AI初学者

作为一名计算机工程专业的学生，我一直在寻找提高技能和加深知识的方法。最近，我一直专注于学习PyTorch，一个强大的深度学习框架。为了帮助巩固我迄今为止学到的东西，并有可能...

简介： 现在-a-day全球人口和车辆数量迅速增加，交通堵塞和事故正在成为一个世界性的问题。大多数事故和拥堵都归咎于非法驾驶。在许多地区，交通违法行为的管理仍然很大程度上基...

自20世纪50年代以来，计算机能够思考和解决复杂问题的想法就一直存在。然而，在过去的十年里，进步激增。这是由于新的数学模型和算法的发展，以及计算机变得更加强大和数据中心在云...

`fit_transform`和`transform`是预处理数据时常见的两种方法，特别是当使用scikit-learn进行机器学习模型训练时。Scikit-learn是一...

介绍： 机器学习是人工智能的一个分支，涉及开发可基于数据学习和预测的算法。它已经成为各个行业，包括金融、医疗保健和电子商务的重要工具。虽然有许多编程语言和机器学习工具，但由...

随着我们的世界越来越受数据驱动，机器学习已成为一种强大的工具，可用于理解复杂数据并根据该数据做出预测或决策。但是机器学习算法实际上是如何工作的呢？在这篇博文中，我们将仔细研...

用大量的数据来训练有监督的机器学习模型可能是昂贵的、耗时的，而且常常是不必要的努力。如果你深思熟虑地决定对哪些数据点进行标注，就可以用较小的数据集达到相当的效果。有一类流行...

图像修复是通过去除图像采集、传输或存储过程中可能发生的任何噪声、失真或退化来提高图像质量的过程。这是许多应用中的一项重要任务，如医疗成像、监控、取证和数字娱乐。 人工智能（...

1.感受器学习规则 你听说过感知器学习规则吗？它是机器学习和人工智能中用来帮助计算机识别模式的一种强大算法。它是当今一些最先进技术的基础。在这篇博文中，我们将深入了解感知器...

✨简介 这是一项旨在测试不同调整参数对基线多层感知器的影响的实验。为模型分析和测试开发的代码是一组自动化脚本，用于测试模型的不同配置，同时对代码进行最少的更改。 该代码允许...

有一件事是肯定的，人类自然互动的方式是计算机最难理解的任务之一。对于计算机来说，一切都要和数字打交道，所以我们说的语言，我们形成的句子，我们在其中使用的词和我们的意思的相关...

消失/膨胀梯度问题是训练循环神经网络（RNN）时可能出现的一个常见问题。它是由于反向传播算法的性质而产生的，该算法用于计算梯度，以便在训练期间更新网络的参数。 在RNN中，...

在机器学习系列中，继一堆文章之后，在这篇文章中，我们将详细了解Naive Bayes算法。这个算法很简单，而且在大多数情况下很有效。在开始学习该算法之前，先快速了解一下其他...

深度学习已经风靡全球，在多个领域找到了应用，如自然语言处理（BERT、GPT-3、GPT-4）、自动驾驶汽车、推荐系统等。然而，训练这些强大的神经网络并非易事，选择正确的批...

在这篇文章中，我们将研究如何实现一个类似Sklearn的变换器作为Keras的预处理层。变换器的例子将是MinMax缩放器。 Keras是一个强大的深度学习库，能够创建和训...

人工智能（AI）正在迅速成为我们日常生活的一部分。它有可能彻底改变我们生活的许多方面，从我们的工作方式到我们与周围世界的互动方式。 人工智能已成为最关键的发展，许多人，如埃...

近年来，深度学习的世界取得了巨大的进步，为从2D图像中创建3D物体提供了无限的可能性。在深度学习算法和Python库（如TensorFlow、Keras和PyTorch）的...