Pengenalan Artikel：pengenalan Sebelum saya mula mempelajari pembelajaran mesin dengan betul pada musim panas lalu, saya sudah mempunyai beberapa kursus pembelajaran mesin yang dibeli di Udemy. Kursus yang paling asas di antara kursus itu ialah Pembelajaran Mesin A-Z: AI, Python & R, jadi begitulah

2024-07-26 komen 0  666

Pengenalan Artikel：Apakah Pembelajaran Mesin? Pembelajaran Mesin ialah bidang Sains Komputer yang menggunakan teknologi statik untuk memberi sistem komputer keupayaan untuk 'Belajar' dengan data, tanpa diprogramkan secara eksplisit. Ini bermakna, "ML adalah mengenai Pembelajaran fr

2024-09-07 komen 0  871

Pengenalan Artikel：Pengaturcaraan klasik ialah kaedah mengambil input, memprosesnya dan memaparkan output menggunakan fungsi yang telah ditetapkan. Sebaliknya, pembelajaran mesin ialah teknik pengaturcaraan peringkat tinggi yang belajar daripada data dan melaraskan model berdasarkan output. Pembelajaran mesin kuantum ialah kaedah yang menggabungkan konsep pengkomputeran kuantum dengan pembelajaran mesin Ia menggunakan qubit dan bukannya bit klasik dan mencapai pembelajaran dengan melatih model. Melalui pembelajaran mesin kuantum, kami boleh mempercepatkan algoritma sedia ada, membangunkan algoritma baharu dan menyelesaikan masalah yang lebih kompleks. Pendekatan ini, yang menggabungkan pengkomputeran kuantum dan pembelajaran mesin, membantu memajukan sains dan teknologi. Kedua-dua komputer standard dan komputer kuantum menggunakan bit untuk menyimpan data, tetapi bit komputer standard hanya boleh 0 atau 1, manakala bit komputer kuantum

2024-01-22 komen 0  797

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin ialah satu cabang kecerdasan buatan. Penyelidikan mengenai kecerdasan buatan mengikuti jalan semula jadi dan jelas daripada memfokuskan pada "penaakulan" kepada memberi tumpuan kepada "pengetahuan" dan kemudian kepada "pembelajaran". Jelas sekali, pembelajaran mesin ialah satu cara untuk merealisasikan kecerdasan buatan, iaitu, menggunakan pembelajaran mesin sebagai cara untuk menyelesaikan masalah dalam kecerdasan buatan. Dalam 30 tahun yang lalu, pembelajaran mesin telah berkembang menjadi subjek antara disiplin pelbagai bidang, yang melibatkan teori kebarangkalian, statistik, teori penghampiran, analisis cembung, teori kerumitan pengiraan dan disiplin lain. Teori pembelajaran mesin terutamanya melibatkan reka bentuk dan analisis algoritma yang membolehkan komputer "belajar" secara automatik. Algoritma pembelajaran mesin ialah sejenis algoritma yang secara automatik menganalisis dan mendapatkan corak daripada data dan menggunakan corak untuk meramal data yang tidak diketahui. Oleh kerana algoritma pembelajaran melibatkan banyak teori statistik,

2024-03-15 komen 0  656

Pengenalan Artikel：在我们使用Python语言进行机器学习编程的时候，这是一个非常常用的基础库。本文针对Python 机器学习库 NumPy入门教程，感兴趣的朋友一起学习吧

2018-04-19 komen 0  2068

Pengenalan Artikel：Abstrak Pembelajaran mesin (ML) ialah bidang utama dalam sains data yang membolehkan komputer belajar daripada data tanpa diprogramkan secara eksplisit. Blog ini memperkenalkan pembelajaran mesin, cara ia berfungsi dan menyediakan contoh aplikasi harian, seperti

2024-11-04 komen 0  562

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin mengubah cara kita berinteraksi dengan dunia pada kadar yang luar biasa. Daripada kereta autonomi kepada diagnostik perubatan, pembelajaran mesin kini terdapat di mana-mana dalam pelbagai bidang. Jika anda ingin memulakan perjalanan pembelajaran mesin anda sendiri, maka tutorial pembelajaran mesin python ini sesuai untuk anda. Kami akan membantu anda membina aplikasi pembelajaran mesin pertama anda langkah demi langkah, bermula dengan konsep asas. 1. Fahami konsep asas pembelajaran mesin pada asasnya ialah disiplin yang membolehkan sistem komputer belajar secara automatik belajar daripada data dan mengekstrak pengetahuan daripadanya. Ia membolehkan sistem meningkatkan prestasinya tanpa diprogramkan. Algoritma pembelajaran mesin biasa termasuk pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan algoritma pembelajaran pengukuhan. 2. Pilih perpustakaan pembelajaran mesin yang sesuai

2024-02-20 komen 0  1045

Pengenalan Artikel：1. Apakah pembelajaran mesin? Pembelajaran mesin ialah satu cabang kecerdasan buatan yang bertujuan untuk membolehkan komputer belajar dan berfikir seperti manusia. Algoritma pembelajaran mesin boleh mempelajari corak daripada data dan menggunakan corak ini untuk membuat ramalan atau keputusan. 2. Prinsip asas pembelajaran mesin Prinsip asas algoritma pembelajaran mesin adalah untuk melatih model melalui data, dan kemudian menggunakan model terlatih untuk membuat ramalan atau keputusan. Data ialah input kepada algoritma pembelajaran mesin, dan model ialah output algoritma pembelajaran mesin. importnumpyasnpimportpandasaspdfromsklearn.linear_modelimportLinearRegression#Muatkan data data=pd.read_cs

2024-02-19 komen 0  895

Pengenalan Artikel：Meta-pembelajaran membantu algoritma pembelajaran mesin mengatasi cabaran dengan mengoptimumkan algoritma pembelajaran dan mengenal pasti algoritma berprestasi terbaik. Meta-pembelajaran, meta-pengelas dan meta-regresi Pengelas meta dalam pembelajaran mesin Pengelas meta ialah sejenis algoritma meta-pembelajaran dalam pembelajaran mesin yang digunakan untuk pengelasan dan tugas pemodelan ramalan. Ia menggunakan keputusan yang diramalkan oleh pengelas lain sebagai ciri dan akhirnya memilih salah satu daripadanya sebagai hasil ramalan akhir. Meta-regression Meta-regression ialah algoritma meta-pembelajaran yang digunakan untuk tugas pemodelan ramalan regresi. Ia menggunakan analisis regresi untuk menggabungkan, membandingkan dan mensintesis dapatan daripada beberapa kajian sambil melaraskan kesan kovariat yang ada pada pembolehubah bergerak balas. Analisis meta-regresi bertujuan untuk mendamaikan kajian yang bercanggah atau mengesahkan kajian yang konsisten antara satu sama lain. Apakah teknik yang digunakan dalam meta-pembelajaran? Berikut ialah beberapa kaedah yang digunakan dalam meta-pembelajaran: Metrik

2024-01-24 komen 0  721

Pengenalan Artikel：1. Diagnosis Kesalahan Pembelajaran Mesin Aplikasi Pekerjaan dan Prospek Pekerjaan Pembelajaran Mesin dalam Bidang Diagnosis Kesalahan Dengan perkembangan berterusan teknologi kecerdasan buatan, pembelajaran mesin, sebagai salah satu cabang pentingnya, telah menunjukkan potensi aplikasi yang hebat dalam pelbagai bidang. Antaranya, aplikasi pembelajaran mesin dalam bidang diagnosis kesalahan secara beransur-ansur menjadi topik hangat dan menarik perhatian meluas. Artikel ini akan meneroka aplikasi pembelajaran mesin dalam diagnosis kesalahan dan prospek pekerjaan yang berkaitan. Aplikasi pembelajaran mesin dalam diagnosis kesalahan Teknologi pembelajaran mesin boleh membantu mengenal pasti dan meramalkan kemungkinan kegagalan peralatan atau sistem dengan mempelajari dan menganalisis sejumlah besar data. Dalam bidang seperti pengeluaran perindustrian, pembuatan kereta dan peralatan elektronik, pembelajaran mesin telah digunakan secara meluas dalam diagnosis kerosakan. Secara khusus, pembelajaran mesin boleh

2024-07-30 komen 0  869

Pengenalan Artikel：Apakah sebenarnya pembelajaran mesin? Ia adalah sebahagian daripada kecerdasan buatan, aplikasi kecerdasan buatan yang memberikan sistem dan mesin keupayaan untuk belajar dan menambah baik menggunakan pengalaman lalu. Ia adalah program komputer yang boleh belajar daripada data dan menggunakan apa yang dipelajari pada masa hadapan untuk mendapatkan hasil yang lebih baik. AI menggunakan pembelajaran mesin untuk menganalisis data yang tersedia untuk mengenal pasti corak yang membawa kepada keputusan yang lebih baik dalam senario yang berbeza. Matlamat pembelajaran mesin adalah untuk membolehkan komputer dan sistem belajar secara automatik tanpa campur tangan manusia. Mereka bentuk model yang tepat memerlukan pemprosesan sejumlah besar data untuk menghadapi pelbagai senario. Pembelajaran mesin menjadikan proses ini lebih pantas dan mudah melalui keupayaan pembelajaran dan algoritma yang berkuasa. Sistem terprogram pembelajaran mesin dapat membuat keputusan tidak diprogramkan berdasarkan data yang diperhatikan lalu. Walau bagaimanapun, menggunakan secara berkesan

2024-01-22 komen 0  1484

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin ialah bidang yang menarik dan berkembang pesat yang menggabungkan matematik, statistik dan sains komputer untuk mencipta sistem yang belajar daripada data. Untuk pemula yang tidak sabar-sabar untuk menyelami pembelajaran mesin, mengetahui bahasa pengaturcaraan mana yang perlu dipelajari

2024-08-05 komen 0  972

Pengenalan Artikel：Nota kajian PHP: Kecerdasan Buatan dan Pembelajaran Mesin, contoh kod khusus diperlukan Kecerdasan Buatan (Kecerdasan Buatan, dirujuk sebagai AI) dan Pembelajaran Mesin (Pembelajaran Mesin) adalah salah satu topik paling hangat dalam bidang sains komputer hari ini. Dengan perkembangan pesat data besar dan peningkatan kuasa pengkomputeran, skop aplikasi kecerdasan buatan dan pembelajaran mesin menjadi semakin meluas dan secara beransur-ansur menembusi pelbagai industri dan bidang. Dalam bidang ini, PHP sebagai bahasa pengaturcaraan yang berkuasa juga

2023-10-09 komen 0  1186

Pengenalan Artikel：C++ ialah bahasa pengaturcaraan yang cekap dan digunakan secara meluas, jadi dalam bidang pembelajaran mesin, ia juga sangat berfaedah untuk menggunakan C++ untuk pembangunan. Artikel ini akan memperkenalkan beberapa teknik pembelajaran mesin yang biasa digunakan dalam C++ untuk membantu pembaca menggunakan C++ dengan lebih baik untuk melaksanakan algoritma pembelajaran mesin. Menggunakan perpustakaan STL STL (StandardTemplateLibrary) ialah perpustakaan standard C++, yang mengandungi bekas yang biasa digunakan (seperti vektor, peta dan set), algoritma dan objek fungsi. Dalam bidang pembelajaran mesin,

2023-08-22 komen 0  1635

Pengenalan Artikel：Pembelajaran Mesin Automatik (AutoML) ialah pengubah permainan dalam bidang pembelajaran mesin. Ia boleh memilih dan mengoptimumkan algoritma secara automatik, menjadikan proses latihan model pembelajaran mesin lebih mudah dan cekap. Walaupun anda tidak mempunyai pengalaman pembelajaran mesin, anda boleh melatih model dengan prestasi cemerlang dengan mudah dengan bantuan AutoML. AutoML menyediakan pendekatan AI yang boleh dijelaskan untuk meningkatkan kebolehtafsiran model. Dengan cara ini, saintis data boleh mendapatkan cerapan tentang proses ramalan model. Ini amat berguna dalam bidang penjagaan kesihatan, kewangan dan sistem autonomi. Ia boleh membantu mengenal pasti berat sebelah dalam data dan mencegah ramalan yang salah. AutoML memanfaatkan pembelajaran mesin untuk menyelesaikan masalah dunia nyata, termasuk tugas seperti pemilihan algoritma, pengoptimuman hiperparameter dan kejuruteraan ciri. Berikut adalah beberapa kaedah yang biasa digunakan: Tuhan

2024-01-22 komen 0  902

Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin (ML) telah merevolusikan pelbagai industri, membolehkan komputer belajar dan meramal berdasarkan corak dan data. Secara tradisinya, model pembelajaran mesin dibina dan dilaksanakan pada pelayan atau mesin berprestasi tinggi. Walau bagaimanapun, dengan kemajuan teknologi web, kini boleh membina dan menggunakan model ML secara langsung dalam penyemak imbas menggunakan JavaScript. Dalam artikel ini, kami akan meneroka dunia pembelajaran mesin JavaScript yang menarik dan mempelajari cara membina model ML yang boleh dijalankan dalam penyemak imbas. Memahami Pembelajaran Mesin Pembelajaran mesin ialah subset kecerdasan buatan (AI) yang memfokuskan pada mencipta model yang boleh belajar daripada data dan membuat ramalan atau keputusan. Terdapat dua jenis utama pembelajaran mesin: pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa pengawasan. Pembelajaran diselia melibatkan

2023-09-10 komen 0  1310

Pengenalan Artikel：Pengenalan kepada aplikasi pembelajaran mesin Golang dalam pembelajaran peneguhan Pembelajaran tetulang ialah kaedah pembelajaran mesin yang mempelajari tingkah laku optimum dengan berinteraksi dengan persekitaran dan berdasarkan maklum balas ganjaran. Bahasa Go mempunyai ciri seperti selari, konkurensi dan keselamatan ingatan, memberikan kelebihan dalam pembelajaran pengukuhan. Kes praktikal: Pembelajaran pengukuhan Go Dalam tutorial ini, kami akan menggunakan bahasa Go dan algoritma AlphaZero untuk melaksanakan model pembelajaran pengukuhan Go. Langkah 1: Pasang kebergantungan gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times

2024-05-08 komen 0  466

Pengenalan Artikel：Penterjemah |. Pengulas oleh Bugatti |. Pengenalan oleh Sun Shujuan Selamat datang ke dunia pembelajaran mesin kuantum! Tutorial ini menyediakan panduan langkah demi langkah dengan kod melalui projek pemula menggunakan set data sampel. Menjelang akhir tutorial ini, anda akan mempunyai pemahaman asas tentang cara menggunakan komputer kuantum untuk melaksanakan tugas pembelajaran mesin dan membantu membina model kuantum pertama anda. Tetapi sebelum kita menyelami tutorial ini, mari kita fahami apakah pembelajaran mesin kuantum dan mengapa ia sangat mengujakan. Pembelajaran mesin kuantum ialah bidang di mana pengkomputeran kuantum dan pembelajaran mesin bersilang. Ia menggunakan komputer kuantum untuk melaksanakan tugas pembelajaran mesin seperti pengelasan, regresi dan pengelompokan. Komputer kuantum ialah mesin berkuasa yang menggunakan bit kuantum (qubit) dan bukannya bit tradisional untuk menyimpan dan memproses maklumat. Ini menjadikan mereka

2023-04-14 komen 0  1423

Pengenalan Artikel：Cara menggunakan scikit-learn untuk pembelajaran mesin Pembelajaran mesin ialah teknik yang membolehkan komputer belajar secara automatik dan meningkatkan prestasi. Ia boleh digunakan untuk pelbagai tugas seperti klasifikasi, regresi, pengelompokan, dll. scikit-learn ialah perpustakaan pembelajaran mesin Python yang popular yang menyediakan banyak alatan dan algoritma praktikal untuk menjadikan tugas pembelajaran mesin mudah dan cekap. Artikel ini akan memperkenalkan cara menggunakan scikit-learn untuk pembelajaran mesin dan memberikan beberapa contoh kod. Langkah pertama ialah memasang sc

2023-08-02 komen 0  1431

Pengenalan Artikel：1. Pertama, dalam perisian Visual Studio, klik kanan Pengurus Penyelesaian di sini. 2. Kemudian, klik Tambah pilihan. 3. Seterusnya, tambah pembelajaran mesin di sini. 4. Dayakan bahasa secara umumnya disyorkan agar kami mendayakan ML.NET. 5. Pengaktifan ML.NET boleh mendayakan bahasa mesin dengan lebih baik. 6. Akhir sekali, klik butang Dayakan untuk berjaya mendayakan pembelajaran mesin.

2024-06-03 komen 0  937