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使用Python學(xué)習(xí)人工智慧和機(jī)器學(xué)習(xí)!

Oct 21, 2024 am 06:16 AM

Aprendendo Inteligência Artificial e Machine Learning com Python!

社區(qū)您好!

如果您對(duì)人工智慧(AI)機(jī)器學(xué)習(xí)(ML) 感到好奇,我的CodePulse 部落格提供了全面的指南,涵蓋從基本概念到實(shí)際應(yīng)用的所有內(nèi)容。

這是您可以期待的:

強(qiáng)化學(xué)習(xí)模組:在本模組中,我們探討如何創(chuàng)造一個(gè)能夠?qū)W習(xí)最大化獎(jiǎng)勵(lì)的代理程式。使用 OpenAI Gym,您將看到一個(gè)實(shí)際範(fàn)例,說(shuō)明代理程式如何與環(huán)境互動(dòng)並隨著時(shí)間的推移提高其效能。

建立神經(jīng)網(wǎng)路:下一步是了解神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),這對(duì)於許多人工智慧應(yīng)用至關(guān)重要。透過(guò)Keras,您將學(xué)習(xí)如何建立一個(gè)可以識(shí)別MNIST資料集中的手寫數(shù)字的網(wǎng)絡(luò),包括資料準(zhǔn)備、模型訓(xùn)練和評(píng)估。

驗(yàn)證和改進(jìn)技術(shù):最後,我們介紹交叉驗(yàn)證超參數(shù)調(diào)整。了解這些技術(shù)如何幫助提高模型的準(zhǔn)確性,使用精度、召回率混淆矩陣等指標(biāo)來(lái)評(píng)估其性能。

這不只是一個(gè)理論指南!它充滿了實(shí)際範(fàn)例和寶貴的技巧,將促進(jìn)您學(xué)習(xí)人工智慧和機(jī)器學(xué)習(xí)的旅程。

如果您準(zhǔn)備好深入研究這個(gè)迷人的技術(shù)領(lǐng)域,請(qǐng)不要浪費(fèi)時(shí)間!在此處查看完整博客,並使用 Python 開(kāi)始您的 AI 和 ML 之旅!

以上是使用Python學(xué)習(xí)人工智慧和機(jī)器學(xué)習(xí)!的詳細(xì)內(nèi)容。更多資訊請(qǐng)關(guān)注PHP中文網(wǎng)其他相關(guān)文章!

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迭代器是實(shí)現(xiàn)__iter__()和__next__()方法的對(duì)象,生成器是簡(jiǎn)化版的迭代器,通過(guò)yield關(guān)鍵字自動(dòng)實(shí)現(xiàn)這些方法。 1.迭代器每次調(diào)用next()返回一個(gè)元素,無(wú)更多元素時(shí)拋出StopIteration異常。 2.生成器通過(guò)函數(shù)定義,使用yield按需生成數(shù)據(jù),節(jié)省內(nèi)存且支持無(wú)限序列。 3.處理已有集合時(shí)用迭代器,動(dòng)態(tài)生成大數(shù)據(jù)或需惰性求值時(shí)用生成器,如讀取大文件時(shí)逐行加載。注意:列表等可迭代對(duì)像不是迭代器,迭代器到盡頭後需重新創(chuàng)建,生成器只能遍歷一次。

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