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私は人工知能と機械学習の熱烈なファンです。私はそれらについてあまり知りませんが、学ぶ準備はできています。私は現在 PHP の Web プログラマーであり、Web サイトの python/django を学んでいます。

この AI 分野は非常に広く、無数のアルゴリズムがあるため、どこから始めればよいかわかりません。しかし、最終的に私の主な目標は、どちらのアルゴリズムを使用することです。遺伝的アルゴリズム、ニューラル ネットワーク、Web アプリケーションでプログラムしていくつかのものを表示できる最適化など。例: amazon.com の商品のおすすめ

今私が欲しいのは、私の個人サイトに各アルゴリズムのデモがあり、実行をクリックすると、このアルゴリズムができることを誰かに見せることができるということです.

だから、ウェブベースのアプリケーションのためにどのアルゴリズムを勉強すべきか、誰でも教えてください。

私はsci-kit pythonライブラリで多くの例を見ますが、それらは非常に計算とグラフに基づいています. 私は、Web の観点からそれらを使用できるとは思わない。

どうすればいいですか？

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AI アルゴリズム自体の詳細ではなく、Web コンテキストで AI を実装するための一般的なアプローチに主に関心があると思います。計算可能なアルゴリズムは、チューリング完全言語 (つまり、最新のすべてのプログラミング言語) で実装できます。Web 上でできることには特別な制限はありません。それは単に表現の問題であり、セッション固有のデータと共有データを追跡することです。また、「計算」や「グラフベース」のアルゴリズムを敬遠する必要はありません。ほとんどの AI アルゴリズムは、どちらか一方 (または実際には両方) になります。これも楽しみの 1 つです。

たとえば、ニューラル ネットワークの全体的なアプローチとして、次のことができます。

  1. Python クラスを使用して標準的なニューラル ネットワークを実装する
  2. おそらく履歴データでセットをトレーニングします
  3. 各リクエストでネットの状態をロードします (つまり、ピクルから)
  4. リクエスト文字列の一部 (製品 ID) をネットにフィードし、結果を出力します (つまり、「これをクリックしたユーザーはこれもクリックしました」など、他の製品の重み付けされたセット)。
  5. また、リクエストの関連部分 (製品 ID) をセッション変数 (「previousProduct」) に保存します。同じユーザーから新しいリクエスト (つまり、別の製品) が来た場合、最初の製品と次の製品の間の接続を強化/作成します。
  6. 各リクエスト間でネットの状態を保存します (つまり、pickle に戻ります)。

これはごく一般的な例の 1 つにすぎません。ただし、このコンテキストでは、セッション固有のデータと共有データを追跡することを除いて、Web プログラミングに特別なことは何もないことに注意してください。

于 2012-09-03T07:31:45.897 に答える