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Albert Perez
2024年3月12日讀畢需時 4 分鐘
從圖像到身份:支持向量機引領人臉辨識領域的革命
SVM在處理非線性問題時具有額外的優勢。通過使用核函數,SVM可以將低維特徵空間中的非線性數據映射到高維空間中,使其在高維空間中呈現線性可分的特性。這使得SVM能夠處理複雜的分類問題,例如圖像識別和自然語言處理。
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Lin Chen Xi
2024年2月19日讀畢需時 11 分鐘
智能投資的新紀元:探索Kensho的領先技術
Kensho成立於2013年,總部位於美國麻省劍橋市,是一家專注於應用人工智能和自然語言處理技術的公司,旨在改變金融行業的工作方式和決策過程,Kensho的AI平台擁有強大的數據處理和分析能力,能夠迅速從大量的金融數據中提取關鍵信息和洞察,並生成相應的報告和分析結果。
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Edgar Mueller
2024年2月5日讀畢需時 3 分鐘
深度強化學習:如何在沒有人類干預的情況下讓AI自主決策?
深度強化學習是一項關鍵的人工智慧技術,它的應用範圍廣泛且前景看好。這項技術結合了深度學習和強化學習演算法,使機器能夠在無需人類干預的情況下自主學習和做出決策。
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Edgar Mueller
2024年1月16日讀畢需時 3 分鐘
什麼是人工智能Artificial Intelligence?
人工智能(Artificial Intelligence,簡稱AI)是指使用計算機技術來模擬、擴展和增強人類智能的一種技術。它通過機器學習、深度學習、自然語言處理、計算機視覺等技術,實現了從數據中學習,自主推理和決策的能力。這使得人工智能可以應用於各個領域,例如語音識別、圖...
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Grace Crawford
2023年12月22日讀畢需時 6 分鐘
決策樹的生長之道:從建樹到剪枝
決策樹的建樹過程是指從訓練數據中構建一棵決策樹模型的過程。該過程涉及特徵選擇、節點分裂和子樹建立等關鍵步驟,每一步都對最終樹模型的性能和泛化能力起著重要作用。
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Kate Garcia
2023年12月21日讀畢需時 5 分鐘
數據智慧金融:機器學習和自然語言處理的領先應用
不僅需要擅長數據分析和建模,還需要熟練掌握文字探勘和自然語言處理技術。在這篇文章中,我將詳細探討這些技術在金融行業中的應用和發展,以及它們如何幫助我們更好地理解市場趨勢、預測風險和做出更明智的投資決策
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Henrik Nielsen
2023年12月10日讀畢需時 5 分鐘
DALL-E OpenAI:透過chatGPT對話即可生成設計圖
DALL-E的操作方式相對簡單,使用者只需輸入文字描述,例如“一個橙色的太空船在紫色的雲層中飛翔”,DALL-E即可生成符合描述的圖像,創作方式不僅快速而直觀,也讓設計師能夠從文字中即時獲取視覺靈感。
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chun
2023年11月19日讀畢需時 5 分鐘
遊戲開發中的AI技術:使用Caffe進行遊戲NPC行為建模
遊戲是一種高度互動性和娛樂性的產品,而其中的NPC(Non-Player Character)扮演著非常重要的角色。如何讓NPC表現出真實、自然、智慧的行為是一個重要的挑戰。近年來,隨著人工智慧技術的發展,越來越多的遊戲開發者們開始採用AI技術來實現NPC行為建模,提高遊戲...
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Albert Perez
2023年11月14日讀畢需時 4 分鐘
Python一站式解決的現實應用
Python 在許多領域都有廣泛的應用,下面列舉一些主要的現實應用: 1. 資料分析和機器學習 Python 在資料分析和機器學習領域得到了廣泛的應用。Python 中有許多資料分析和機器學習庫,如 Numpy、Pandas、Scipy、Scikit-learn、Tenso...
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Albert Perez
2023年11月7日讀畢需時 13 分鐘
AI信貸評估:ZestFinance的機器學習和大數據
ZestFinance利用機器學習算法對數據進行建模和分析,設計了高度智能化的模型,能夠從大數據中學習和提取有價值的信息,模型利用多個變量和特徵來預測個人的信貸風險,並生成相應的評分和評估結果,機器學習的方法使得評估過程更加全面、客觀且準確。
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Albert Perez
2023年10月31日讀畢需時 9 分鐘
AlphaTrAI:AI和機器學習交易策略的新平台
AlphaTrAI平台基於先進的機器學習和深度學習算法,利用大數據分析和模型訓練來識別市場趨勢、發現交易機會和優化交易策略,具備高度自動化和實時性能,能夠處理大量的金融數據,並迅速分析和生成交易信號。
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Kate Garcia
2023年10月19日讀畢需時 5 分鐘
資料預測:探索機器學習實作與 Kaggle 競賽
Kaggle作為一個知名的機器學習競賽平台,吸引了全球數據科學家和機器學習愛好者的參與。本文將深入探討機器學習實作的關鍵步驟,從資料的準備到預測模型的訓練與優化,並通過Kaggle競賽案例來展示這些步驟的實際應用
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Grace Crawford
2023年10月19日讀畢需時 5 分鐘
機器學習線性迴歸實用工具:NumPy庫、Pandas庫、Scikit-learn庫、TensorFlow庫、Statsmodels庫
線性迴歸是機器學習中最基礎且常用的模型之一,用於預測目標變量和解釋變量之間的關係。在這篇文章中,我們將探索線性迴歸的實用工具,介紹一些常用的庫和框架,讓讀者了解如何利用這些工具來實現線性迴歸模型並進行預測
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Carl Parrish
2023年10月14日讀畢需時 5 分鐘
量子計算與機器學習的聯合計畫:The University of Sydney 的科學奇蹟
量子計算作為傳統計算的一種革命性進步,利用量子比特(qubits)的超級位置和相位特性,實現了極高效能的計算,與傳統的二進制位元不同,qubits 可以同時處於 0 和 1 的狀態,從而實現了更快速的問題解決能力,這一優越性在處理大規模數據和複雜計算問題時具有潛在應用價值。
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Carl Parrish
2023年10月8日讀畢需時 3 分鐘
AI智能化:智慧預測老年疾病風險,房價預測,信用風險評估,預測廣告點擊率
線性迴歸的實際應用案例在不同領域中展示了機器學習的強大能力和廣泛應用。這些案例通過建立數學模型和分析大量數據,幫助企業和機構做出準確的預測和評估,優化決策和流程。隨著機器學習的不斷發展
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Henrik Nielsen
2023年10月6日讀畢需時 5 分鐘
人工智能革新服務產業:從自動點餐到個性化醫療
人工智能在服務產業中的運作正逐漸改變著業務模式和客戶體驗,為了充分發揮人工智能的潛力,政府和企業需要制定相應的政策和策略,促進技術的應用和發展,同時解決相關的挑戰,只有這樣,我們才能實現人工智能在服務產業中的可持續發展和共享繁榮。
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Edgar Mueller
2023年9月30日讀畢需時 8 分鐘
深度學習 vs. 機器學習
隨著人工智慧技術的發展,機器學習和深度學習成為了兩種廣泛使用的技術。雖然它們都是人工智慧的分支,但它們有著不同的特點和應用,關於機器學習和深度學習的基本概念、應用場景、優缺點以及它們之間的區別。 一、機器學習 機器學習是一種人工智慧技術,其基本思想是從資料中提取出規律,並使...
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Kate Garcia
2023年6月17日讀畢需時 8 分鐘
AI與金融科技:Kavout的智能投資
透過機器學習和大數據技術,從眾多金融數據源中提取並分析關鍵信息,以幫助投資者做出準確的投資決策,智能選股工具利用AI算法和模型來識別具有高潛力的股票,從而幫助投資者建立優質的投資組合。
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Albert Perez
2023年6月12日讀畢需時 13 分鐘
解鎖金融信息寶庫:AlphaSense的智能搜索和分析引擎
AlphaSense的平台集成了強大的自然語言處理和機器學習技術,能夠快速而準確地分析和提取金融信息中的關鍵內容,整合了來自全球各地的數據源,包括公司報告、新聞、研究報告、財務數據和行業資訊,並提供智能搜索、篩選、分析和洞察功能,以協助用戶快速獲取有價值的信息
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Helen Vaughan
2023年5月31日讀畢需時 8 分鐘
實現可持續發展的科技力量:支持向量機在環境領域的突破性應用
支持向量機在不同領域中的成功應用為我們帶來了許多突破性的解決方案。它的高效性、靈活性和準確性使其成為機器學習中不可或缺的工具。未來可以預見支持向量機在更多領域的廣泛應用,推動技術的不斷創新和進步。
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