标签：人工智能

第93页

Python监督学习：分类

在本章中，我们将重点关注实施有监督的学习 – 分类。分类技术或模型试图从观察值中得出一些结论。在分类问题中，我们有分类输出，如“黑色”或“白色”或“教学”和“非教学”。在构建分类模型时，我们需要具有包含数据点和相应标签的训练数...

我们已经研究了有监督的以及无监督的机器学习算法。这些算法需要格式化数据才能启动训练过程。我们必须以某种方式准备或格式化数据，以便它可以作为ML算法的输入提供。本章重点介绍机器学习算法的数据准备。预处理数据在我们的日常生活中，我们处理大...

人工神经网络（ANN）是一种高效的计算系统，其中心主题借鉴了生物神经网络的类比。神经网络是机器学习的一种模型。在20世纪80年代中期和90年代初期，在神经网络中进行了许多重要的建筑改进。在本章中，您将了解有关深度学习的更多信息，这是一种人工...

学习意味着通过学习或经验获得知识或技能。基于此，我们可以定义机器学习（ML）如下 – 它可以被定义为计算机科学领域，更具体地说是人工智能的应用，其为计算机系统提供了学习数据和从经验改进而无需明确编程的能力。基本上，机器学习的主...

计算机视觉涉及使用计算机软件和硬件建模和复制人类视觉。在本章中，您将详细了解这一点。计算机视觉计算机视觉是一门学科，研究如何根据场景中存在的结构的属性，从其2d图像重建，中断和理解3d场景。计算机视觉层次结构计算机视觉分为以下三个基...

在本章中，我们将学习如何开始使用Python。我们还将了解Python如何帮助人工智能。为什么Python用于AI 人工智能被认为是未来的趋势技术。已经有很多应用程序在上面制作。因此，许多公司和研究人员对此感兴趣。但是，这里出现的主要问题...

本章详细讨论了人工智能的遗传算法。什么是遗传算法？遗传算法（GA）是基于自然选择和遗传概念的基于搜索的算法。GA是更大的计算分支的子集，称为进化计算。 GA由John Holland及其密歇根大学的学生和同事开发，最着名的是David ...

自从计算机或机器的发明以来，它们执行各种任务的能力经历了指数级增长。人类已经开发出计算机系统的功能，包括各种工作领域，它们的速度越来越快，并且随着时间的推移缩小了尺寸。计算机科学的一个分支，名为人工智能，追求创造像人类一样聪明的计算机或机...

在本章中，您将详细了解使用Python在AI中强化学习的概念。强化学习的基础知识这种类型的学习用于基于评论者信息来加强或加强网络。也就是说，在强化学习下训练的网络从环境中接收一些反馈。然而，反馈是有评价性的，而不是像监督学习那样具有指导...

神经网络是并行计算设备，其试图建立大脑的计算机模型。其背后的主要目标是开发一个系统，以比传统系统更快地执行各种计算任务。这些任务包括模式识别和分类，近似，优化和数据聚类。什么是人工神经网络（ANN）人工神经网络（ANN）是一种高效的计算...