简介 人工智能，通常称为 AI，是信息技术领域一个令人兴奋的领域，渗透到当代生活的许多方面。尽管人工智能可能看起来很复杂，而且事实上也很复杂，但我们可以通过分别查看其各个组成部分来更加习惯并轻松地理解它。即使它可能看起来很复杂，而且事实上也很复杂，但我们也可以通过分别查看其各个组成部分来更加适应并轻松地理解它。当我们理解组件如何组合在一起时，我们可以更好地理解并将其付诸实践。AI 中的智能体 在... 阅读更多

简介 在一个几乎所有手动操作都实现机械化的世界里，手动操作的定义正在发生变化。如今，有许多不同的机器学习算法，其中一些可以帮助计算机学习、变得更聪明，并更像人类。由于当今技术发展迅速，因此可以通过观察计算机随时间的变化来预测未来。在这些极具活力的时代，已经开发了许多不同的机器学习算法来帮助解决复杂的现实世界问题。自动的、自我校正的机器学习算法会随着时间的推移而变得更好。让我们来看看各种... 阅读更多

由于社交媒体算法的性质不断变化，营销人员很难跟上这些变化。但是，我们对确定你在社交媒体广告中的排名以及如何在用户提要中放置内容的算法有了一个很好的了解。让我们进一步讨论社交媒体算法及其工作原理。社交媒体平台的主要功能是对每个用户排序和显示最相关的内容。这是通过分析每天发布的大量帖子并根据用户的兴趣对帖子进行排名来实现的。... 阅读更多

简介 二元分类树 (BCT) 是一种流行的机器学习算法，用于监督学习任务（例如分类）。BCT 是一种决策树算法，可用于将数据分类为两种类别之一（因此其名称中的“二元”部分）。在本文中，我们将解释 BCT 算法的工作原理以及如何将其用于二元分类任务。二元分类树算法的工作原理 BCT 算法通过根据输入数据的特征构建决策树来工作。决策树是一种树状结构，其中... 阅读更多

简介 在所有行业中，人工智能 (AI) 已成为几十年来最重要的技术进步。机器学习 (ML) 变得越来越流行，帮助公司从改进乳腺癌检测到提高广告转化率等各种方面。预计到 2022 年，全球机器学习市场价值将达到 88 亿美元。从大型 IT 公司到精益创业公司，各种规模的企业都对人工智能和机器学习软件专利的标准和限制感兴趣。然而，对可获得专利主题的混淆很常见，并且一直是... 阅读更多

我们的人工智能 (AI) 成熟度水平以及人工智能可能能够帮助我们解决的挑战类型，与我们产生的数据量不断增加同步增长。这些数据以及目前以可承受的价格提供的惊人计算能力，正是推动人工智能技术取得巨大发展的动力，也是深度学习和强化学习成为可能的原因。在本文中，我将通过提供清晰的定义来解释深度学习和强化学习之间的区别... 阅读更多

MD5 和 SHA1 都是散列算法。MD5 简单快速，但安全性不高。SHA1 与 MD5 相比更为复杂，并且提供了更高的安全级别。阅读本文以了解更多关于这两种散列算法的信息以及它们彼此之间的区别。什么是 MD5？MD 代表消息摘要。MD5 是一种产生 128 位散列值的散列算法。尽管 MD5 是旨在用作加密散列函数创建的，但已发现它存在一些缺陷。然而，它被广泛使用。MD5 可以用于... 阅读更多

在数据挖掘中，有两个主要的预测问题，即分类和回归。分类和回归之间最基本的区别在于，分类算法用于分析离散值，而回归算法则分析连续的实数值。输出变量必须是连续的或实数值。分类中的输出变量必须是离散值。相反，回归中的输出变量必须是连续的或实数值。在本文中，我们将讨论分类和回归之间所有重要的区别。让我们从分类和回归的一些基础知识开始，以便... 阅读更多

在这篇文章中，我们将了解线性数据结构和非线性数据结构的区别。线性数据结构这种结构的元素按顺序排列。可以通过遍历线性结构访问每个元素。线性结构的所有元素都位于同一级别，即不存在层次结构。它们易于实现和使用。它们使用更多内存，因此它们不是非常内存友好。当结构的大小增加时，线性数据结构的时间复杂度通常会增加。示例包括 - 列表、数组、栈下图显示了 Python 中列表的示例。my_list = [45, 42, 12, 34, ... 阅读更多

过程式语言和非过程式语言都广泛应用于应用程序和其他计算机软件的开发。这两种类型的语言在方法上有所不同，我们可以以此作为区分它们的依据。本文将讨论过程式和非过程式编程语言之间的重要区别。让我们从过程式和非过程式语言的一些基本概念开始。什么是过程式语言？过程式语言是命令驱动或语句导向的编程语言。使用过程式编程语言编写的程序包含一系列语句，并且每个语句的执行都会导致解释器修改一个变量的值…… 阅读更多