습 작업에 MySQL 데이터베이스를 사용하는 일반적인 방법을 소개하고 해당 코드 예제를 제공합니다. 1. 데이터 준비 머신러닝 작업을 수행하기 전에 먼저 사용 가능한 데이터를 준비해야 합니다.

2023-07-12 논평 0  1344

기사 소개：C++에서 기계 학습 라이브러리를 사용하면 데이터 분석이 향상될 수 있습니다. 구체적인 단계는 다음과 같습니다. armadillo, Eigen, TensorFlow Lite for Microcontrollers 등 필요에 맞는 기계 학습 라이브러리를 선택합니다. 데이터를 로드 및 전처리하고, 기계 학습 알고리즘을 선택하고, 모델을 교육 및 평가하고, 프로덕션에 배포합니다. 마이크로컨트롤러용 TensorFlow Lite를 사용하여 이미지 분류 작업을 수행하는 것은 데이터 분석에 머신러닝 라이브러리를 적용하는 방법을 보여줍니다.

2024-06-02 논평 0  1082

기사 소개：C++는 효율적이고 널리 사용되는 프로그래밍 언어이므로 머신러닝 분야에서도 개발에 C++를 사용하는 것이 매우 유리합니다. 이 기사에서는 독자가 C++를 더 잘 사용하여 기계 학습 알고리즘을 구현하는 데 도움이 되도록 C++에서 일반적으로 사용되는 몇 가지 기계 학습 기술을 소개합니다. STL 라이브러리 사용 STL(StandardTemplateLibrary)은 C++의 표준 라이브러리로 일반적으로 사용되는 컨테이너(예: 벡터, 맵, 세트), 알고리즘 및 함수 개체가 포함되어 있습니다. 머신러닝 분야에서는

2023-08-22 논평 0  1657

기사 소개：Go의 기계 학습용 라이브러리 및 도구는 다음과 같습니다. TensorFlow: 모델 구축, 훈련 및 배포를 위한 도구를 제공하는 인기 있는 기계 학습 라이브러리입니다. GoLearn: 일련의 분류, 회귀 및 클러스터링 알고리즘 Gonum: 행렬 연산 및 선형 대수 함수를 제공하는 과학 컴퓨팅 라이브러리입니다.

2024-05-08 논평 0  940

기사 소개：소개 지난 여름에 기계 학습을 제대로 공부하기 전에도 이미 Udemy에서 여러 기계 학습 과정을 구입했습니다. 그 중 가장 기본적인 강좌는 Machine Learning A-Z: AI, Python & R이었는데요.

2024-07-26 논평 0  698

기사 소개：기계 학습은 데이터 분석의 혁신적인 시대를 여는 데 도움이 되었으며 복잡한 패턴을 발견하고 정확한 예측을 하며 복잡한 데이터 세트에서 의미 있는 통찰력을 추출하는 방식을 혁신했습니다. 하지만 머신러닝 모델을 구현하는 과정은 복잡한 코딩, 꼼꼼한 매개변수 튜닝, 철저한 평가로 인해 부담스럽게 느껴질 때가 많습니다. 다행스럽게도 Python은 전체 프로세스를 단순화하는 것을 목표로 하는 "LazyPredict"라는 귀중한 라이브러리를 제공합니다. 이 기사에서는 LazyPredict 라이브러리를 살펴보고, 다양한 기능을 살펴보고, 이 라이브러리가 기계 학습 워크플로를 가속화하는 놀라운 방법을 공개합니다. 데이터 과학자와 기계 학습 실무자는 LazyPredict의 강력한 기능을 활용하여 귀중한 시간을 절약할 수 있습니다.

2023-09-11 논평 0  1106

기사 소개：머신러닝은 우리가 세상과 상호작용하는 방식을 놀라운 속도로 변화시키고 있습니다. 자율주행 자동차부터 의료 진단까지, 머신러닝은 이제 다양한 분야에서 널리 사용되고 있습니다. 자신만의 기계 학습 여정을 시작하고 싶다면 이 Python 기계 학습 튜토리얼이 적합합니다. 기본 개념부터 시작하여 단계별로 첫 번째 기계 학습 애플리케이션을 구축할 수 있도록 도와드리겠습니다. 1. 머신러닝의 기본 개념을 이해합니다. 머신러닝은 본질적으로 컴퓨터 시스템이 데이터로부터 자동으로 학습하고 그로부터 지식을 추출할 수 있도록 하는 학문입니다. 이를 통해 시스템은 프로그래밍하지 않고도 성능을 향상시킬 수 있습니다. 일반적인 기계 학습 알고리즘에는 지도 학습, 비지도 학습 및 강화 학습 알고리즘이 포함됩니다. 2. 적합한 기계 학습 라이브러리를 선택하세요

2024-02-20 논평 0  1064

기사 소개：PHP 연구 노트: 인공 지능(Artificial Intelligence, AI라고도 함)과 기계 학습(Machine Learning)은 오늘날 컴퓨터 과학 분야에서 가장 뜨거운 주제 중 하나입니다. 빅데이터의 급속한 발전과 컴퓨팅 파워의 향상으로 인공지능과 머신러닝의 적용 범위가 점점 더 광범위해지고 점차 다양한 산업과 분야로 침투하고 있다. 이 분야에서 PHP는 강력한 프로그래밍 언어이기도 합니다.

2023-10-09 논평 0  1208

기사 소개：머신러닝은 오늘날 세계에서 발전하는 매우 빠르고 효율적인 기술입니다. 우리 사회에서 인간은 모든 생명체 중에서 가장 지능적인 두뇌를 가지고 있으며 모든 작업을 지능적으로 수행할 수 있는 것으로 간주됩니다. 머신 러닝은 컴퓨터에서 이전 데이터와 기록을 학습하고 의미 있는 결정을 내리는 데 사용할 수 있는 알고리즘을 개발하는 데 사용되는 AI(인공 지능)의 하위 집합입니다. 기계 학습의 인기는 인간이 수행하기 어려운 작업을 수행할 수 있기 때문에 시간이 지남에 따라 계속 증가하고 있습니다. 몇 년 전만 해도 기계 학습 모델은 다양한 알고리즘과 통계 개념을 사용하여 수동으로 훈련하고 코딩했습니다. 이 프로세스는 시간이 많이 걸리고 비효율적입니다. 최근에는 기계 학습 모델 교육이 더 쉽고 효율적이며 생산적이 되었습니다. 그 이유는 많은 오픈 소스 Py가

2023-09-20 논평 0  1163