全部 人工智能學科動態(tài) 人工智能技術(shù)資訊 人工智能常見問題 技術(shù)問答

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    損失函數(shù)(loss函數(shù))有什么作用?

    在人工智能領(lǐng)域中，損失函數(shù)(loss函數(shù))是機器學習和深度學習中的一個重要組成部分。它的作用是衡量模型的預(yù)測結(jié)果與真實標簽之間的差異，即模型的預(yù)測誤差。查看全文>>

    人工智能常見問題2023-07-14 |黑馬程序員 |損失函數(shù),loss函數(shù),均方誤差損失函數(shù)
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    有哪些領(lǐng)域使用模式識別技術(shù)?

    在人工智能領(lǐng)域中，模式識別技術(shù)被廣泛應(yīng)用于許多不同的領(lǐng)域。下面是一些常見的領(lǐng)域和使用模式識別技術(shù)的例子，以及附帶的代碼演示。查看全文>>

    人工智能常見問題2023-07-13 |黑馬程序員 |模式識別,圖像識別,語音識別
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    過渡擬合產(chǎn)生的原因是什么?

    在人工智能領(lǐng)域中，過擬合(overfitting)是指在機器學習模型中，模型在訓練數(shù)據(jù)上表現(xiàn)很好，但在新的、未見過的數(shù)據(jù)上表現(xiàn)不佳的現(xiàn)象。過擬合的產(chǎn)生原因可以歸結(jié)為以下幾個方面。查看全文>>

    人工智能常見問題2023-07-12 |黑馬程序員 |過渡擬合,參數(shù)數(shù)量,特征選擇
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    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法有哪些，適用范圍是什么?

    神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)參數(shù)初始化方法有很多種，以下是其中幾種常用的方法及其適用范圍，參數(shù)按照均勻分布或高斯分布隨機初始化。適用于多種神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)和激活函數(shù)，是最常用的初始化方法之一。查看全文>>

    人工智能常見問題2023-07-11 |黑馬程序員 |神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),隨機初始化,零初始化
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    人工智能需要學什么？人工智能如何學習?

    人工智能是一個綜合性強的專業(yè)，從了解基礎(chǔ)開始到深入學習，需要學的內(nèi)容還是蠻多的。涉及Python語言，數(shù)據(jù)處理數(shù)據(jù)分析，機器學習算法、自然語言處理NLP、計算機視覺CV、數(shù)據(jù)挖掘等技術(shù)。人工智能需要學習以下的內(nèi)容：查看全文>>

    人工智能常見問題2023-07-07 |黑馬程序員 |人工智能學什么,人工智能技術(shù),人工智能培訓
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    零基礎(chǔ)學會人工智能需要多久?

    人工智能的學習有數(shù)學理論基礎(chǔ)的，主要學習計算機相關(guān)知識，一般學習周期需要2-3個月的時間。(面授班學習需要掌握其他種類零基礎(chǔ)的同學，可能相對時間比較長)。對于計算機基礎(chǔ)，主要學習人工智能技術(shù)以及相關(guān)數(shù)學理論知識的同學，一般需要4-5個月，而對于真正的零基礎(chǔ)的同學，單純的數(shù)學知識都需要學習很長時間，所以整個學習周期會非常的長，預(yù)計能達到6個月以上。查看全文>>

    人工智能常見問題2023-07-07 |黑馬程序員 |人工智能要學多久,人工智能培訓,人工智能學習周期
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