Pengenalan Artikel：Pembelajaran mesin (ML) ialah teknologi berkuasa yang membolehkan komputer belajar membuat ramalan dan keputusan tanpa diprogramkan secara eksplisit. Dalam mana-mana projek ML, memilih model ML yang betul untuk tugas tertentu adalah penting. Artikel ini mengajar anda cara memilih model ML dengan betul melalui langkah berikut: Tentukan masalah dan hasil yang dijangkakan Sebelum memilih model pembelajaran mesin, adalah penting untuk mentakrifkan masalah dengan tepat dan hasil yang dijangkakan, supaya model yang sesuai boleh dipadankan dengan lebih baik. . Untuk menentukan masalah anda, pertimbangkan tiga perkara ini: Apakah yang anda ingin ramalkan atau klasifikasikan? Apakah data input? Apakah data keluaran? Mentakrifkan masalah dan hasil yang diinginkan adalah langkah penting dalam proses memilih model ML yang betul. Memilih Metrik Prestasi Sebaik sahaja anda telah menentukan masalah dan hasil yang diingini, langkah seterusnya ialah memilih

2024-01-22 komen 0  680

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  892

Pengenalan Artikel：Tetapi realiti yang malang ialah 85% projek AI dan ML tidak dihantar sepenuhnya, dan hanya 53% projek yang membuatnya daripada prototaip kepada pengeluaran. Namun, perbelanjaan A.S. untuk kecerdasan buatan akan meningkat kepada $120 bilion menjelang 2025, peningkatan sebanyak 20% atau lebih, menurut panduan perbelanjaan IDC baru-baru ini. Oleh itu, adalah penting untuk mengelakkan lima kesilapan biasa yang sering menyebabkan projek AI dan ML gagal. 1. Fahami sumber yang diperlukan untuk melatih algoritma ML, terutamanya sumber data Walaupun kedengarannya bagus untuk mengatakan bahawa AI dan ML digunakan untuk merevolusikan proses syarikat, realitinya ialah 80% syarikat mendapati projek ini lebih sukar daripada yang dijangkakan. Agar projek-projek ini berjaya, pemahaman yang jelas tentang apa yang diperlukan dari segi sumber dan kakitangan diperlukan. Salah satu kesilapan yang paling biasa

2023-04-11 komen 0  916

Pengenalan Artikel：Dengan menggunakan kecerdasan buatan (AI) dan pembelajaran mesin (ML), kecekapan pembangunan rangka kerja Java boleh dipertingkatkan dengan ketara, khususnya dalam aspek berikut: menggunakan ML untuk mencapai penjanaan kod, ujian automasi dan pengoptimuman prestasi menggunakan AI untuk membantu reka bentuk membuat keputusan dan menyediakan rangka kerja penyahpepijatan berbantu dan pintar seperti SpringBoot telah berjaya menggunakan teknologi AI/ML untuk meningkatkan kecekapan pembangunan.

2024-06-04 komen 0  768

Pengenalan Artikel：Memandangkan teknologi canggih seperti AI (kecerdasan buatan) dan ML (pembelajaran mesin) semakin membentuk cara kita hidup dan bekerja, pasukan DevOps tidak terkecuali. Pasukan DevOps mungkin mula menggunakan AI untuk menyepadukan aplikasi pemantauan infrastruktur dan penyelesaian untuk platform operasi IT menjelang 2023, menurut kajian yang diterbitkan di Gartner. Kecerdasan buatan telah mengubah secara mendadak cara kami mendekati DevOps dan operasi IT yang lain. Tumpuan yang semakin meningkat pada keselamatan aplikasi dan penyelesaian adalah kesan ketara AI dan ML pada operasi pembangunan DevOps. Ketahui tentang AI, ML dan DevOpsAI atau kecerdasan buatan ialah bidang sains komputer yang

2023-04-12 komen 0  1327

Pengenalan Artikel：Penterjemah |. Disemak oleh Bugatti |. Pada masa ini, tiada amalan standard untuk membina dan mengurus aplikasi pembelajaran mesin (ML). Projek pembelajaran mesin kurang teratur, kurang kebolehulangan dan cenderung gagal secara langsung dalam jangka masa panjang. Oleh itu, kami memerlukan proses untuk membantu kami mengekalkan kualiti, kemampanan, keteguhan dan pengurusan kos sepanjang kitaran hayat pembelajaran mesin. Rajah 1. Proses Kitar Hayat Pembangunan Pembelajaran Mesin Proses Standard Merentas Industri untuk Membangunkan Aplikasi Pembelajaran Mesin Menggunakan Kaedah Jaminan Kualiti (CRISP-ML(Q)) ialah versi CRISP-DM yang dinaik taraf untuk memastikan kualiti produk pembelajaran mesin. CRISP-ML(Q) mempunyai enam peringkat berasingan: 1. Perniagaan dan pemahaman data 2. Penyediaan data 3. Model

2023-04-08 komen 0  1350

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  1339