簡介 深度學習徹底改變了人工智慧領域，推動了針對不同任務（如影像分類、目標檢測和自然語言處理）的極其精確和有效的模型的進步。深度學習模型的一個重要進步是殘差網路（通常稱為ResNet）的引入。ResNet在影像識別任務中取得了卓越的效能，超過了以往卷積神經網路（CNN）模型的能力。在本文中，我們將探討殘差網路（ResNet）的概念，並瞭解為什麼它們已成為深度學習領域的改變者。什麼是殘差網路（ResNet）？……閱讀更多

簡介 機器學習模型嚴重依賴於許多可調整的引數，這些引數稱為超引數。找到這些超引數的最佳組合可以大大提高模型的效能和預測精度。在本文中，我們將深入探討機器學習中超引數最佳化的各種技術。他們將能夠有效地使用機器學習演算法來解決複雜問題。為這些引數選擇適當的值會嚴重影響模型學習模式和泛化到未見資料的程度。超引數 超引數定義機器學習演算法的行為和架構，而不是從訓練資料本身學習。……閱讀更多

簡介 梯度下降是一種廣泛使用的機器學習最佳化演算法，它使模型能夠最小化損失函式並有效地從資料中學習。梯度下降的兩種常見變體是批次梯度下降 (BGD) 和隨機梯度下降 (SGD)。雖然兩種演算法都旨在透過梯度迭代更新模型引數，但它們在處理資料和更新方式上有所不同。本文對BGD和SGD進行了深入比較，重點介紹了它們的差異、優勢、用例和權衡。什麼是批次梯度下降？它計算整個訓練集的平均梯度……閱讀更多

簡介 在機器學習領域，存在一項突破性技術，它重新定義了遊戲和視覺內容渲染。深度學習超取樣 (DLSS) 是一種創新技術，旨在透過利用人工智慧演算法來提高影像質量。本文旨在深入探討 DLSS 的細微之處，闡明其重要性、機制和令人著迷的潛力。一個顯著的應用是深度學習超取樣，這是一種利用先進演算法即時提高影像質量和視覺保真度的尖端技術。深度學習超取樣 傳統抗鋸齒技術長期以來一直用於減少鋸齒狀……閱讀更多

簡介 聚類是機器學習中的一種重要方法，用於根據其固有模式和相似性將相似資料點分組在一起。兩種常用的聚類方法是層次聚類和非層次聚類。層次聚類透過根據其接近度或差異動態地合併或分割聚類來建立聚類的層次結構。這導致形成樹狀結構，稱為樹狀圖，它提供了對聚類之間不同層次關係的見解。另一方面，非層次聚類直接將資料點分配給聚類，而不考慮層次結構。瞭解差異和特徵……閱讀更多

簡介 人工智慧 (AI) 和機器學習 (ML) 已成為各個行業的不可或缺的一部分，徹底改變了企業運營方式。ML 的主要挑戰之一是獲取和標記用於訓練模型的大型資料集。這就是 Amazon SageMaker 和 Amazon SageMaker Ground Truth 發揮作用的地方。透過這些服務，企業可以釋放 AI 和 ML 的全部潛力，推動現代時代的創新和競爭優勢。在本文中，我們將深入探討 SageMaker 和 Ground Truth 標籤的概念，研究其功能和優勢。什麼是 Amazon……閱讀更多

簡介 線性迴歸是一種廣泛使用的統計方法，用於對變數之間的關係進行建模和分析。它是一種簡單但有效的工具，使研究人員和分析師能夠理解因變數和一個或多個自變數之間關係的性質。但是，與許多統計方法一樣，線性迴歸也有其自身的優點和缺點。在本文中，我們將探討這些優點和缺點，以便更深入地瞭解何時以及如何有效地使用線性迴歸。線性迴歸的優點 簡單性和可解釋性：……閱讀更多

簡介 機器思維的概念長期以來一直吸引著研究人員、邏輯學家和普通大眾的興趣。隨著技術以驚人的速度發展，機器是否真的能夠思考的問題變得越來越重要。機器思維是一個多維概念，包括在機器中模仿人類認知形式。雖然仍然存在挑戰，例如意識、想象力和相關理解，但機器思維的潛在應用是巨大的。從自動化和醫療保健到決策支援系統和科學發現，機器思維有可能改變各個領域。本文探討了機器思維的含義，深入探討了挑戰……閱讀更多

引言 資料預處理在資訊分析和建模中可能是一個關鍵步驟，因為它包括轉換和準備資料以滿足統計模型的要求。Box-Cox變換就是一種這樣的轉換方法，它被廣泛用於標準化資料分佈和穩定方差。在Python中，scipy庫提供了Box-Cox函式，簡化了Box-Cox變換的執行。在本文中，我們將使用scipy庫研究Python中的Box-Cox變換。我們將深入探討該變換的語法，並透過不同的方法演示其應用。理解Box-Cox變換的概念……閱讀更多

引言 人工神經網路 (ANN) 已經獲得了極大的關注，並已成為人工智慧領域的基礎。這些受人腦複雜運作機制啟發的計算模型，在解決複雜問題方面展現出了非凡的能力。ANN 由相互連線的節點（稱為神經元）組成，這些節點透過加權連線處理和傳輸資料。透過從資料中學習，ANN 可以識別模式、做出預測並執行曾經被認為僅限於人類認知領域的各種任務。在本文中，我們將深入探討特別設計用於模擬……閱讀更多