Python

Angenommen, Sie möchten den Namen einer Person und ihren Beruf ausgeben. Sie könnten ein einfaches Programm wie folgt schreiben. # Definieren von Variablen name = ‚Mark‘ profession = ‚Astronaut‘ age = 7 # Informationen ausgeben output_string = (‚My name is ‚ + name + ‚, I am ‚ + str(age) + ‚ years old ‚ + ‚and my profession is ‚ + profession + ‚.‘) print(output_string) My name is Mark, I am 7 years old and my profession is Astronaut.…

In den letzten Jahren haben Transformer das NLP-Feld im maschinellen Lernen transformiert. Modelle wie GPT und BERT haben neue Maßstäbe im Verständnis und der Generierung menschlicher Sprache gesetzt. Nun wird dasselbe Prinzip auf das Gebiet des Computersehens angewendet. Eine kürzliche Entwicklung im Bereich des Computersehens sind Vision-Transformer oder ViTs. Wie im Artikel „Ein Bild ist 16×16 Wörter wert: Transformer für die Bilderkennung im großen Maßstab“ detailliert beschrieben, sind ViTs und auf Transformer basierende Modelle entwickelt worden, um Faltungsneuronale Netze (CNNs)…

Einführung YOLOv8, entwickelt von Ultralytics im Jahr 2023, hat sich als einer der einzigartigen Objekterkennungsalgorithmen in der YOLO-Serie herausgestellt und bietet signifikante architektonische und Leistungsverbesserungen gegenüber seinen Vorgängern wie YOLOv5. Diese Verbesserungen umfassen ein CSPNet-Backbone für eine bessere Merkmalsextraktion, einen FPN+PAN-Hals für eine verbesserte Multi-Scale-Objekterkennung und einen Wechsel zu einem anchor-freien Ansatz. Diese Änderungen verbessern signifikant die Genauigkeit, Effizienz und Benutzerfreundlichkeit des Modells für die Echtzeit-Objekterkennung. Die Verwendung einer GPU mit YOLOv8 kann die Leistung bei Objekterkennungsaufgaben erheblich steigern, indem…

Einführung Die multiple lineare Regression ist eine grundlegende statistische Technik, die verwendet wird, um die Beziehung zwischen einer abhängigen Variablen und mehreren unabhängigen Variablen zu modellieren. In Python bieten Tools wie scikit-learn und statsmodels robuste Implementierungen für Regressionsanalysen. Dieses Tutorial führt Sie durch die Implementierung, Interpretation und Auswertung von multiplen linearen Regressionsmodellen mit Python. Voraussetzungen Vor dem Einstieg in die Implementierung stellen Sie sicher, dass Sie Folgendes haben: Grundlegendes Verständnis von Python. Sie können sich an das Python Tutorial für…

Der Hügelsteigalgorithmus ist einer der ältesten und einfachsten Optimierungsalgorithmen in der künstlichen Intelligenz und Informatik. Er gehört zu einer Kategorie von Algorithmen zur lokalen Suche, die Lösungen durch inkrementelle Verbesserungen finden. Der Name des Algorithmus stammt von einer hilfreichen Analogie: Stellen Sie sich einen blinden Wanderer vor, der versucht, den Gipfel eines Hügels zu erreichen. Da er die gesamte Landschaft nicht sehen kann, kann er nur den Boden unmittelbar um sich herum spüren. Bei jedem Schritt bewegt er sich in…

In meinem ersten codierungsbasierten Statistikkurs an der Universität stellte mein Lehrer eine Frage: Wie können wir die Brownsche Bewegung eines einzelnen Pollenteilchens in einer Wasserschale modellieren? Nach mehreren fehlgeleiteten Versuchen stießen meine Mitschüler und ich schließlich auf die richtige Antwort: einen Zufallsspaziergang. Später erfuhr ich, dass dieses einfache Modell verwendet wird, um alle möglichen Dinge zu modellieren, von Tierbewegungen bis hin zu Schwankungen der Aktienkurse. In diesem Artikel werden wir die mathematischen Grundlagen von Zufallsspaziergängen untersuchen, verschiedene Typen betrachten und…

Datenvisualisierung verwandelt komplexe Informationen in klare, handlungsfähige Erkenntnisse. Seaborn-Barplots zeichnen sich durch die Präsentation kategorischer Daten mittels eleganter, statistischer Grafiken aus. Die Bibliothek vereint die Flexibilität von Matplotlib mit der Leistung von pandas und eignet sich somit ideal sowohl für schnelle Analysen als auch für publikationsfertige Visualisierungen. Seaborn-Barplots bieten wesentliche Funktionen für die Datenanalyse – von einfachen Vergleichen bis hin zu fortgeschrittenen statistischen Darstellungen. Sie übernehmen gängige Aufgaben wie den Vergleich von Umsatzkennzahlen in verschiedenen Regionen, die Analyse von Umfrageergebnissen…

Die Merkmalsextraktion im maschinellen Lernen wandelt Rohdaten in eine Reihe von sinnvollen Merkmalen um, die wesentliche Informationen erfassen und Redundanzen reduzieren. Sie kann Techniken zur Dimensionsreduzierung und Methoden umfassen, die neue Merkmale aus vorhandenen Daten erstellen. Stellen Sie sich vor, Sie versuchen, Früchte auf einem Markt zu identifizieren. Während Sie unzählige Attribute in Betracht ziehen könnten (Gewicht, Farbe, Textur, Form, Geruch usw.), könnten Sie feststellen, dass nur wenige Schlüsselmerkmale wie Farbe und Größe ausreichen, um Äpfel und Orangen zu unterscheiden.…

Policy gradients in reinforcement learning (RL) are a class of algorithms that directly optimize the agent’s policy by estimating the gradient of the expected reward with respect to the policy parameters. In diesem Tutorial erklären wir den Policy-Gradienten-Satz und seine Herleitung und zeigen, wie man den Policy-Gradienten-Algorithmus mit PyTorch implementiert. Was ist der Policy-Gradienten-Satz? Im Reinforcement Learning bezieht sich die Richtlinie des Agenten auf den Algorithmus, den er verwendet, um basierend auf seinen Beobachtungen der Umgebung seine Aktion zu bestimmen.…