文章简介：机器学习(ML)是一项强大的技术，它使计算机能够通过学习来进行预测和决策，而无需进行显式的编程。在任何ML项目中，选择适合特定任务的正确ML模型至关重要。本文通过以下几个步骤教大家如何正确选择ML模型：定义问题和期望的结果在选择机器学习模型之前，确切地定义问题和期望结果是至关重要的，这样可以更好地匹配适合的模型。要定义问题，请考虑这三点：想预测或分类什么？输入数据是什么？输出数据是什么？定义问题和期望的结果是选择正确ML模型过程中的重要一步。选择性能指标一旦定义了问题和期望的结果，下一步就是选择

2024-01-22 评论 0  680

文章简介：什么是机器学习？ 机器学习是计算机科学的一个领域，它使用静态技术使计算机系统能够利用数据“学习”，而无需进行显式编程。 这意味着，“ML 就是学习

2024-09-07 评论 0  891

文章简介：​但不幸的现实是，85%的AI和ML项目都无法完整交付，只有53%的项目能从原型到生产。尽管如此，根据最近的IDC支出指南，到2025年，美国在人工智能方面的支出将增长到1200亿美元，增幅将达到20%甚至更多。因此，避免五个经常导致AI和ML项目失败的常见错误是很重要的。1. 了解训练ML算法所需的资源，特别是数据资源虽然说正在利用AI和ML革新公司的流程听起来很不错，但事实是80%的公司发现这些项目比预期的更难。为了使这些项目获得成功，需要清楚地了解在资源和人员方面需要什么。最常见的错误之一

2023-04-11 评论 0  916

文章简介：通过利用人工智能（AI）和机器学习（ML），可以显着提升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 评论 0  768

文章简介：​随着 AI（人工智能）和 ML（机器学习）等先进技术逐渐塑造我们的生活和工作方式，DevOps 团队也不例外。根据Gartner上发布的一项研究，DevOps 团队可能会在 2023 年之前开始为 IT 运营平台使用 AI 集成基础设施监控应用程序和解决方案。人工智能极大地改变了我们处理 DevOps 和其他 IT 操作的方式。对应用程序和解决方案安全性的日益关注是 AI 和 ML 对 DevOps 开发运营的重大影响。了解 AI、ML 和 DevOpsAI 或人工智能是计算机科学的一个领域，

2023-04-12 评论 0  1327

文章简介：译者 | 布加迪审校 | 孙淑娟目前，没有用于构建和管理机器学习（ML）应用程序的标准实践。机器学习项目组织得不好，缺乏可重复性，而且从长远来看容易彻底失败。因此，我们需要一套流程来帮助自己在整个机器学习生命周期中保持质量、可持续性、稳健性和成本管理。图1. 机器学习开发生命周期流程使用质量保证方法开发机器学习应用程序的跨行业标准流程（CRISP-ML（Q））是CRISP-DM的升级版，以确保机器学习产品的质量。CRISP-ML（Q）有六个单独的阶段：1. 业务和数据理解2. 数据准备3. 模型

2023-04-08 评论 0  1348

文章简介：机器学习(ML)彻底改变了各个行业，使计算机能够根据模式和数据进行学习和预测。传统上，机器学习模型是在服务器或高性能机器上构建和执行的。然而，随着Web技术的进步，现在可以使用JavaScript直接在浏览器中构建和部署ML模型。在本文中，我们将探索JavaScript机器学习的激动人心的世界，并学习如何构建可以在浏览器中运行的ML模型。了解机器学习机器学习是人工智能(AI)的一个子集，专注于创建能够从数据中学习并做出预测或决策的模型。机器学习主要有两种类型：监督学习和无监督学习。监督学习涉及在

2023-09-10 评论 0  1339