由於科學技術的發展，世界始終在變化。人工智慧技術的進步正在呈指數級增長。人們已經如此依賴人工智慧產品，以至於無法想象沒有它們的生活。在這篇文章中，我們將討論人工智慧的興起。人工智慧 人工智慧使機器能夠完成人類所做的事情，從經驗中學習，適應新的輸入，並從經驗中學習（AI）。如今的自動駕駛汽車和下棋電腦只是高度依賴深度學習和自然語言處理的人工智慧應用的兩個例子。利用這些技術，可以… 閱讀更多

任何接觸過強化學習 (RL) 的人都知道，貝爾曼方程是 RL 的一個重要組成部分，並且在整個 RL 中以多種形式出現。透過合併多個 RL 函式，貝爾曼方程有助於產生更經過計算和更有意義的結果。在這篇文章中，我們將首先回顧一些與強化學習相關的基本術語，然後我們將深入探討強化學習中經常使用的一些方程，最後，我們將深入探討貝爾曼方程。什麼是強化學習？強化學習是一種機器學習形式，… 閱讀更多

能夠在機器和人類之間進行即時、類人對話的人工智慧 (AI) 被稱為對話式 AI。必須強調的是，對話式 AI 是多種技術的融合，例如自然語言處理 (NLP)、機器學習、深度學習和上下文感知。聊天機器人是最流行的對話式 AI 應用之一，因為它們利用自然語言處理 (NLP) 來解釋使用者輸入並進行對話。語音助手、虛擬助手和客戶服務聊天機器人就是此類用法的示例。隨著這些自動化對話的技術和用例的進步，… 閱讀更多

自動編碼器是一種神經網路的無監督學習方法，它訓練網路忽略訊號“噪聲”以開發有效的 資料表示（編碼）。它是一種神經網路，其中輸出層與輸入層具有相同的維度。換句話說，輸入層中的輸入單元數等於輸出層中的輸出單元數。自動編碼器，也稱為複製器神經網路，以無監督的方式將資料從輸入複製到輸出。透過將輸入傳送到網路，自動編碼器… 閱讀更多

人工智慧的機器學習領域透過教計算機識別模式、從其行為中學習以及根據過去的經驗做出判斷來訓練計算機像人類一樣思考。醫療保健行業的興起只是眾多因人工智慧發展而得到顯著提升的行業之一。機器學習改變了醫學診斷、減少了停機時間，並提高了自動化、定製健康建議的質量，尤其是在醫療保健領域。在醫療保健領域，機器學習演算法用於提取重要的資料和見解，而無需持續程式設計。醫療保健資訊學和治療… 閱讀更多

深度學習前饋神經網路用於各種應用，包括計算機助手、搜尋引擎和機器翻譯。它們構成了當今使用的一些重要神經網路的基礎，包括迴圈神經網路（廣泛用於自然語言處理和序列學習）和卷積神經網路（廣泛用於計算機視覺應用）。在本文中，我們將討論多層前饋神經網路。什麼是前饋神經網路？最基本型別的神經網路，其中輸入資料僅單向流動，然後透過輸出節點離開並穿過人工神經節點。… 閱讀更多

在本文中，我們將學習廣度優先搜尋是如何成為 ML 中統一成本搜尋的特例的。無論誰在執行（人類或 AI），都必須考慮從將起始狀態更改為目標狀態（如果存在）以及所有可能結果中可能產生的每種情況。對於 AI 系統也是如此，它們根據所需狀態（如果存在）使用各種搜尋方法。什麼是廣度優先搜尋？這是一種 AI 搜尋方法，它以廣度優先的方式探索樹以找到目標。最常見的… 閱讀更多

在機器學習中，迴歸任務的目的是確定一個能夠可靠地預測資料模式的函式的值。另一方面，分類任務涉及確定能夠正確識別資料不同類的函式的值。模型的準確性由模型在給定輸入值的情況下預測輸出值的有效性決定。成本函式是用於迭代校準模型準確性的此類指標之一，我們將在下面探討。什麼是成本函式？模型嘗試在訓練資料上生成預測… 閱讀更多

在本教程中，我們將學習機器學習中的穩健相關性。理解和評估不同的相關性在各種業務中都可能有用。什麼是相關性？兩個實體之間的統計關係稱為相關性。或者說，它描述了兩個變數運動之間的關係。也可以使用相關性來使用不同的資料集。在某些情況下，您可能已經猜到了某些事件將如何相互關聯，但在其他情況下，相關性可能會讓您感到驚訝。重要的是要認識到相關性並不意味著因果關係。一個… 閱讀更多

儘管股票交易可能看起來令人生畏，尤其是對於新手投資者而言，但花時間學習可以幫助您掌握基本概念。為了共同購買或出售某些股票，投資者必須使用資料。圖表通常用於傳達資料，在圖表中，可能會出現可識別的形式或模式。機器學習股票價格預測幫助您確定在交易所交易的公司股票和其他金融資產的未來價值。預測股票價值的全部意義在於賺取大筆資金。預測股市的表現非常困難。其他方面，例如…… 閱讀更多