簡介 稱為遞迴神經網路 (RvNN) 的深度神經網路用於自然語言處理。當對結構化輸入重複使用相同的權重以生成結構化預測時，我們就得到了遞迴神經網路。企業高管和 IT 專業人員必須瞭解遞迴神經網路是什麼、它能做什麼以及它是如何工作的。遞迴神經網路 作為機器學習和人工智慧 (AI) 的一個分支，“深度學習”旨在複製人腦分析資訊和學習某些概念的方式。深度學習的基礎是由神經網路組成的。這些旨在... 閱讀更多

簡介 多元線性迴歸是一種關鍵的迴歸技術，它模擬了一個連續因變數與多個自變數之間的線性關係。線性迴歸演算法有兩類 - 簡單 - 只處理兩個特徵。多元 - 同時處理兩個以上的特徵。在本文中，我們將詳細探討多元線性迴歸。多元線性迴歸 多元線性迴歸是一種常用的預測分析方法。使用這種分析，您可以理解一個連續因變數與兩個或多個自變數之間的關係。自變數可以是... 閱讀更多

簡介 人工智慧和機器學習領域的快速發展，使我們的機器越來越智慧和獨立。但這兩個領域都非常複雜，深入瞭解它們需要時間和精力。迴歸和分類的方法，它們都屬於機器學習中的預測，並使用標記資料集，被稱為監督學習演算法。但是，它們在處理機器學習問題的方式上有所不同。現在，讓我們更詳細地研究迴歸與分類。本文探討了機器學習中迴歸與分類的定義、型別、區別和應用案例。迴歸... 閱讀更多

簡介 當我們想到機器人時，可能會想到科幻小說中的人形自動機。儘管這些在很大程度上仍然是想象出來的，但如今各種型別的機器人正在使用中。它們究竟將如何改變世界？機器人是能夠獨立感知、思考、計劃和行動的裝置。它們可以模仿人類行為，擴充套件人類能力並獨立完成任務。單詞“機器人”來自捷克語“robota”，意為強迫勞動。本文將探討機器人的世界以及它們可能如何影響未來。關於機器人技術的主要框架 機器人技術的科學... 閱讀更多

簡介 在幾乎所有手動操作都被機械化的世界裡，手動操作的定義正在發生變化。如今，有許多不同型別的機器學習演算法可用，其中一些可以幫助計算機學習、變得更智慧，並更像人類。由於技術正在快速發展，透過觀察計算機如何隨著時間的推移而發生變化，可以預測未來。在這些極具活力的時代，已經開發了許多不同的機器學習演算法來幫助解決現實世界中的複雜問題。自動的、自我校正的 ML 演算法會隨著時間的推移而改進。讓我們看看各種型別... 閱讀更多

簡介 自動編碼器是一種人工神經網路，用於無監督學習資料編碼。自動編碼器學習更高維資料的低維形式（編碼），以便以低維形式學習更高維資料，通常用於降維。自動編碼器 自動編碼器在無監督機器學習領域非常有用。它們可以用來減少資料的大小並對其進行壓縮。主成分分析 (PCA) 找到資料可以沿其外推且方差最小的方向，而自動編碼器則從其壓縮版本重建我們原始的輸入，這兩者彼此不同。如果... 閱讀更多

簡介 Kohonen 最初提出了自組織對映 (SOM) 的概念。因為它是一種無監督神經網路，使用無監督學習方法進行訓練，以從訓練樣本的輸入空間建立低維離散表示，因此它是一種減少資料維數的方法。這種表示通常被稱為對映。本文將逐步介紹 Kohonen 對映入門指南，這是一種著名的自組織對映。首先，讓我們定義什麼是自組織對映。自組織對映 自組織對映，也稱為 Kohonen 對映或 SOM，是... 閱讀更多

簡介 機器學習模型對於成功的 AI 實現至關重要，因為它們代表了人工智慧的數學基礎。我們 AI 的質量完全取決於為其提供動力的機器模型。我們需要一種方法來客觀地評估機器學習模型的效能並確定它是否適合使用。如果我們有 ROC 曲線，那將非常有用。本文涵蓋了我們需要了解的關於 ROC 曲線的所有內容。ROC 曲線 接收者操作特性 (ROC) 曲線是二元分類模型效能的圖形表示。它繪製... 閱讀更多

簡介 人工智慧 (AI) 的學習部分確實是機器學習領域的核心。演算法代表一組資料，用於建立此學習元件。為了訓練機器學習模型，某些資料集會透過演算法傳送。本文將定義機器學習中使用的術語“Epoch”，以及其他相關主題，如迭代、隨機梯度下降。任何學習深度學習和機器學習或試圖在該行業尋求職業發展的人員都必須熟悉這些術語。機器學習中的 Epoch 在機器學習中，Epoch 是... 閱讀更多

引言 由於合格人才的需求不斷增長、有吸引力的工作前景、商業應用、定製化和創新，學習機器學習 (ML) 和人工智慧 (AI) 變得越來越重要。隨著越來越多的企業採用 AI 和 ML 技術，需要能夠設計、構建和維護這些系統的專業人士。除了在各個行業提供有吸引力的工作前景外，ML 和 AI 還可以幫助組織簡化運營、做出資料驅動的決策，並提高生產力和盈利能力。此外，ML 和 AI 處於技術進步的前沿，可用於定製客戶體驗。人們可以 ... 閱讀更多