机器学习是人工智能的一个子集，其中机器从数据中学习，并在无需明确编程的情况下对新数据做出预测或决策。机器学习是一个不断发展的行业，每年都会出现许多新的创新。人工智能市场预计在 2023 年将达到 5000 亿美元，在 2030 年将达到 15971 亿美元。这表明未来对机器学习技术的 demand 将持续高涨。在本文中，我们将了解 2023 年五大机器学习趋势。1. 基础模型 基础模型是大型……阅读更多

随着机器学习在企业办公室、医院、服务器端服务、交通、制造业等各个领域的需求不断增长，为任何与机器学习相关的难题提供最佳解决方案至关重要。这将反过来提高机器学习模型的效率。设计模式是一种记录训练机器学习模型的各个阶段和步骤的方法，以便能够高效且低误差地解决问题。在本文中，我们将了解各种机器学习设计模式。但在那之前，让我们……阅读更多

为了改进机器学习的学习模型，机器学习中提供了各种概念。超参数就是这样一种重要的概念，用于改进学习模型。它们通常被分类为模型超参数，在将机器拟合到训练集时不包含在内，因为它们指的是模型选择任务。在深度学习和机器学习中，超参数是在将学习算法应用于数据集之前需要应用或设置的变量。什么是超参数？超参数是那些由……阅读更多

在过去的五年里，数据科学家们利用尖端方法创造了数据处理机器。开发了各种机器学习模型，有助于解决现实世界中的挑战性问题。随着技术的进步，各种与公共和政府部门相关的服务都通过互联网提供。它使流程加快，服务的覆盖范围在公民中迅速扩大。谷歌确实在方方面面让我们的生活更轻松。无论是预订出租车还是寻找附近的牙医，所有这些任务都可以使用谷歌的各种服务来完成……阅读更多

机器学习是一个令人兴奋的领域，它正在快速发展，并提供了有前景的职业机会。在机器学习领域获得实习机会是获得实践经验和提升技能的好方法。但是，对于本科生来说，获得机器学习实习机会很困难，因为像谷歌、微软、脸书和奈飞这样的知名公司都在寻找在著名期刊上有发表论文的博士生。然而，机器学习解决方案在不同行业中越来越受欢迎。大多数现代技术，如自动驾驶汽车、语音助手、人工智能聊天机器人和推荐系统，都由……阅读更多

引言 用于训练和测试机器学习模型的数据的质量和代表性会显著影响其成功。训练和测试数据的分布是决定数据质量的关键因素。训练数据分布是用于训练机器学习模型的输入数据的概率分布。相反，用于评估模型有效性的输入数据的概率分布被称为测试数据分布。本文将探讨训练和测试数据分布的差异以及它们如何影响……阅读更多

引言 逻辑回归是一种广泛使用的统计技术，应用于各个领域，用于模拟二元响应变量和一组预测变量之间的关系。此技术是线性回归的扩展，其中因变量被转换为 logit 函数以确保预测值在 0 和 1 的范围内。在本文中，我们将讨论在逻辑回归模型中具有两个高度相关的预测变量的影响以及可以采取的解决此问题的步骤。逻辑回归：处理高度相关的预测变量 预测变量之间的相关性……阅读更多

引言 线性回归是一种广泛使用的统计方法，用于模拟因变量和一个或多个自变量之间的关系。它基于变量之间的线性关系，广泛应用于各个领域，包括经济学、心理学和工程学。但是，必须满足某些假设，线性回归分析的结果才有意义和准确。这些假设之一是多元正态性假设。多元正态性假设残差（即观察值和预测值之间的差异）呈正态分布。这个假设很重要，因为它允许……阅读更多

引言 人工智能 (AI) 在科技行业中越来越受欢迎，越来越多的行业（包括艺术和创意行业）都在采用其应用。消费者、企业和许多工业部门对生成式 AI 创造的想法和作品越来越感兴趣。这些发明是强大的算法和机器学习模型的产物，这些模型能够生成和产生新颖的想法、艺术杰作，甚至有用的物品。本文将探讨人工智能 (AI) 创造的一些最令人印象深刻和创新的艺术作品和商品，这些作品展示了这种……阅读更多

时间序列分析是一种有效的方法，用于识别和预测随时间收集的数据中的趋势。时间序列中的每个数据点都代表一个特定的时间点，数据是随着时间推移收集的。时间序列数据的例子包括股票价格数据、天气信息和网站流量。在许多学科中，包括经济学、金融和天气预报，经常使用时间序列数据。利用统计方法来理解随时间推移的数据并对其进行预测的做法被称为时间序列分析。它能够识别模式、趋势……阅读更多