标签：人工智能

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自然语言工具包 NLTK

在本章中，我们将学习如何开始使用Natural Language Toolkit Package。条件如果我们想用自然语言处理来构建应用程序，那么上下文的变化使得它变得非常困难。上下文因素影响机器如何理解特定句子。因此，我们需要使用机器...

自然语言处理（NLP）是指使用诸如英语之类的自然语言与智能系统通信的AI方法。当您希望像机器人这样的智能系统按照您的指示执行，当您想要听取基于对话的临床专家系统的决定等时，需要处理自然语言。 NLP领域涉及使计算机使用人类使用的自然语言来...

无监督机器学习算法没有任何主管提供任何形式的指导。这就是为什么它们与某些人称之为真正的人工智能紧密结合的原因。在无人监督的学习中，没有正确的答案，也没有教师的指导。算法需要在数据中发现有趣的模式以供学习。什么是聚类？基本上，它是一种无...

在本章中，我们将重点介绍逻辑编程及其在人工智能中的作用。我们已经知道逻辑是对正确推理原则的研究，或者用简单的话来说就是对什么之后的研究。例如，如果两个语句都为真，那么我们可以从中推断出任何第三个语句。概念逻辑编程是两个词，逻辑和编程的...

回归是最重要的统计和机器学习工具之一。我们说机器学习之旅从回归开始就没有错。它可以被定义为允许我们基于数据做出决策的参数技术，或者换句话说，允许我们通过学习输入和输出变量之间的关系来基于数据进行预测。这里，依赖于输入变量的输出变量是连续值实...

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...