Cours Élémentaire 1230
Introduction au cours:manuel d'apprentissage scala
Cours Élémentaire 50271
Introduction au cours:Python est un logiciel purement libre. Le code source et l'interpréteur CPython suivent l'accord GPL (GNU General Public License). La syntaxe est concise et claire, et l'une de ses caractéristiques est l'utilisation forcée d'espaces blancs comme indentation des instructions. Possède une bibliothèque riche et puissante. Il est souvent surnommé le langage Glue, qui permet de connecter facilement différents modules réalisés dans d'autres langages (notamment C/C++) entre eux.
Cours Élémentaire 20795
Introduction au cours:"JavaScript Learning Guide" vous apprendra à acquérir des connaissances JavaScript de base à avancées. Y compris la syntaxe, les variables, les événements, les types de données, les boucles, les comparaisons, les objets, etc., permettant aux apprenants d'avoir un processus cognitif de JavaScript du élémentaire au avancé.
Cours Élémentaire 7195
Introduction au cours:Oracle est un système de gestion de base de données relationnelle d'Oracle Corporation. C'est un produit qui a toujours occupé une position de leader dans le domaine des bases de données. On peut dire que le système de base de données Oracle est actuellement un système de gestion de bases de données relationnelles populaire dans le monde. Le système a une bonne portabilité, une utilisation facile et des fonctions puissantes. Il convient à divers environnements informatiques de grande, moyenne et petite taille. Il s’agit d’une solution de base de données efficace, fiable et adaptable à haut débit.
Cours Élémentaire 5668
Introduction au cours:MongoDB est une base de données distribuée à usage général basée sur des documents qui aide les développeurs d'applications modernes à se préparer à l'ère du cloud. Lorsqu’il s’agit de bases de données, l’efficacité est un sujet qui ne se démode jamais.
8.5 Progrès de l'apprentissage
8.5 Progrès de l'apprentissage
2018-08-05 22:03:05 0 1 1407
2017-06-06 09:52:57 0 5 885
À quoi faut-il faire attention lors de l'apprentissage de PHP ?
2021-02-03 16:37:36 0 2 1154
Je ne peux plus apprendre à regarder. Échec du chargement rapide de la vidéo
2019-12-14 11:00:07 0 0 1057
2021-04-17 10:35:01 0 1 1511
Introduction au cours:Le méta-apprentissage aide les algorithmes d'apprentissage automatique à surmonter les défis en optimisant les algorithmes d'apprentissage et en identifiant les algorithmes les plus performants. Méta-apprentissage, méta-classificateurs et méta-régression Les méta-classificateurs dans l'apprentissage automatique Les méta-classificateurs sont un type d'algorithme de méta-apprentissage dans l'apprentissage automatique qui sont utilisés pour les tâches de classification et de modélisation prédictive. Il utilise les résultats prédits par d'autres classificateurs comme caractéristiques et sélectionne finalement l'un d'entre eux comme résultat final de la prédiction. Méta-régression La méta-régression est un algorithme de méta-apprentissage utilisé pour les tâches de modélisation prédictive de régression. Il utilise l'analyse de régression pour combiner, comparer et synthétiser les résultats de plusieurs études tout en ajustant l'effet des covariables disponibles sur la variable de réponse. Les analyses de méta-régression visent à réconcilier des études contradictoires ou à confirmer des études cohérentes entre elles. Quelles techniques sont utilisées en méta-apprentissage ? Voici quelques méthodes utilisées en méta-apprentissage : Métriques
2024-01-24 commentaire 0 675
Introduction au cours:Le méta-apprentissage fait référence au processus d'exploration de la manière d'apprendre en extrayant les caractéristiques communes de plusieurs tâches afin de s'adapter rapidement à de nouvelles tâches. Le méta-apprentissage indépendant du modèle (MAML) associé est un algorithme qui peut effectuer un méta-apprentissage multitâche sans connaissances préalables. MAML apprend un paramètre d'initialisation du modèle en optimisant de manière itérative plusieurs tâches liées, permettant au modèle de s'adapter rapidement aux nouvelles tâches. L'idée principale de MAML est d'ajuster les paramètres du modèle par descente de gradient pour minimiser les pertes sur les nouvelles tâches. Cette méthode permet au modèle d'apprendre rapidement avec un petit nombre d'échantillons et a une valeur relativement élevée.
2024-01-22 commentaire 0 1281
Introduction au cours:Le problème de sélection de modèle en méta-apprentissage nécessite des exemples de code spécifiques. Le méta-apprentissage est une méthode d'apprentissage automatique et son objectif est d'améliorer la capacité d'apprendre par l'apprentissage. Une question importante dans le méta-apprentissage est la sélection du modèle, c'est-à-dire comment sélectionner automatiquement l'algorithme ou le modèle d'apprentissage le plus adapté à une tâche spécifique. Dans l’apprentissage automatique traditionnel, la sélection du modèle est généralement déterminée par l’expérience humaine et la connaissance du domaine. Cette approche est parfois inefficace et peut ne pas tirer pleinement parti de grandes quantités de données et de modèles. Par conséquent, l’émergence du méta-apprentissage offre une nouvelle approche du problème de sélection de modèles.
2023-10-09 commentaire 0 1372
Introduction au cours:Les problèmes d'apprentissage de fonctionnalités dans l'apprentissage non supervisé nécessitent des exemples de code spécifiques. Dans l'apprentissage automatique, l'apprentissage de fonctionnalités est une tâche importante. Dans l'apprentissage non supervisé, l'objectif de l'apprentissage des fonctionnalités est de découvrir des fonctionnalités utiles à partir de données non étiquetées afin que ces fonctionnalités puissent être extraites et utilisées dans des tâches ultérieures. Cet article présentera le problème de l'apprentissage des fonctionnalités dans l'apprentissage non supervisé et fournira quelques exemples de code concrets. 1. L'importance de l'apprentissage des fonctionnalités L'apprentissage des fonctionnalités revêt une importance importante dans l'apprentissage automatique. Habituellement, la dimensionnalité des données est très élevée et elles contiennent également de nombreuses informations redondantes.
2023-10-09 commentaire 0 1252