簡介 在統計學中，“過擬合”指的是模型誤差，當函式與特定資料集關聯過於緊密時發生。結果，過擬合可能無法擬合新資料，這可能會降低預測未來觀測值的精度。檢查諸如準確性和損失之類的驗證指標可能會顯示過擬合。當模型受到過擬合的影響時，驗證指標通常會增加到某個點，然後趨於平穩或開始下降。在上升趨勢期間，模型尋找良好的匹配，一旦找到，則運動……閱讀更多

簡介 在當今資料驅動的環境中，企業正在轉向機器學習以獲取洞察力，做出明智的決策並推動發展。機器學習是使用具有人工智慧的演算法，這些演算法可以從資料中學習並根據學習做出預測或判斷。機器學習可以透過研究大型資料集來幫助企業發現趨勢，簡化工作流程並改進預測。機器學習有很多好處，從節省成本和改進客戶體驗到改進決策和競爭優勢。在本文中，我們將更詳細地討論機器學習的商業優勢，並舉例說明如何……閱讀更多

簡介 建立任何機器學習模型時，我們首先想到的是如何建立一個準確且“非常適合”的模型，以及在此過程中會遇到什麼問題。機器學習中兩個最重要但又最令人費解的概念是召回率和精確率。機器學習中模式識別和分類的效能指標包括精確率和召回率。構建一個完美的機器學習模型，以產生更精確和準確的結果，需要理解這些概念。在機器學習中，有些模型需要更高的召回率，而其他模型則需要更高的精確率。因此……閱讀更多

簡介 人工智慧 (AI) 成功地模擬了人類的認知和推理過程，用於日常應用。這在網路安全中經常被觀察到，例如工作自動化和威脅變體預測。但是，任何 AI 系統（如汽車）所提供的燃料才是其動力來源。然而，資料遠不止是燃料。因此，本文的目標是闡明資料在人工智慧中發揮的關鍵作用。人工智慧與資料之間的關係以下是人工智慧與資料之間的一些關係：垃圾進，垃圾出 AI 系統的“輸出”，……閱讀更多

簡介 資料模型將資料項與其自身以及模型原始目的所需的功能之間的關係進行分組和標準化。用於機器學習模型訓練和評估的資料有可能構建解決方案或一組解決方案。正則化技術避免了架構對最終資料變化特別敏感的定義不明確的模型。資料或資料輸入過程中的錯誤或問題可能導致解決方案更不準確。透過改變過程以考慮錯誤和未來的約束，高度準確和有用的模型……閱讀更多

簡介 機器學習的核心方法已經存在很長時間了，但計算機直到最近才發展出在現實世界環境中應用這些方法所需的處理能力。如今的人工智慧 (AI) 演算法能夠學習識別圖片和影片中的物體，跨語言交流，甚至掌握棋類和街機遊戲。在某些情況下，例如 DeepMind 的 AlphaGo 軟體，AI 在給定的任務上甚至比頂級人類表現更好！什麼是機器學習？機器學習中使用了人工智慧，我們將嘗試讓計算機訪問資料並……閱讀更多

簡介 現代技術現在嚴重依賴機器學習，它使計算機能夠從資料中學習並進行預測或判斷，而無需明確告知。即使對於經驗豐富的工程師來說，某些機器學習概念也可能難以理解，因為它們很複雜。在這篇文章中，我們將研究一些最難的機器學習主題，例如強化學習、過擬合和欠擬合、梯度下降、超引數和神經網路。列出的難題神經網路神經網路是機器學習的一個分支——深度學習中的一個關鍵概念。它們用於查詢資料中的模式……閱讀更多

簡介 主成分分析 (PCA) 是一種常用的統計方法，用於許多資料分析和機器學習領域。它經常用於降低資料集的維數，方法是將資料集轉換為低維空間，同時保留大部分原始變數。然而，座標系的選取會顯著影響 PCA 的結果。旋轉的概念此時就出現了。透過旋轉座標系，我們可以更清楚地理解資料的底層結構，並提高結果的可解釋性。我們將研究旋轉在……閱讀更多

引言 資料集中與大部分其他資料點顯著不同的資料點被稱為異常值。它們會扭曲統計度量，掩蓋資料中的潛在趨勢，從而對資料分析、建模和視覺化產生不利影響。因此，在開始任何研究之前，識別和處理異常值至關重要。在這篇文章中，我們將探討處理異常值的各種方法以及如何檢查異常值。異常值篩選為了處理異常值，我們首先必須識別它們。以下是一些常用的異常值識別技術……閱讀更多

引言 資料科學和機器學習是快速發展的領域，對合格人才的需求量很大。然而，並非所有對這些領域感興趣的人都選擇將資料科學或機器學習工程作為職業。好訊息是，有一些替代職業路徑，可以讓那些對這些領域有專業知識的人，同時追求其他熱情或興趣。在這篇文章中，我們將探討一些資料科學或機器學習背景人員的替代職業道路，以及如何在不同領域運用他們的技能。替代……閱讀更多