机器学习是人工智能 (AI) 的一个子领域，近年来变得越来越重要。它涉及使用统计模型和算法使机器能够从数据中学习，并根据学习结果进行预测或决策。如果您有兴趣在家学习机器学习，您可以采取以下几个步骤开始学习。本文将探讨在家学习机器学习的最佳方法，并为您提供在这个领域取得成功所需的技能。了解机器学习的基础知识和先决条件在深入学习机器学习之前……阅读更多

机器学习使用人工智能，利用事实策略使计算机能够学习和做出决策，而无需明确编程。它基于这样一个想法：计算机可以从数据中学习，发现模式，并在几乎没有人工干预的情况下做出决策。它是人工智能的一个子集。它是使机器的行为和决策更像人类的研究，方法是使它们能够学习和发展自己的程序。这是在最少人工干预的情况下完成的，即没有明确的编程。不断增长的经验是自动化的，并根据机器的经验进行改进……阅读更多

机器学习工程师负责设计、构建和部署能够从数据中学习并进行预测或决策的机器学习系统。他们使用各种算法和技术来构建这些系统。一个常见的问题是机器学习工程师是否实现他们自己的算法或使用预先存在的算法。在本文中，我们将深入探讨这个问题，并给出答案。什么是机器学习？在讨论机器学习工程师是否创建他们自己的算法之前，让我们先定义机器学习。机器学习是一种使计算机能够独立学习和改进的技术，而无需明确编程……阅读更多

GPU（图形处理单元）现在是 AI 的支柱。GPU 最初是为了加速图形处理而开发的，它可以大大加快深度学习所需的计算操作。许多现代应用程序都失败了，因为机器学习需要更积极、更准确或两者兼具。大型神经网络从 GPU 的结合和使用中受益匪浅。自动驾驶汽车和面部识别是深度学习如何彻底改变技术的两个例子。在本文中，我们将讨论为什么 GPU 对机器学习应用程序如此有用——图形处理单元是如何工作的？与每个神经网络一样，深度学习模型的训练……阅读更多

了解光网络概率最短路径路由算法的强大功能。了解这种创新方法如何彻底改变网络性能。引言在当今数据驱动的世界中，光网络在确保快速可靠的通信方面发挥着至关重要的作用。优化这些网络的一个关键方面是实施有效的路由算法来查找节点之间的最短路径。这就是光网络概率最短路径路由算法——一种旨在增强网络性能、延迟和可靠性的创新解决方案。通过利用 Dijkstra 算法、模糊逻辑和图论等尖端技术，这种方法在提高吞吐量方面取得了令人鼓舞的结果……阅读更多

最小瓶颈生成树是无向图，其最大权重尽可能小。让我们举个例子来理解最小瓶颈生成树。在图 I 中，我们观察到有三种可能的生成树具有公共边 2，这意味着没有其他树的瓶颈值小于 2。因此，所有这些树都验证为最小瓶颈生成树。我们如何说 MST 是 MBST？以下是理解 MST 为 MBST 的几点——MBST……阅读更多

回溯法是用于解决决策问题的算法，而分支限界法是用于解决优化问题的算法。这两种技术都遵循蛮力法，并用于生成状态空间树。状态空间树是表示问题所有可能状态的树，从根节点到终端节点。让我们逐一学习这两种技术，并详细了解其中的区别。回溯法回溯法是蛮力方法的改进过程，该技术有效地搜索解决方案……阅读更多

训练机器学习序列的程序称为该机器的学习模型。机器学习模型是一种编程的训练模式，它根据先前在机器学习中使用的数据集得出结论。有不同的机器学习模型，这些模型被划分为不同的因素，例如赋予机器的任务类型。机器学习中的模型算法学习方法来查找某些场景并给出输出的过程称为机器学习模型。在训练期间，从数据集中找到特定的模式或输出称为……阅读更多

分组密码是一种使用对称密钥以确定性方式工作的加密算法。明文被分成几个大小相等的分组。如果明文的长度不允许大小相等的分组划分，则对明文进行填充。这种类型的加密方法可以对 128 位的分组进行加密，密钥可以是 128、192 或 256 位。在分组密码中，明文的长度等于密文的长度。这种类型的加密过程一次考虑一个分组……阅读更多

最长剩余时间优先 (LRTF) 调度算法是先来先服务 (LJF) 算法的变体，操作系统使用它来调度传入的进程。在 LRTF 中，具有最高剩余执行时间的进程被赋予最高优先级，并首先安排执行。在一定时间间隔内，例如每单位时间，系统都会检查是否有另一个具有更高突发时间的进程到达。如果存在这样的进程，则会在继续当前进程之前安排它执行。该算法旨在最大限度地提高处理器的利用率……阅读更多