简介 深度学习彻底改变了人工智能领域，推动了针对不同任务（如图像分类、目标检测和自然语言处理）的极其精确和有效的模型的进步。深度学习模型的一个重要进步是残差网络（通常称为ResNet）的引入。ResNet在图像识别任务中取得了卓越的性能，超过了以往卷积神经网络（CNN）模型的能力。在本文中，我们将探讨残差网络（ResNet）的概念，并了解为什么它们已成为深度学习领域的改变者。什么是残差网络（ResNet）？……阅读更多

简介 机器学习模型严重依赖于许多可调整的参数，这些参数称为超参数。找到这些超参数的最佳组合可以大大提高模型的性能和预测精度。在本文中，我们将深入探讨机器学习中超参数优化的各种技术。他们将能够有效地使用机器学习算法来解决复杂问题。为这些参数选择适当的值会严重影响模型学习模式和泛化到未见数据的程度。超参数 超参数定义机器学习算法的行为和架构，而不是从训练数据本身学习。……阅读更多

简介 梯度下降是一种广泛使用的机器学习优化算法，它使模型能够最小化损失函数并有效地从数据中学习。梯度下降的两种常见变体是批量梯度下降 (BGD) 和随机梯度下降 (SGD)。虽然两种算法都旨在通过梯度迭代更新模型参数，但它们在处理数据和更新方式上有所不同。本文对BGD和SGD进行了深入比较，重点介绍了它们的差异、优势、用例和权衡。什么是批量梯度下降？它计算整个训练集的平均梯度……阅读更多

简介 在机器学习领域，存在一项突破性技术，它重新定义了游戏和视觉内容渲染。深度学习超采样 (DLSS) 是一种创新技术，旨在通过利用人工智能算法来提高图像质量。本文旨在深入探讨 DLSS 的细微之处，阐明其重要性、机制和令人着迷的潜力。一个显著的应用是深度学习超采样，这是一种利用先进算法实时提高图像质量和视觉保真度的尖端技术。深度学习超采样 传统抗锯齿技术长期以来一直用于减少锯齿状……阅读更多

简介 聚类是机器学习中的一种重要方法，用于根据其固有模式和相似性将相似数据点分组在一起。两种常用的聚类方法是层次聚类和非层次聚类。层次聚类通过根据其接近度或差异动态地合并或分割聚类来创建聚类的层次结构。这导致形成树状结构，称为树状图，它提供了对聚类之间不同层次关系的见解。另一方面，非层次聚类直接将数据点分配给聚类，而不考虑层次结构。了解差异和特征……阅读更多

简介 人工智能 (AI) 和机器学习 (ML) 已成为各个行业的不可或缺的一部分，彻底改变了企业运营方式。ML 的主要挑战之一是获取和标记用于训练模型的大型数据集。这就是 Amazon SageMaker 和 Amazon SageMaker Ground Truth 发挥作用的地方。通过这些服务，企业可以释放 AI 和 ML 的全部潜力，推动现代时代的创新和竞争优势。在本文中，我们将深入探讨 SageMaker 和 Ground Truth 标签的概念，研究其功能和优势。什么是 Amazon……阅读更多

简介 线性回归是一种广泛使用的统计方法，用于对变量之间的关系进行建模和分析。它是一种简单但有效的工具，使研究人员和分析师能够理解因变量和一个或多个自变量之间关系的性质。但是，与许多统计方法一样，线性回归也有其自身的优点和缺点。在本文中，我们将探讨这些优点和缺点，以便更深入地了解何时以及如何有效地使用线性回归。线性回归的优点 简单性和可解释性：……阅读更多

简介 机器思维的概念长期以来一直吸引着研究人员、逻辑学家和普通大众的兴趣。随着技术以惊人的速度发展，机器是否真的能够思考的问题变得越来越重要。机器思维是一个多维概念，包括在机器中模仿人类认知形式。虽然仍然存在挑战，例如意识、想象力和相关理解，但机器思维的潜在应用是巨大的。从自动化和医疗保健到决策支持系统和科学发现，机器思维有可能改变各个领域。本文探讨了机器思维的含义，深入探讨了挑战……阅读更多

引言 数据预处理在信息分析和建模中可能是一个关键步骤，因为它包括转换和准备数据以满足统计模型的要求。Box-Cox变换就是一种这样的转换方法，它被广泛用于标准化数据分布和稳定方差。在Python中，scipy库提供了Box-Cox函数，简化了Box-Cox变换的执行。在本文中，我们将使用scipy库研究Python中的Box-Cox变换。我们将深入探讨该变换的语法，并通过不同的方法演示其应用。理解Box-Cox变换的概念……阅读更多

引言 人工神经网络 (ANN) 已经获得了极大的关注，并已成为人工智能领域的基础。这些受人脑复杂运作机制启发的计算模型，在解决复杂问题方面展现出了非凡的能力。ANN 由相互连接的节点（称为神经元）组成，这些节点通过加权连接处理和传输数据。通过从数据中学习，ANN 可以识别模式、做出预测并执行曾经被认为仅限于人类认知领域的各种任务。在本文中，我们将深入探讨特别设计用于模拟……阅读更多