강의 고급의  9703

코스소개："PHP 개발을 위한 이미지 업로드 기능 예제 심층 학습"에서는 이미지 업로드 기능 개발을 소개합니다.

강의 중급  11459

코스소개："IT 네트워크 리눅스 로드밸런싱 자습 영상 튜토리얼"은 nagin 하에서 web, lvs, Linux에서 스크립트 연산을 수행하여 Linux 로드밸런싱을 주로 구현합니다.

강의 고급의  17742

코스소개："Shangxuetang MySQL 비디오 튜토리얼"은 MySQL 데이터베이스 설치부터 사용까지의 과정을 소개하고, 각 링크의 구체적인 작동 방법을 자세히 소개합니다.

코스소개：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  2117

코스소개：머신러닝은 명시적으로 프로그래밍하지 않고도 컴퓨터가 데이터로부터 학습할 수 있도록 하는 방법입니다. 알고리즘을 사용하여 데이터의 패턴을 분석하고 해석한 다음 사람의 개입 없이 예측이나 결정을 내립니다. 머신러닝의 개념을 이해하려면 알고리즘, 훈련, 모델, 계수 등의 기본 개념을 숙지해야 합니다. 기계 학습을 통해 컴퓨터는 대량의 데이터로부터 학습하여 성능과 정확성을 향상시킬 수 있습니다. 이 방법은 자연어 처리, 이미지 인식, 데이터 분석 등 다양한 분야에서 널리 사용되고 있다. 머신러닝 지식을 습득하면 더 많은 기회와 도전이 제공될 것입니다. 알고리즘 기계 학습의 알고리즘은 문제를 해결하거나 특정 작업을 달성하는 데 사용되는 일련의 지침 또는 절차입니다. 기대치를 달성하는 데 도움이 되는 단계별 프로세스입니다.

2024-01-22 논평 0  880

코스소개：번역기 | Zhu Xianzhong 검토 | 기계 학습의 의사결정 트리 현대 기계 학습 알고리즘은 우리의 일상을 변화시키고 있습니다. 예를 들어 BERT와 같은 대규모 언어 모델은 Google 검색을 지원하고 GPT-3는 많은 고급 언어 애플리케이션을 지원합니다. 반면에 오늘날 복잡한 기계 학습 알고리즘을 구축하는 것은 그 어느 때보다 훨씬 쉽습니다. 그러나 기계 학습 알고리즘이 아무리 복잡하더라도 모두 다음 학습 범주 중 하나에 속합니다. 지도 학습 비지도 학습 반지도 학습 강화 학습 실제로 의사결정 트리는 가장 오래된 지도 기계 학습 알고리즘 중 하나입니다. 다양한 현실 문제. 연구에 따르면 의사결정 트리 알고리즘의 최초 발명은 1963년으로 거슬러 올라갑니다. 다음은 나한테

2023-04-11 논평 0  1098

코스소개：1. 머신러닝이란 무엇인가요? 머신러닝은 컴퓨터가 인간처럼 학습하고 생각할 수 있도록 하는 것을 목표로 하는 인공지능의 한 분야입니다. 기계 학습 알고리즘은 데이터에서 패턴을 학습하고 이러한 패턴을 사용하여 예측이나 결정을 내릴 수 있습니다. 2. 머신러닝의 기본 원리 머신러닝 알고리즘의 기본 원리는 데이터를 통해 모델을 학습시킨 후, 학습된 모델을 활용하여 예측이나 결정을 내리는 것입니다. 데이터는 기계 학습 알고리즘의 입력이고, 모델은 기계 학습 알고리즘의 출력입니다. importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#데이터 로드 데이터=pd.read_cs

2024-02-19 논평 0  939

코스소개：머신러닝은 인공지능의 한 분야입니다. 인공지능에 대한 연구는 '추론'에 초점을 두고 '지식'에 초점을 맞춘 다음 다시 '학습'에 이르기까지 자연스럽고 명확한 경로를 따릅니다. 분명히 머신러닝은 인공지능을 구현하는 방법, 즉 머신러닝을 인공지능의 문제를 해결하기 위한 수단으로 활용하는 방식이다. 지난 30년 동안 머신러닝은 확률 이론, 통계, 근사 이론, 볼록 분석, 계산 복잡성 이론 및 기타 분야를 포함하는 다분야 학제간 주제로 발전했습니다. 기계 학습 이론은 주로 컴퓨터가 자동으로 "학습"할 수 있도록 하는 알고리즘의 설계 및 분석을 포함합니다. 머신러닝 알고리즘은 데이터로부터 패턴을 자동으로 분석 및 획득하고, 그 패턴을 활용하여 알려지지 않은 데이터를 예측하는 알고리즘의 일종입니다. 학습 알고리즘에는 통계적 이론이 많이 포함되기 때문에,

2024-03-15 논평 0  717