物聯網與重大網路攻擊有關，包括濫用薄弱相關的裝置，例如監控攝像頭，用於惡意活動。人們對物聯網連線數十億裝置到網際網路的潛力表示擔憂，需要採取適當的措施來彌補安全漏洞。區塊鏈應運而生，這項新興技術有望降低物聯網裝置被中央機構控制的風險，並提高物聯網實施的安全性。物聯網定義物聯網生態系統是一個互聯裝置的網路，允許……閱讀更多

在本文中，我們將學習訓練集、測試集和驗證集之間的區別。引言資料分割是我們可以在機器學習/深度學習任務中使用的最簡單的預處理技術之一。原始資料集被分割成子集，例如訓練集、測試集和驗證集。這樣做的主要原因之一是解決過擬合問題。但是，還有其他好處。讓我們簡要了解一下這些術語，並看看它們如何有用。訓練集訓練集用於擬合或訓練模型。這些……閱讀更多

在本文中，讓我們探討 2022 年人工智慧領域中七個有前景且蓬勃發展的領域。引言在過去十年中，我們在幾乎每個領域都看到了與人工智慧相關的技術取得了巨大的進步和發展，並且在當前時代或十年中仍然變得越來越重要。人工智慧和機器學習領域已經取得了突破性的研究成果，改變了我們追求機器智慧技術的現狀。人工智慧相關技術已應用於各個領域。舉幾個例子，例如醫療保健、網路安全、人力資源流程、太空探索等等。2022 年的趨勢 1.……閱讀更多

引言迴歸分析是最基本的預測分析形式。在統計學中，線性迴歸是模擬標量值與一個或多個解釋變數之間關係的方法。在機器學習中，線性迴歸是一種監督演算法。這種演算法根據自變數預測目標值。更多關於線性迴歸和迴歸分析線上性迴歸/分析中，目標是真實值或連續值，例如工資、BMI 等。它通常用於預測因變數和一堆自變數之間的關係。這些模型通常擬合線性方程，……閱讀更多

引言基於影像資料的深度學習中最常見的任務之一是影像分類。由於新的高效能機器學習框架的開發，影像分類在研究領域變得越來越有趣。這種分類可以是二元分類（存在兩類影像）或多類分類（處理兩類以上的影像）。在本文中，我們將探討遷移學習與多類影像分類。多類影像分類隨著人工神經網路的進步和卷積神經網路的發展，影像的複雜運算已經……閱讀更多

在本教程中，我們將學習如何在 ML 中處理不平衡類。引言一般來說，機器學習中的類不平衡是指一種型別或觀測值的類比另一種型別更高的情況。這是機器學習中一個常見的問題，涉及欺詐檢測、廣告點選率、垃圾郵件檢測、客戶流失等任務。它對模型的準確性有很大的影響。類不平衡的影響在這種情況下，多數類在訓練模型時會壓倒少數類。由於在這種情況下，一個……閱讀更多

本文讓我們看看當今機器學習工程師面臨的一些常見挑戰。引言如今，機器學習已成為每個領域或行業的尖端技術，機器學習人員的數量也大大增加，因此從頭到尾實施人工智慧專案（從起草概念到將概念付諸生產）的挑戰也隨之而來。機器學習工程師的道路並不容易，因為他/她在這個過程中會面臨許多挑戰。收集高質量的資料是的，這是真的。我們不能否認，如今資料……閱讀更多

在本文中，我們將學習如何使用支援向量機預測股票價格方向。機器學習是一種人工智慧應用，它正在改善世界在各個學科中的運作方式。從本質上講，它是一種演算法或模型，它識別特定資料集中的模式，然後根據通用資料預測學習到的模式。簡單來說，這就是機器學習經驗並透過經驗調整以得出正確且可重複的結論的概念。在這篇文章中，我們將研究使用支援向量機預測股票價格方向。讓我們開始吧。……閱讀更多

人工智慧 (AI) 是人工建立的機器能夠進行邏輯思考或類似人類行為的能力。可以利用對理性智慧體及其環境的研究來定義人工智慧系統。智慧體使用感測器來感知其環境，並使用執行器對其進行操作。人工智慧智慧體中可能存在知識、信念、目的和其他心理屬性。人工智慧智慧體與 PEAS 直接相關。在這篇文章中，我們將仔細研究 PEAS 及其一些示例。什麼是 PEAS 描述符？PEAS 是一種人工智慧智慧體表示系統，它專注於評估……閱讀更多

在資料科學領域，資料準備是在建模之前必要的步驟。在資料準備過程中，我們必須執行許多活動。一項重要的任務是對分類資料進行編碼。眾所周知，現實世界中的大部分資料都具有分類字串值，而大多數機器學習模型僅使用整數值進行操作。但是，某些模型可以使用其他更復雜但仍然可被模型理解的值。從本質上講，所有模型都執行可以使用各種工具和方法完成的數學運算。但是……閱讀更多