コース 初級 50275
コース紹介:Python は純粋なフリー ソフトウェアであり、ソース コードとインタプリタ CPython は GPL (GNU General Public License) 契約に従っています。構文は簡潔かつ明確で、その特徴の 1 つはステートメントのインデントとして空白を強制的に使用することです。豊富で強力なライブラリを備えています。これは、他の言語 (特に C/C++) で作成されたさまざまなモジュールを簡単に接続できる、グルー言語と呼ばれることがよくあります。
コース 初級 20795
コース紹介:「JavaScript学習ガイド」では、JavaScriptの知識を基礎から応用まで学ぶことができます。構文、変数、イベント、データ型、ループ、比較、オブジェクトなどが含まれており、学習者は初級から上級まで JavaScript の認知プロセスを習得できます。
コース 初級 7196
コース紹介:Oracle は、Oracle Corporation のリレーショナル データベース管理システムです。データベース分野で常にリードし続ける製品です。 Oracle データベース システムは、現在世界で最も普及しているリレーショナル データベース管理システムと言え、移植性が高く、使いやすく、強力な機能を備えており、大中小規模のさまざまなコンピュータ環境に適しています。これは、効率的で信頼性が高く、高スループットに適応できるデータベース ソリューションです。
コース 初級 5669
コース紹介:MongoDB は、現代のアプリケーション開発者がクラウド時代に備えるのに役立つ、汎用のドキュメントベースの分散データベースです。データベースに関して言えば、効率は決して時代遅れになることのないテーマです。
2018-08-05 22:03:05 0 1 1410
Linuxを学習したいのですが、学習する前に身につけておくべき知識はありますか?また、Linuxを学習するのにおすすめの教材はありますか? よろしくお願いします。
2017-06-06 09:52:57 0 5 886
2021-02-03 16:37:36 0 2 1155
もう見ることを学ぶことはできません。プロンプトビデオの読み込みに失敗しました
2019-12-14 11:00:07 0 0 1061
コース紹介:教師なし学習における特徴学習の問題には特定のコード例が必要です 機械学習において、特徴学習は重要なタスクです。教師なし学習における特徴学習の目標は、ラベルのないデータから有用な特徴を発見し、これらの特徴を抽出して後続のタスクで利用できるようにすることです。この記事では、教師なし学習における特徴量学習の問題を紹介し、いくつかの具体的なコード例を示します。 1. 特徴学習の意義 機械学習において特徴学習は重要な意味を持ちます。通常、データの次元は非常に高く、多くの冗長な情報も含まれています。
2023-10-09 コメント 0 1254
コース紹介:PHP でディープラーニングと自動学習を実行するにはどうすればよいですか?人工知能技術の継続的な発展に伴い、深層学習と自動学習が重要な研究方向となっています。ただし、PHP は主に Web 開発に使用されるため、多くの PHP 開発者は、PHP プロジェクトでディープラーニングと自動学習を実装する方法を理解していません。この記事では、PHP でディープラーニングと自動学習を実行する方法と、いくつかの実践的な方法とツールを紹介します。ディープラーニングの基礎 ディープラーニングは機械学習の一種であり、人工ニューラルネットワークに基づいてデータを分析します。
2023-05-21 コメント 0 686
コース紹介:強化学習における Golang の機械学習アプリケーションの紹介 強化学習は、環境と対話し、報酬フィードバックに基づいて最適な動作を学習する機械学習手法です。 Go 言語には並列処理、同時実行性、メモリ安全性などの機能があり、強化学習に有利です。実践的なケース: Go 強化学習 このチュートリアルでは、Go 言語と AlphaZero アルゴリズムを使用して Go 強化学習モデルを実装します。ステップ 1: 依存関係をインストールする gogetgithub.com/tensorflow/tensorflow/tensorflow/gogogetgithub.com/golang/protobuf/ptypes/times
2024-05-08 コメント 0 423
コース紹介:メタラーニングは、学習アルゴリズムを最適化し、最もパフォーマンスの高いアルゴリズムを特定することにより、機械学習アルゴリズムが課題を克服するのに役立ちます。メタ学習、メタ分類器、およびメタ回帰 機械学習のメタ分類器 メタ分類器は、分類および予測モデリング タスクに使用される機械学習のメタ学習アルゴリズムの一種です。他の分類器によって予測された結果を特徴として使用し、最終的にそのうちの 1 つを最終予測結果として選択します。メタ回帰 メタ回帰は、回帰予測モデリング タスクに使用されるメタ学習アルゴリズムです。回帰分析を使用して、応答変数に対する利用可能な共変量の影響を調整しながら、複数の研究の結果を結合、比較、および合成します。メタ回帰分析は、矛盾する研究を調整したり、相互に一貫性のある研究を確認したりすることを目的としています。メタ学習ではどのようなテクニックが使用されますか?メタ学習で使用されるいくつかの方法を次に示します。
2024-01-24 コメント 0 677