コース 初級 94533
コース紹介:この Web サイトでの 9 月のライブ ブロードキャスト クラスは終了しました。この一連のチュートリアルはライブ ブロードキャストです。登録していない場合、または学生特典を見逃した場合は、ご覧ください。ここに何かがあるかもしれません。
コース 中級 4586
コース紹介:このコースを学習する主な目的は 2 つあります。 1. 画面に合わせたビジュアルパネルレイアウト 2. EChartsを利用してヒストグラム表示を実現する コアテクノロジー: -flexible.js + remスマート大画面適応に基づく - VScode cssrem プラグイン - フレックスレイアウト - 使用量が少なくなる - ECharts データ視覚化表示に基づく - EChartsヒストグラムデータ設定 - ECharts マップの紹介
コース 初級 2050
コース紹介:matplotlib、seaborn、pyecharts を実際のデータ セットと組み合わせて使用した Python 視覚化ビデオ シリーズ。このビデオは Bilibili から転載したものです: BV1gz411v7F5
コース 初級 20828
コース紹介:PDO モード (PHP データ オブジェクト) を使用してデータベースに接続および選択し (さまざまなデータベースの統合操作)、SQL ステートメントを実行し、結果セットを処理します。
コース 中級 8247
コース紹介:長年働いているプログラマーの多くは、データベースについてまだ基本的なことを理解しています。面接に行くとすぐに混乱してしまいます。基本的な SQL ステートメント、より複雑な SQL クエリ、および SQL ステートメントの最適化を理解していません。 Redis はシステムのパフォーマンスを向上させ、数千万の同時実行に耐えることができます。この一連のコースは、MySQL のロック、実行計画、インデックス、MVCC および Redis トランザクション、キャッシュ、ブレークダウン、ペネトレーション、アバランチ、ウォームアップなどを徹底的に理解するのに役立ち、データベースのすべてのインタビューを 1 セットで完了できます。
python - sklearnが大規模なデータセットをトレーニングする方法
2017-06-28 09:22:17 0 3 1066
Python - ツリーモデルの離散変数をワンホットする必要がありますか?
具体的には、sklearn の GBDT を例に挙げると、データがすべて離散的であれば、直接学習させることができますか?データに連続性がある場合、直接トレーニングできますか?
2017-05-18 10:46:59 0 1 822
php – データベースデータ充填の実行時にlaravel5.1がエラーを報告する
2017-06-17 09:15:24 0 2 674
2021-01-12 10:59:30 0 0 1063
コース紹介:データ不足がモデル トレーニングに与える影響には、特定のコード サンプルが必要です。機械学習と人工知能の分野では、データはモデルをトレーニングするための中核要素の 1 つです。しかし、実際に私たちがよく直面する問題はデータ不足です。データ不足とは、トレーニング データの量が不足していること、またはアノテーション付きデータが不足していることを指し、この場合、モデルのトレーニングに一定の影響を及ぼします。データ不足の問題は、主に次の側面に反映されます。 過学習: トレーニング データの量が不十分な場合、モデルは過学習する傾向があります。過学習とは、モデルがトレーニング データに過剰に適応することを指します。
2023-10-08 コメント 0 1302
コース紹介:モデルトレーニングにおけるデータ前処理の重要性と具体的なコード例 はじめに: 機械学習およびディープラーニングモデルのトレーニングプロセスにおいて、データ前処理は非常に重要かつ不可欠なリンクです。データ前処理の目的は、一連の処理ステップを通じて生データをモデルのトレーニングに適した形式に変換し、モデルのパフォーマンスと精度を向上させることです。この記事の目的は、モデル トレーニングにおけるデータ前処理の重要性について説明し、一般的に使用されるデータ前処理のコード例をいくつか示すことです。 1. データ前処理の重要性 データクリーニング データクリーニングとは、
2023-10-08 コメント 0 1195
コース紹介:これまでの合成データのほとんどは AI の大規模モデルのトレーニングに使用されていましたが、今回 NVIDIA はロボットのトレーニング用に「データ倉庫」を構築しました ロボット技術の開発ペースが他の AI 分野に大きく遅れている主な理由の 1 つは、データの。わずか 200 人の人間によるデモンストレーション ソース データで、システムは 50,000 のトレーニング データを直接生成できます。 AIによる膨大なデータ需要により、データリソースがほぼ枯渇しつつあるため、さまざまな企業がデータを取得する「新たな方法」、つまり独自のデータを「作成」する方法を模索し始めています。しかし、これまでの合成データのほとんどは大規模な AI モデルのトレーニングに使用されていましたが、今回 NVIDIA はロボットのトレーニング用に「データ倉庫」を作成しました。 NVIDIA とテキサス大学オースティン校による最近の研究論文では、「Mimic」と呼ばれる新技術が発表されました。
2023-10-30 コメント 0 627
コース紹介:信頼性の高い機械学習モデルを構築するには、データセットの分割が不可欠です。分割プロセスには、データ セットをトレーニング セット、検証セット、およびテスト セットに分割することが含まれます。この記事では、これら 3 つのコレクションの概念、データ分割手法、および発生しやすい落とし穴について詳しく紹介することを目的としています。トレーニング セット、検証セット、およびテスト セット トレーニング セット トレーニング セットは、データ内の隠れた特徴/パターンをモデルが学習できるようにトレーニングするために使用されるデータ セットです。各エポックで、同じトレーニング データが繰り返しニューラル ネットワーク アーキテクチャに供給され、モデルはデータの特性を学習し続けます。モデルがすべてのシナリオでトレーニングされ、将来起こり得るデータ サンプルを予測できるように、トレーニング セットには多様な入力セットが含まれている必要があります。検証セット 検証セットは、トレーニング中にモデルのパフォーマンスを検証するために使用される、トレーニング セットとは別のデータのセットです。
2024-01-22 コメント 0 731
コース紹介:C++ での ML モデルのトレーニングには、次の手順が含まれます。 データの前処理: データの読み込み、変換、エンジニアリングを行います。モデルのトレーニング: アルゴリズムを選択し、モデルをトレーニングします。モデルの検証: データセットを分割し、パフォーマンスを評価し、モデルを調整します。これらの手順に従うことで、C++ で機械学習モデルを正常に構築、トレーニング、検証できます。
2024-06-01 コメント 0 569