由于科学技术的发展，世界始终在变化。人工智能技术的进步正在呈指数级增长。人们已经如此依赖人工智能产品，以至于无法想象没有它们的生活。在这篇文章中，我们将讨论人工智能的兴起。人工智能 人工智能使机器能够完成人类所做的事情，从经验中学习，适应新的输入，并从经验中学习（AI）。如今的自动驾驶汽车和下棋电脑只是高度依赖深度学习和自然语言处理的人工智能应用的两个例子。利用这些技术，可以… 阅读更多

任何接触过强化学习 (RL) 的人都知道，贝尔曼方程是 RL 的一个重要组成部分，并且在整个 RL 中以多种形式出现。通过合并多个 RL 函数，贝尔曼方程有助于产生更经过计算和更有意义的结果。在这篇文章中，我们将首先回顾一些与强化学习相关的基本术语，然后我们将深入探讨强化学习中经常使用的一些方程，最后，我们将深入探讨贝尔曼方程。什么是强化学习？强化学习是一种机器学习形式，… 阅读更多

能够在机器和人类之间进行实时、类人对话的人工智能 (AI) 被称为对话式 AI。必须强调的是，对话式 AI 是多种技术的融合，例如自然语言处理 (NLP)、机器学习、深度学习和上下文感知。聊天机器人是最流行的对话式 AI 应用之一，因为它们利用自然语言处理 (NLP) 来解释用户输入并进行对话。语音助手、虚拟助手和客户服务聊天机器人就是此类用法的示例。随着这些自动化对话的技术和用例的进步，… 阅读更多

自动编码器是一种神经网络的无监督学习方法，它训练网络忽略信号“噪声”以开发有效的 数据表示（编码）。它是一种神经网络，其中输出层与输入层具有相同的维度。换句话说，输入层中的输入单元数等于输出层中的输出单元数。自动编码器，也称为复制器神经网络，以无监督的方式将数据从输入复制到输出。通过将输入发送到网络，自动编码器… 阅读更多

人工智能的机器学习领域通过教计算机识别模式、从其行为中学习以及根据过去的经验做出判断来训练计算机像人类一样思考。医疗保健行业的兴起只是众多因人工智能发展而得到显著提升的行业之一。机器学习改变了医学诊断、减少了停机时间，并提高了自动化、定制健康建议的质量，尤其是在医疗保健领域。在医疗保健领域，机器学习算法用于提取重要的数据和见解，而无需持续编程。医疗保健信息学和治疗… 阅读更多

深度学习前馈神经网络用于各种应用，包括计算机助手、搜索引擎和机器翻译。它们构成了当今使用的一些重要神经网络的基础，包括循环神经网络（广泛用于自然语言处理和序列学习）和卷积神经网络（广泛用于计算机视觉应用）。在本文中，我们将讨论多层前馈神经网络。什么是前馈神经网络？最基本类型的神经网络，其中输入数据仅单向流动，然后通过输出节点离开并穿过人工神经节点。… 阅读更多

在本文中，我们将学习广度优先搜索是如何成为 ML 中统一成本搜索的特例的。无论谁在执行（人类或 AI），都必须考虑从将起始状态更改为目标状态（如果存在）以及所有可能结果中可能产生的每种情况。对于 AI 系统也是如此，它们根据所需状态（如果存在）使用各种搜索方法。什么是广度优先搜索？这是一种 AI 搜索方法，它以广度优先的方式探索树以找到目标。最常见的… 阅读更多

在机器学习中，回归任务的目的是确定一个能够可靠地预测数据模式的函数的值。另一方面，分类任务涉及确定能够正确识别数据不同类的函数的值。模型的准确性由模型在给定输入值的情况下预测输出值的有效性决定。成本函数是用于迭代校准模型准确性的此类指标之一，我们将在下面探讨。什么是成本函数？模型尝试在训练数据上生成预测… 阅读更多

在本教程中，我们将学习机器学习中的稳健相关性。理解和评估不同的相关性在各种业务中都可能有用。什么是相关性？两个实体之间的统计关系称为相关性。或者说，它描述了两个变量运动之间的关系。也可以使用相关性来使用不同的数据集。在某些情况下，您可能已经猜到了某些事件将如何相互关联，但在其他情况下，相关性可能会让您感到惊讶。重要的是要认识到相关性并不意味着因果关系。一个… 阅读更多

尽管股票交易可能看起来令人生畏，尤其是对于新手投资者而言，但花时间学习可以帮助您掌握基本概念。为了共同购买或出售某些股票，投资者必须使用数据。图表通常用于传达数据，在图表中，可能会出现可识别的形式或模式。机器学习股票价格预测帮助您确定在交易所交易的公司股票和其他金融资产的未来价值。预测股票价值的全部意义在于赚取大笔资金。预测股市的表现非常困难。其他方面，例如…… 阅读更多