Was sind die Python-Bibliotheken für künstliche Intelligenz?
Zu den Python-Bibliotheken für künstliche Intelligenz gehören: 1. TensorFlow; In diesem Thema finden Sie relevante Artikel, Downloads und Kursinhalte, die Sie kostenlos herunterladen und erleben können.
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Was sind die Python-Bibliotheken für künstliche Intelligenz?
Was sind die Python-Bibliotheken für künstliche Intelligenz?
Zu den Python-Bibliotheken für künstliche Intelligenz gehören: 1. TensorFlow; Detaillierte Einführung: 1. TensorFlow, ein von Google entwickeltes Open-Source-Deep-Learning-Framework, das eine Fülle von APIs und Tools usw. bereitstellt.
Dec 21, 2023 am 11:34 AM
Ist künstliche Intelligenz in Python schwierig?
Es ist ziemlich schwierig. Künstliche Intelligenz ist technisch schwierig und umfasst Computer, Psychologie, Philosophie usw. und stellt hohe Anforderungen an Praktiker. Derzeit haben viele inländische Ingenieure, die in der KI-Branche tätig sind, einen Master-Abschluss oder höher. Maschinelles Lernen ist der Kern der Forschung im Bereich künstlicher Intelligenz. Für viele Menschen ist es schwierig, maschinelle Lernmodelle in der Praxis einzusetzen.
Jul 08, 2019 am 09:27 AM
Was müssen Sie über die künstliche Intelligenz von Python lernen?
Sie müssen Python-Toolbibliotheken für die Datenverarbeitung erlernen: NumPy, Pandas, SciPy, Matplotlib. Zu den bekanntesten Python-Toolbibliotheken für künstliche Intelligenz gehören: Scikit-Learn, Caffe, Keras usw. Fortgeschrittene Mathematik/lineare Algebra/Wahrscheinlichkeitstheorie usw.
Jul 04, 2019 pm 03:12 PM
Was ist der Entscheidungsbaumprozess des Python-Algorithmus für künstliche Intelligenz?
Ein Entscheidungsbaum ist ein Algorithmus, der eine Klassifizierung oder Regression durchführt, indem er einen Datensatz in kleine, nachvollziehbare Teilmengen aufteilt. Jeder Knoten stellt ein Merkmal dar, das zum Teilen der Daten verwendet wird, und jeder Blattknoten stellt eine Kategorie oder einen vorhergesagten Wert dar. Beim Erstellen eines Entscheidungsbaums wählt der Algorithmus die besten Merkmale aus, um die Daten so aufzuteilen, dass die Daten in jeder Teilmenge zur gleichen Kategorie gehören oder möglichst ähnliche Merkmale aufweisen. Dieser Vorgang wird, ähnlich der Rekursion in Java, kontinuierlich wiederholt, bis eine Stoppbedingung erreicht ist (z. B. wenn die Anzahl der Blattknoten einen voreingestellten Wert erreicht), wodurch ein vollständiger Entscheidungsbaum entsteht. Es eignet sich zur Bearbeitung von Klassifizierungs- und Regressionsaufgaben. Auch im Bereich der künstlichen Intelligenz ist der Entscheidungsbaum ein klassischer Algorithmus mit breiten Anwendungsmöglichkeiten. Als nächstes stellen wir kurz den Prozess des Entscheidungsbaums vor: Datenvorbereitung
May 02, 2023 pm 04:04 PM
Wir haben 27 Python-Bibliotheken für künstliche Intelligenz zusammengestellt. Es wird empfohlen, sie zu sammeln!
1. NumpyNumPy (Numerical Python) ist eine Erweiterungsbibliothek von Python, die eine große Anzahl dimensionaler Array- und Matrixoperationen unterstützt. Darüber hinaus bietet sie auch eine große Anzahl mathematischer Funktionsbibliotheken für Array-Operationen C-Sprache und Objekte werden direkt im Array gespeichert. Es werden keine Objektzeiger gespeichert, sodass die Betriebseffizienz viel höher ist als die von reinem Python-Code. Wir können die Geschwindigkeit der Berechnung des Sin-Werts einer Liste zwischen reinem Python und der Verwendung der Numpy-Bibliothek im Beispiel vergleichen: import numpy as npimport mathimport randomimport timestart = time.time(
Apr 12, 2023 pm 07:34 PM
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