


Aplikasi Python dalam bidang pengkomputeran saintifik
Python ialah bahasa pengaturcaraan peringkat tinggi yang digunakan secara meluas dalam bidang pengkomputeran saintifik. Python mempunyai kelebihan kerana mudah dipelajari, berkuasa dan kaya dengan perpustakaan pihak ketiga, jadi ia mempunyai aplikasi penting dalam pengkomputeran saintifik. Berikut akan memperkenalkan beberapa bidang aplikasi utama Python dalam bidang pengkomputeran saintifik.
1. Analisis dan visualisasi data
Pustaka analisis data Python seperti Pandas, NumPy dan SciPy menyediakan pelbagai alatan pemprosesan dan analisis data. Para saintis dan penyelidik boleh menggunakan perpustakaan ini untuk pembersihan data, pemprosesan, statistik, dsb. Selain itu, perpustakaan seperti Matplotlib, Seaborn dan Plotly boleh membantu pengguna memvisualisasikan data dan menjana carta intuitif dan padat maklumat untuk lebih memahami data dan menemui corak serta arah aliran.
2. Pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan
Python juga mempunyai aplikasi penting dalam bidang pembelajaran mesin dan kecerdasan buatan. Perpustakaan seperti Scikit-learn, TensorFlow dan PyTorch menyediakan pengguna pembelajaran mesin yang berkuasa dan alatan pembelajaran mendalam untuk menyokong pelaksanaan pelbagai algoritma dan model. Para saintis dan jurutera boleh menggunakan perpustakaan ini untuk membina dan melatih model bagi tugasan seperti pengelasan data, pengelompokan dan ramalan.
3. Pengiraan dan pengoptimuman berangka
Python digunakan secara meluas dalam bidang pengiraan dan pengoptimuman berangka. Perpustakaan seperti NumPy dan SciPy menyediakan pelbagai fungsi matematik dan algoritma pengoptimuman yang boleh digunakan untuk menyelesaikan masalah dalam algebra linear, kalkulus, kebarangkalian dan statistik, dsb. Pada masa yang sama, menggunakan Python untuk pengiraan berangka juga boleh digabungkan dengan multi-threading, pengkomputeran selari dan teknologi lain untuk meningkatkan kecekapan pengiraan.
4. Fizik dan Kejuruteraan Pengiraan
Python juga digunakan secara meluas dalam bidang fizik dan kejuruteraan pengiraan. Penyelidik boleh menggunakan Python untuk melakukan simulasi, pemodelan dan kerja penyelesaian berangka, seperti dalam dinamik bendalir, mekanik struktur, elektromagnet, dsb. Dengan bantuan perpustakaan sumber terbuka seperti FEniCS dan OpenFOAM, saintis boleh menjalankan penyelidikan saintifik dan reka bentuk kejuruteraan dengan lebih cekap.
5. Bioinformatik dan Bioperubatan
Dalam bidang bioinformatik dan bioperubatan, Python juga memainkan peranan penting. Ahli biologi dan penyelidik perubatan boleh menggunakan Python untuk kerja dalam genomik, ramalan struktur protein, reka bentuk ubat, dsb. Perpustakaan khusus seperti BioPython menyediakan pengguna dengan set alat bioinformatik yang kaya untuk membantu mereka menyelesaikan masalah kompleks dalam bioperubatan.
Ringkasnya, Python digunakan secara meluas dalam pengkomputeran saintifik, meliputi analisis data, pembelajaran mesin, pengkomputeran berangka, fizik pengiraan, bioinformatik dan bidang lain. Sintaksnya yang ringkas dan jelas serta perpustakaan pihak ketiga yang kaya menyediakan para saintis dan jurutera alat yang berkuasa dan fleksibel, membolehkan mereka menjalankan penyelidikan saintifik dan amalan kejuruteraan dengan lebih cekap. Aplikasi Python akan menggalakkan lagi pembangunan sains dan teknologi dan membawa lebih banyak inovasi dan kemajuan kepada masyarakat manusia.
Atas ialah kandungan terperinci Aplikasi Python dalam bidang pengkomputeran saintifik. Untuk maklumat lanjut, sila ikut artikel berkaitan lain di laman web China PHP!

Alat AI Hot

Undresser.AI Undress
Apl berkuasa AI untuk mencipta foto bogel yang realistik

AI Clothes Remover
Alat AI dalam talian untuk mengeluarkan pakaian daripada foto.

Undress AI Tool
Gambar buka pakaian secara percuma

Clothoff.io
Penyingkiran pakaian AI

AI Hentai Generator
Menjana ai hentai secara percuma.

Artikel Panas

Alat panas

Notepad++7.3.1
Editor kod yang mudah digunakan dan percuma

SublimeText3 versi Cina
Versi Cina, sangat mudah digunakan

Hantar Studio 13.0.1
Persekitaran pembangunan bersepadu PHP yang berkuasa

Dreamweaver CS6
Alat pembangunan web visual

SublimeText3 versi Mac
Perisian penyuntingan kod peringkat Tuhan (SublimeText3)

Topik panas



Dalam bidang pembelajaran mesin dan sains data, kebolehtafsiran model sentiasa menjadi tumpuan penyelidik dan pengamal. Dengan aplikasi meluas model yang kompleks seperti kaedah pembelajaran mendalam dan ensemble, memahami proses membuat keputusan model menjadi sangat penting. AI|XAI yang boleh dijelaskan membantu membina kepercayaan dan keyakinan dalam model pembelajaran mesin dengan meningkatkan ketelusan model. Meningkatkan ketelusan model boleh dicapai melalui kaedah seperti penggunaan meluas pelbagai model yang kompleks, serta proses membuat keputusan yang digunakan untuk menerangkan model. Kaedah ini termasuk analisis kepentingan ciri, anggaran selang ramalan model, algoritma kebolehtafsiran tempatan, dsb. Analisis kepentingan ciri boleh menerangkan proses membuat keputusan model dengan menilai tahap pengaruh model ke atas ciri input. Anggaran selang ramalan model

Artikel ini akan memperkenalkan cara mengenal pasti pemasangan lampau dan kekurangan dalam model pembelajaran mesin secara berkesan melalui keluk pembelajaran. Underfitting dan overfitting 1. Overfitting Jika model terlampau latihan pada data sehingga ia mempelajari bunyi daripadanya, maka model tersebut dikatakan overfitting. Model yang dipasang terlebih dahulu mempelajari setiap contoh dengan sempurna sehingga ia akan salah mengklasifikasikan contoh yang tidak kelihatan/baharu. Untuk model terlampau, kami akan mendapat skor set latihan yang sempurna/hampir sempurna dan set pengesahan/skor ujian yang teruk. Diubah suai sedikit: "Punca overfitting: Gunakan model yang kompleks untuk menyelesaikan masalah mudah dan mengekstrak bunyi daripada data. Kerana set data kecil sebagai set latihan mungkin tidak mewakili perwakilan yang betul bagi semua data. 2. Underfitting Heru

Dalam istilah orang awam, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang memetakan data input kepada output yang diramalkan. Secara lebih khusus, model pembelajaran mesin ialah fungsi matematik yang melaraskan parameter model dengan belajar daripada data latihan untuk meminimumkan ralat antara output yang diramalkan dan label sebenar. Terdapat banyak model dalam pembelajaran mesin, seperti model regresi logistik, model pepohon keputusan, model mesin vektor sokongan, dll. Setiap model mempunyai jenis data dan jenis masalah yang berkenaan. Pada masa yang sama, terdapat banyak persamaan antara model yang berbeza, atau terdapat laluan tersembunyi untuk evolusi model. Mengambil perceptron penyambung sebagai contoh, dengan meningkatkan bilangan lapisan tersembunyi perceptron, kita boleh mengubahnya menjadi rangkaian neural yang mendalam. Jika fungsi kernel ditambah pada perceptron, ia boleh ditukar menjadi SVM. yang ini

Pada tahun 1950-an, kecerdasan buatan (AI) dilahirkan. Ketika itulah penyelidik mendapati bahawa mesin boleh melakukan tugas seperti manusia, seperti berfikir. Kemudian, pada tahun 1960-an, Jabatan Pertahanan A.S. membiayai kecerdasan buatan dan menubuhkan makmal untuk pembangunan selanjutnya. Penyelidik sedang mencari aplikasi untuk kecerdasan buatan dalam banyak bidang, seperti penerokaan angkasa lepas dan kelangsungan hidup dalam persekitaran yang melampau. Penerokaan angkasa lepas ialah kajian tentang alam semesta, yang meliputi seluruh alam semesta di luar bumi. Angkasa lepas diklasifikasikan sebagai persekitaran yang melampau kerana keadaannya berbeza daripada di Bumi. Untuk terus hidup di angkasa, banyak faktor mesti dipertimbangkan dan langkah berjaga-jaga mesti diambil. Para saintis dan penyelidik percaya bahawa meneroka ruang dan memahami keadaan semasa segala-galanya boleh membantu memahami cara alam semesta berfungsi dan bersedia untuk menghadapi kemungkinan krisis alam sekitar

Cabaran biasa yang dihadapi oleh algoritma pembelajaran mesin dalam C++ termasuk pengurusan memori, multi-threading, pengoptimuman prestasi dan kebolehselenggaraan. Penyelesaian termasuk menggunakan penunjuk pintar, perpustakaan benang moden, arahan SIMD dan perpustakaan pihak ketiga, serta mengikuti garis panduan gaya pengekodan dan menggunakan alat automasi. Kes praktikal menunjukkan cara menggunakan perpustakaan Eigen untuk melaksanakan algoritma regresi linear, mengurus memori dengan berkesan dan menggunakan operasi matriks berprestasi tinggi.

Penterjemah |. Disemak oleh Li Rui |. Chonglou Model kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML) semakin kompleks hari ini, dan output yang dihasilkan oleh model ini adalah kotak hitam – tidak dapat dijelaskan kepada pihak berkepentingan. AI Boleh Dijelaskan (XAI) bertujuan untuk menyelesaikan masalah ini dengan membolehkan pihak berkepentingan memahami cara model ini berfungsi, memastikan mereka memahami cara model ini sebenarnya membuat keputusan, dan memastikan ketelusan dalam sistem AI, Amanah dan akauntabiliti untuk menyelesaikan masalah ini. Artikel ini meneroka pelbagai teknik kecerdasan buatan (XAI) yang boleh dijelaskan untuk menggambarkan prinsip asasnya. Beberapa sebab mengapa AI boleh dijelaskan adalah penting Kepercayaan dan ketelusan: Untuk sistem AI diterima secara meluas dan dipercayai, pengguna perlu memahami cara keputusan dibuat

Pembelajaran mesin ialah cabang penting kecerdasan buatan yang memberikan komputer keupayaan untuk belajar daripada data dan meningkatkan keupayaan mereka tanpa diprogramkan secara eksplisit. Pembelajaran mesin mempunyai pelbagai aplikasi dalam pelbagai bidang, daripada pengecaman imej dan pemprosesan bahasa semula jadi kepada sistem pengesyoran dan pengesanan penipuan, dan ia mengubah cara hidup kita. Terdapat banyak kaedah dan teori yang berbeza dalam bidang pembelajaran mesin, antaranya lima kaedah yang paling berpengaruh dipanggil "Lima Sekolah Pembelajaran Mesin". Lima sekolah utama ialah sekolah simbolik, sekolah sambungan, sekolah evolusi, sekolah Bayesian dan sekolah analogi. 1. Simbolisme, juga dikenali sebagai simbolisme, menekankan penggunaan simbol untuk penaakulan logik dan ekspresi pengetahuan. Aliran pemikiran ini percaya bahawa pembelajaran adalah proses penolakan terbalik, melalui sedia ada

MetaFAIR bekerjasama dengan Harvard untuk menyediakan rangka kerja penyelidikan baharu untuk mengoptimumkan bias data yang dijana apabila pembelajaran mesin berskala besar dilakukan. Adalah diketahui bahawa latihan model bahasa besar sering mengambil masa berbulan-bulan dan menggunakan ratusan atau bahkan ribuan GPU. Mengambil model LLaMA270B sebagai contoh, latihannya memerlukan sejumlah 1,720,320 jam GPU. Melatih model besar memberikan cabaran sistemik yang unik disebabkan oleh skala dan kerumitan beban kerja ini. Baru-baru ini, banyak institusi telah melaporkan ketidakstabilan dalam proses latihan apabila melatih model AI generatif SOTA Mereka biasanya muncul dalam bentuk lonjakan kerugian Contohnya, model PaLM Google mengalami sehingga 20 lonjakan kerugian semasa proses latihan. Bias berangka adalah punca ketidaktepatan latihan ini,
