存档 | 机器学习资源

作为机器学习的初学者，您不仅应该了解算法，还应该了解有助于高效构建、跟踪和部署模型的更广泛的工具生态系统。请记住，机器学习生命周期包括从模型开发到版本控制和部署的一切。在本指南中，我们将介绍一些库和框架工具，每个有抱负的[…]

作为一名数据科学家，您应该熟练掌握 SQL 和 Python。但能够将机器学习添加到您的工具箱也非常有帮助。作为一名数据科学家，您不一定总是使用机器学习。但有些问题用机器学习算法解决比用基于规则的编程系统解决要好。本指南介绍了[…]

人工智能应用无处不在。我每天都使用 ChatGPT——它帮助我处理工作任务、制定计划，甚至充当我的监督伙伴。生成式人工智能不仅改变了我们的工作方式。它还帮助企业简化运营、降低成本并提高效率。随着公司争相实施生成式人工智能解决方案，已经出现了一个[…]

使用真实数据集构建机器学习项目是应用您所学知识的有效方法。处理真实数据集将帮助您学到很多关于清理和分析混乱数据、处理类别不平衡等知识。但要构建真正有用的机器学习模型，除了训练之外，还很重要[…]

与欺诈的斗争比以往任何时候都更加激烈。随着交易日益数字化和复杂化，欺诈者不断 devising 新方法来利用金融系统中的漏洞。而这正是机器学习的力量所在。机器学习提供了一种强大的方法来识别甚至预防[…]

人工智能不仅在改变我们与技术互动的方式；它正在重塑机器学习的基石。当我们站在创新突破的边缘时，了解新兴的人工智能技术对于掌握其对未来应用和行业的深远影响至关重要。这次探索不仅仅是学术性的——它是一个影响[…]

在训练机器学习模型时，您有时会处理具有大量特征的数据集。但是，只有其中一小部分特征对于模型进行预测实际上是重要的。这就是为什么您需要特征选择来识别这些有用的特征。本文介绍了特征选择的有用技巧[…]

我在高中学习复杂的数学问题时，我总是想知道为什么我们要学习它们，或者它们有什么用。我无法理解它们在现实世界中的用法。由于机器学习也是一个很多人想探索的热门话题，因此[…]

近年来，随着大型语言模型 (LLM) 和改进该领域最新技术的出现，机器学习经历了深刻的变革。其中大多数进步最初都通过研究论文揭示，这些论文引入了新技术，同时重塑了我们对该领域的理解和方法。数量[…]

强化学习 (RL) 已成为人工智能的一个强大范例，它使机器能够通过与环境互动来学习最优行为。在 RL 中，智能体通过执行动作并接收奖励或惩罚来学习做决策，最终目标是最大化累积奖励。这种方法在[…]