• Weka 入门学习-01-GUI overview
  Q0 详细介绍一下 weka Weka（Waikato Environment for Knowledge Analysis）是一款流行的开源数据挖掘工具，由新西兰怀卡托大学开发。Weka 提供了各种机器学习算法和数据预处理技术，可以用于数据挖掘、数据预处理、特征选择、分类、聚类、回归、可视化等领域的任务。 Weka 使用 Java 编写，支持多平台，并提供了友好的用户界面和 API 接...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-05-deep learning 深度学习
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat 详细介绍 向后传播 向后传播（Backpropagation）： 向后传播是神经网络中用于训练的关键算法之一，它通过计算损失函数对神经网络参数的梯度，从输出层向输入层反向传播误差，并利用梯度下降等优化算法来更新网络参数，使得神经网络能够逐渐优化拟合训练数据。 1. 计算损失函数的梯度： ...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-04-python ai
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat 介绍一下 python 中 ai 相关的库，如 NumPy、Pandas、Matplotlib Python中的AI相关库不仅包括专门用于机器学习和深度学习的框架，还包括一些基础的数据处理和可视化库，这些库对于数据分析和机器学习项目的预处理和结果展示至关重要。以下是一些重要的Python A...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-03-数学
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat 详细介绍 线性代数 线性代数是数学的一个基础分支，它主要研究向量、向量空间（也称为线性空间）、线性变换以及线性方程组。线性代数在科学和工程领域有着广泛的应用，包括物理学、计算机科学、经济学和机器学习等。以下是线性代数的一些核心概念和原理的详细介绍： 1. 向量 向量是线性代数中最基本的概念...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-02-基础的机器学习理论 监督学习、非监督学习、强化学习
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat Q: 介绍一下 基础的机器学习理论，包括监督学习、非监督学习、强化学习 基础的机器学习理论主要包括三种学习范式：监督学习（Supervised Learning）、非监督学习（Unsupervised Learning）和强化学习（Reinforcement Learning）。 下面是对...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• 如何入门学习 AI-01-overview 概览
  拓展阅读 python 专题 Deeplearning4j 专题 chat Q: java 开发者如何学习 ai 作为一名Java开发者，入门学习AI（人工智能）可以遵循以下步骤： 基础知识： 学习基础的机器学习理论，包括监督学习、非监督学习、强化学习等概念。 了解数据预处理、特征工程、模型评估等基本流程。 ...
  2023-04-14 00:00:00 | AI
• OPENAI 学习笔记-02-java 实现
  获取 api token 去 openai 官网注册 去个人中心创建一个 api keys 。 记住这个 key java 实现 client 包 参考： https://github.com/TheoKanning/openai-java maven 依赖 <dependency> &...
  2023-04-10 00:00:00 | AI
• OPENAI 学习笔记-01-概览
  介绍 概述 OpenAI API 几乎可以应用于任何涉及理解或生成自然语言、代码或图像的任务。 我们提供一系列具有不同功率级别的模型，适用于不同的任务，并且能够微调您自己的自定义模型。 这些模型可用于从内容生成到语义搜索和分类的所有领域。 关键概念 我们建议您完成我们的快速入门教程，以通过实际操作的交互式示例熟悉关键概念。 提示 Prompts 设计提示本质上是您“编程”模型的...
  2023-04-10 00:00:00 | AI