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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
Kate Garcia
2023年10月19日讀畢需時 5 分鐘


解決梯度消失和模型收斂問題的革命性模型:ResNet
CNNs在圖像識別、物體檢測和語音識別等領域取得了顯著的成果,隨著網路的深度不斷增加,深度CNNs面臨著一些挑戰,如梯度消失和模型收斂問題。
Lin Chen Xi
2023年10月18日讀畢需時 6 分鐘


AI VS 人類玩家:在遊戲中使用Unity ML-Agents實現人工智能對手
在遊戲中,人工智慧已經被廣泛應用,並且成為了很多遊戲的核心。其中一個最重要的應用就是實現人工智慧對手,讓玩家在遊戲中面對不同難度和挑戰。Unity ML-Agents 是一個基於Unity開發的機器學習工具包,可以幫助遊戲開發者實現遊戲中的人工智慧對手。 Unity...
chun
2023年4月23日讀畢需時 6 分鐘


遊戲中的AI表現:使用Scikit-learn進行遊戲AI性能分析和優化
作為一個遊戲玩家,我們經常遇到遊戲中的AI,無論是敵人、盟友還是NPC,它們在遊戲中扮演著不可或缺的角色。這些AI在設計時需要考慮多種因素,包括行為模式、策略和效能等等。因此,對於開發者來說,如何評估和優化AI的性能是非常重要的,還有學習Scikit-learn進行遊戲AI...
chun
2023年4月22日讀畢需時 5 分鐘


遊戲開發中的AI技術:Keras訓練遊戲對手
遊戲開發是現今最熱門的行業之一,而人工智慧技術的應用也是不斷發展。使用人工智慧技術,可以實現遊戲中更真實、更智慧的NPC,提高遊戲的娛樂性和挑戰性,由Keras進行遊戲智慧對手的訓練,使深度學習和強化學習演算法提高遊戲NPC的智慧水準。 一、Keras簡介...
chun
2023年4月14日讀畢需時 5 分鐘

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卡特機器人 AI雜誌
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