강의 중급  3595

코스소개：본 과정은 주로 기초가 전혀 없는 학습의 두 번째 단계에 있고 프론트엔드 개발로 업계에 진출하려는 학생들을 위해 신중하게 만들어진 일련의 프론트엔드 개발 과정입니다. 이 과정은 CRMEB 공개 버전을 기반으로 하며 실용적인 훈련 교육과 이론적 설명 및 실제 작동이 결합되어 있습니다. 학생들이 지식 포인트를 통합하고 운영 기술을 익히는 데 도움이 됩니다. 학생들이 개발 기술을 습득할 수 있도록 실용적인 교육 역할을 효과적으로 수행합니다.

강의 초등학교  447387

코스소개：PHP 자율 학습 대열에 친구들이 참여하는 것을 환영합니다. PHP 언어는 시작하기 쉽고 사용하기 쉬운 일반적인 오픈 소스 스크립팅 언어입니다. PHP를 이해하고 이 언어를 통해 간단한 작업을 수행할 수 있습니다.

강의 초등학교  24593

코스소개："HTML5 Quick Self-Study Tutorial"은 HTML5의 제로 기반 학습에 적합합니다. HTML5는 HTML 개발의 다섯 번째 버전이며, H5도 새로운 표준으로 사용되기 시작했습니다. WEB 개발을 위해 이 과정은 독자들에게 HTML5의 모든 핵심 기능을 설명합니다.

강의 초등학교  13514

코스소개："HTML5 자습 입문 튜토리얼"은 html5의 기본을 배우고 예제를 통해 설명합니다.

강의 초등학교  3029

코스소개：이 과정은 전체 제로 기반 과정의 마지막 단계로, 이전 단계 1과 2를 기반으로 한 개선 및 종합입니다. 우리는 인기 있는 프론트 엔드 개발 기본 Vue 기술 스택과 uniapp의 기본 지식을 배우고 각 작은 지식 포인트 후에 모두를 위한 작은 사례를 준비하여 배운 내용을 사용 시나리오와 결합하여 즉시 사용할 수 있도록 합니다. 통합.

코스소개：메타러닝은 학습 알고리즘을 최적화하고 최고 성능의 알고리즘을 식별하여 기계 학습 알고리즘이 문제를 극복하도록 돕습니다. 메타 학습, 메타 분류자 및 메타 회귀 기계 학습의 메타 분류자 메타 분류자는 분류 및 예측 모델링 작업에 사용되는 기계 학습의 메타 학습 알고리즘 유형입니다. 다른 분류기에서 예측한 결과를 특징으로 사용하고 최종적으로 그 중 하나를 최종 예측 결과로 선택합니다. 메타 회귀 메타 회귀는 회귀 예측 모델링 작업에 사용되는 메타 학습 알고리즘입니다. 회귀 분석을 사용하여 여러 연구의 결과를 결합, 비교 및 ​​종합하는 동시에 사용 가능한 공변량이 반응 변수에 미치는 영향을 조정합니다. 메타 회귀 분석은 상충되는 연구를 조정하거나 서로 일치하는 연구를 확인하는 것을 목표로 합니다. 메타러닝에는 어떤 기술이 사용되나요? 메타 학습에 사용되는 몇 가지 방법은 다음과 같습니다.

2024-01-24 논평 0  750

코스소개：메타러닝이란 새로운 작업에 빠르게 적응하기 위해 여러 작업에서 공통적인 특징을 추출하여 학습 방법을 탐색하는 과정을 말합니다. MAML(Related Model-Agnostic Meta-Learning)은 사전 지식 없이 다중 작업 메타학습을 수행할 수 있는 알고리즘입니다. MAML은 여러 관련 작업을 반복적으로 최적화하여 모델 초기화 매개변수를 학습하므로 모델이 새로운 작업에 빠르게 적응할 수 있습니다. MAML의 핵심 아이디어는 경사하강법을 통해 모델 매개변수를 조정하여 새로운 작업에 대한 손실을 최소화하는 것입니다. 이 방법을 사용하면 적은 수의 샘플로 모델을 빠르게 학습할 수 있으며 상대적으로 높은 학습률을 갖습니다.

2024-01-22 논평 0  1344

코스소개：메타러닝의 모델 선택 문제에는 구체적인 코드 예제가 필요합니다. 메타러닝은 머신러닝의 한 방법으로, 학습을 통해 스스로 학습하는 능력을 향상시키는 것이 목표입니다. 메타러닝에서 중요한 문제는 모델 선택, 즉 특정 작업에 가장 적합한 학습 알고리즘이나 모델을 자동으로 선택하는 방법입니다. 전통적인 기계 학습에서 모델 선택은 일반적으로 인간의 경험과 도메인 지식에 따라 결정됩니다. 이 접근 방식은 때로는 비효율적이며 대량의 데이터와 모델을 최대한 활용하지 못할 수도 있습니다. 따라서 메타러닝의 출현은 모델 선택 문제에 대한 새로운 접근 방식을 제공합니다.

2023-10-09 논평 0  1454

코스소개：1. 메타 학습 1. 개인화 모델링의 문제점은 추천 시나리오에서 데이터 분포 문제에 직면하게 됩니다. 시나리오의 20%가 샘플의 80%를 적용하므로 문제가 발생합니다. 단일 모델이 대규모에 더 친숙합니다. 규모의 시나리오 예측. 다양한 시나리오를 고려하고 모델 개인화 기능을 향상시키는 방법은 개인화된 모델링의 문제점입니다. 산업 솔루션: PPNet/Poso: 이 모델은 오프셋 게이트 등을 통해 개인화를 달성하고 더 나은 성능과 비용을 제공합니다. 그러나 여러 시나리오가 모델 매개변수 세트를 공유하므로 개인화된 표현이 제한됩니다. 온디바이스 개인화: 각 단말에 모델을 배포하고, 학습을 위해 단말에 실시간 데이터를 사용하고, 최종 모델 매개변수를 개인화합니다. 그러나 이는 단말의 성능에 따라 다르며 모델이 특별히 클 수는 없습니다. 따라서 훈련에는 작은 모델을 사용해야 합니다. 산업 모형에 대한 기존

2023-07-15 논평 0  1422

코스소개：메타 태그의 구성: 메타 태그에는 http-equiv 속성과 name 속성의 두 가지 속성이 있습니다. 이러한 서로 다른 매개변수 값은 서로 다른 웹 페이지 기능을 실현합니다.

2018-10-18 논평 0  2871