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1月29日讀畢需時 5 分鐘

非監督式學習的力量：揭示不同領域中的創新應用

非監督式學習在供應鏈管理中有著重要的應用價值，可以從歷史銷售數據和供應鏈數據中識別需求模式和趨勢，進行需求預測和庫存優化，這有助於提高供應鏈的效率，減少庫存成本和提供更準確的交貨時間。

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...

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

2023年10月2日讀畢需時 10 分鐘

探索自主學習在人工智慧領域的趨勢和發展

無監督目標是從數據中發現隱藏的模式和結構，進行數據的分類、聚類、降維等任務。舉例來說，Google News就是一個應用非監督式學習的產品，Google News通過分析大量的新聞文章，自動將相關的新聞分組在一起，形成新聞主題的集合。這是通過對新聞文本進行文本分析和聚類來實現的，

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...

2023年5月27日讀畢需時 7 分鐘

從混沌到洞察：非監督學習引領數據革命

非監督式學習在多個領域中具有廣泛的應用，在數據分析和探索方面，聚類方法可以幫助識別數據中的不同類別和群組，進一步揭示數據的結構和特徵，在圖像生成和合成方面，生成對抗網絡被廣泛應用於生成逼真的圖像、視頻和音頻等內容，非監督式學習還可以應用於推薦系統、自然語言處理、遺傳學和醫學影像等

2023年5月15日讀畢需時 4 分鐘

深度學習驅動的創新力量：AI的新時代

深度學習的誕生和演進為人工智慧領域帶來了巨大的突破，從最初的感知器到如今的深層神經網絡，它不斷演進和發展，推動了人工智慧的發展和應用，深度學習的應用涵蓋了圖像處理、語音識別、自然語言處理等眾多領域，為我們提供了更智能、更便捷的技術解決方案

2023年4月5日讀畢需時 12 分鐘

從入門到入迷：機器學習的基礎概念

機器學習是一種讓機器學習和做事情的技術，就像你們在學習新東西一樣，如果我們想讓機器學習識別狗和貓，我們可以給它們很多照片，讓它們從中學習區分狗和貓，當機器學習了足夠的數據後，它們就可以開始識別狗和貓了

2023年3月30日讀畢需時 6 分鐘

如何使用ChatGPT改善客戶支援體驗？

How to Enhance Customer Support Experience with ChatGPT? In the modern digital era, customer support experience has become a crucial indica

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卡特機器人 AI雜誌