Kursus Pertengahan  8558

Pengenalan Kursus：Dengan mempopularkan data besar dan populariti kecerdasan buatan, visualisasi data digunakan secara meluas dalam perusahaan sedia ada dan permintaannya agak kukuh, jadi kami mempunyai set kursus visualisasi data ini. Kursus ini sangat sesuai untuk pelajar yang telah mempelajari asas Vue sebagai projek latihan yang hebat. Selepas mempelajari kursus ini, sama ada ia digunakan dalam pekerjaan semasa atau semasa temu duga kerja, ia akan menjadi mata tambah yang besar.

Kursus Pertengahan  11266

Pengenalan Kursus："Tutorial Video Pengimbangan Beban Linux Rangkaian IT Kajian sendiri" terutamanya melaksanakan pengimbangan beban Linux dengan melaksanakan operasi skrip pada web, lvs dan Linux di bawah nagin.

Kursus Maju  17592

Pengenalan Kursus："Tutorial Video MySQL Shang Xuetang" memperkenalkan anda kepada proses dari pemasangan hingga menggunakan pangkalan data MySQL, dan memperkenalkan operasi khusus setiap pautan secara terperinci.

Pengenalan Kursus：Perkara yang perlu ditulis semula ialah: Memahami ciri pembelajaran diselia, pembelajaran tanpa penyeliaan dan pembelajaran separa penyeliaan, dan cara ia digunakan dalam projek pembelajaran mesin Apabila membincangkan teknologi kecerdasan buatan, pembelajaran diselia selalunya merupakan kaedah yang paling mendapat perhatian . Kerana ia selalunya merupakan langkah terakhir dalam mencipta model AI yang boleh digunakan untuk perkara seperti pengecaman imej, ramalan yang lebih baik, pengesyoran produk, dan pemarkahan petunjuk Sebaliknya, pembelajaran tanpa pengawasan cenderung berlaku di belakang tabir pada awal AI kitaran hayat pembangunan. Kerja: Ia sering digunakan untuk meletakkan asas untuk keajaiban pembelajaran diselia untuk berlaku, sama seperti kerja rungutan yang membolehkan pengurus menyinar. Seperti yang dijelaskan kemudian, kedua-dua model pembelajaran mesin boleh digunakan dengan berkesan untuk masalah perniagaan. Pada peringkat teknikal, perbezaan antara pembelajaran diselia dan pembelajaran tidak diselia adalah

2023-11-23 komen 0  878

Pengenalan Kursus：Pembelajaran penyeliaan kendiri (SSL) ialah satu bentuk pembelajaran diselia yang tidak memerlukan input manual label data. Ia memperoleh keputusan melalui model yang menganalisis data, melabel dan mengklasifikasikan maklumat secara bebas tanpa campur tangan manusia. Kaedah ini boleh mengurangkan beban kerja anotasi manual, meningkatkan kecekapan latihan dan berprestasi baik pada set data berskala besar. SSL ialah kaedah pembelajaran yang menjanjikan yang boleh diaplikasikan dalam pelbagai bidang seperti penglihatan komputer dan pemprosesan bahasa semula jadi. Pembelajaran penyeliaan sendiri ialah kaedah pembelajaran tanpa penyeliaan yang menggunakan data tidak berlabel untuk menjana isyarat penyeliaan. Ringkasnya, ia melatih model dengan menjana label data berkeyakinan tinggi dan kemudian menggunakan label ini dalam lelaran seterusnya. Dalam setiap lelaran, kebenaran asas berdasarkan label data berubah. Kaedah ini boleh mempunyai

2024-01-22 komen 0  798

Pengenalan Kursus：Masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah memerlukan contoh kod khusus Pengenalan: Pembelajaran diselia dengan lemah ialah kaedah pembelajaran mesin yang menggunakan label yang lemah untuk latihan. Berbeza daripada pembelajaran tradisional yang diselia, pembelajaran yang diselia dengan lemah hanya perlu menggunakan lebih sedikit label untuk melatih model, berbanding setiap sampel perlu mempunyai label yang tepat. Walau bagaimanapun, dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah, cara mendapatkan maklumat berguna dengan tepat daripada label yang lemah adalah isu utama. Artikel ini akan memperkenalkan masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah dan memberikan contoh kod khusus. Pengenalan kepada masalah pemerolehan label dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah:

2023-10-08 komen 0  1052

Pengenalan Kursus：Pembelajaran separuh penyeliaan menggunakan data berlabel dan tidak berlabel dan merupakan teknik hibrid pembelajaran diselia dan tidak diselia. Idea teras pembelajaran separa penyeliaan adalah untuk melaksanakan pemprosesan yang berbeza berdasarkan sama ada data mempunyai label. Untuk data berlabel, algoritma menggunakan kaedah pembelajaran diselia tradisional untuk mengemas kini berat model. Untuk data tidak berlabel, algoritma belajar dengan meminimumkan perbezaan dalam ramalan antara contoh latihan lain yang serupa. Kaedah ini boleh menggunakan sepenuhnya maklumat data tidak berlabel dan meningkatkan prestasi model. Hubungan antara pembelajaran separa penyeliaan, pembelajaran diselia dan pembelajaran tanpa penyeliaan Latihan diselia mengurangkan perbezaan purata antara nilai dan label yang diramalkan dengan mengemas kini berat model. Walau bagaimanapun, untuk data berlabel terhad, kaedah ini mungkin menemui algoritma yang berkesan untuk titik berlabel tetapi tidak boleh digunakan untuk keseluruhan pengedaran data.

2024-01-25 komen 0  1163

Pengenalan Kursus：Label masalah hilang dan contoh kod dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah Pengenalan: Dalam bidang pembelajaran mesin, pembelajaran diselia ialah kaedah pembelajaran yang biasa digunakan. Walau bagaimanapun, apabila melaksanakan pembelajaran diselia pada set data berskala besar, masa dan usaha yang diperlukan untuk melabel data secara manual adalah sangat besar. Oleh itu, pembelajaran yang diselia dengan lemah telah wujud. Pembelajaran yang diselia dengan lemah bermakna hanya beberapa sampel dalam data latihan yang mempunyai label yang tepat, manakala kebanyakan sampel hanya mempunyai label yang samar-samar atau tidak tepat sepenuhnya. Walau bagaimanapun, masalah label yang hilang merupakan cabaran penting dalam pembelajaran yang diselia dengan lemah. 1. Di sebalik masalah hilang label

2023-10-08 komen 0  798