文章簡介：機器學習(ML)是一項強大的技術，它使電腦能夠透過學習來進行預測和決策，而無需進行明確的程式設計。在任何ML專案中，選擇適合特定任務的正確ML模型至關重要。本文透過以下幾個步驟教導大家如何正確選擇ML模型：定義問題和期望的結果在選擇機器學習模型之前，確切地定義問題和期望結果是至關重要的，這樣可以更好地匹配適合的模型。要定義問題，請考慮這三點：想預測或分類什麼？輸入資料是什麼？輸出數據是什麼？定義問題和期望的結果是選擇正確ML模型過程中的重要步驟。選擇效能指標一旦定義了問題和期望的結果，下一步就是選擇

2024-01-22 評論 0  680

文章簡介：什麼是機器學習？ 機器學習是電腦科學的一個領域，它使用靜態技術使電腦系統能夠利用資料“學習”，而無需進行明確程式設計。 這意味著，「ML 就是學習

2024-09-07 評論 0  891

文章簡介：但不幸的現實是，85%的AI和ML專案都無法完整交付，只有53%的專案能從原型到生產。儘管如此，根據最近的IDC支出指南，到2025年，美國在人工智慧方面的支出將增長到1,200億美元，增幅將達到20%甚至更多。因此，避免五個經常導致AI和ML專案失敗的常見錯誤是很重要的。 1. 了解訓練ML演算法所需的資源，特別是資料資源雖然說正在利用AI和ML革新公司的流程聽起來很不錯，但事實是80%的公司發現這些項目比預期的更難。為了使這些專案成功，需要清楚了解在資源和人員方面需要什麼。最常見的錯誤之一

2023-04-11 評論 0  916

文章簡介：通过利用人工智能（AI）和机器学习（ML），可以显著提升Java框架的开发效率，具体表现在以下方面：利用ML实现代码生成、测试自动化和性能优化；利用AI辅助设计决策、提供编码辅助和智能调试；SpringBoot等框架已成功应用AI/ML技术，提升开发效率。

2024-06-04 評論 0  768

文章簡介：隨著 AI（人工智慧）和 ML（機器學習）等先進技術逐漸塑造我們的生活和工作方式，DevOps 團隊也不例外。根據Gartner上發布的一項研究，DevOps 團隊可能會在 2023 年之前開始為 IT 營運平台使用 AI 整合基礎架構監控應用程式和解決方案。人工智慧極大地改變了我們處理 DevOps 和其他 IT 操作的方式。對應用程式和解決方案安全性的日益關注是 AI 和 ML 對 DevOps 開發營運的重大影響。了解 AI、ML 和 DevOpsAI 或人工智慧是電腦科學的一個領域，

2023-04-12 評論 0  1327

文章簡介：譯者 | 布加迪審校 | 孫淑娟目前，沒有用於構建和管理機器學習（ML）應用程序的標準實踐。機器學習專案組織得不好，缺乏可重複性，而且從長遠來看容易徹底失敗。因此，我們需要一套流程來幫助自己在整個機器學習生命週期中保持品質、永續性、穩健性和成本管理。圖1. 機器學習開發生命週期流程使用品質保證方法開發機器學習應用程式的跨產業標準流程（CRISP-ML（Q））是CRISP-DM的升級版，以確保機器學習產品的品質。 CRISP-ML（Q）有六個單獨的階段：1. 業務與資料理解2. 資料準備 3.模型

2023-04-08 評論 0  1348

文章簡介：機器學習(ML)徹底改變了各個行業，使電腦能夠根據模式和資料進行學習和預測。傳統上，機器學習模型是在伺服器或高效能機器上建置和執行的。然而，隨著Web技術的進步，現在可以使用JavaScript直接在瀏覽器中建置和部署ML模型。在本文中，我們將探索JavaScript機器學習的令人興奮的世界，並學習如何建立可以在瀏覽器中運行的ML模型。了解機器學習機器學習是人工智慧(AI)的一個子集，專注於創建能夠從資料中學習並做出預測或決策的模型。機器學習主要有兩種類型：監督學習和無監督學習。監督學習涉及在

2023-09-10 評論 0  1339