一般的

從初級數據科學家/機器學習到全棧數據科學家/機器學習工程師與三年甚至兩年前相比，當前數據科學領域的前景發生了顯著變化。學習曲線永遠不會結束。因此，要想茁壯成長，就必須培養正確的技能來滿足當前的行業期望。 “適應性 […]

機器學習生命週期是一系列過程，包括數據收集、數據清洗、特徵工程、特徵選擇、模型構建、超參數調整、驗證和模型部署。雖然收集數據可以採取多種形式，例如手動調查、數據輸入、網絡抓取或實驗期間生成的數據，但數據清理是數據所在的地方 [...]

機器學習是一個總稱，它在其中積累數據處理，從數據中獲得有意義的見解，以及數據建模。完成數據建模後，需要測量模型的性能評估和其他基於行業的參數，最常見的指標之一是混淆矩陣。是什麼 […]

使用遞歸神經網絡求解數學方程是開始學習其概念的好方法。如果您想了解更多，這篇文章會有所幫助。

您是否知道可以使用 CNN 在幾行代碼內對圖像進行分類或分析？查看這篇解釋卷積神經網絡架構的文章，解釋了它的 5 層。

遷移學習是機器學習進步中最重要的技術之一。單擊此處閱讀有關遷移學習的綜合指南。

引言在設計任何機器學習算法時，總是需要在優化和泛化之間進行權衡。這些詞對於新手來說可能看起來太複雜了，但在他們掌握機器學習的早期階段就知道它們之間的區別肯定會幫助他們理解為什麼他們的模型的基本工作 […]

情感分析是機器學習的主要應用之一。本文解釋瞭如何從一開始就進行情緒分析。

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