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  • 使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第2部分，分析數(shù)據(jù)集內(nèi)容

    你已經(jīng)閱讀了這個(gè)理論,了解了數(shù)據(jù)的重要性以及所有可以使用的方法。我們準(zhǔn)備好開(kāi)始創(chuàng)建數(shù)據(jù)集了嗎?呃,沒(méi)那么快。我們需要確保我們了解問(wèn)題空間,并使用它來(lái)確定我們甚至需要什么數(shù)據(jù)。

  • 使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第3部分，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并進(jìn)行實(shí)踐

    現(xiàn)在我們準(zhǔn)備開(kāi)始收集數(shù)據(jù)了!但是我們有一些選擇,我們必須決定前進(jìn)的道路?；旧?我們可以有兩種方法來(lái)收集數(shù)據(jù):使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)或創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。

  • 邊緣計(jì)算的下一步發(fā)展是什么？

    在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動(dòng)化的縱向領(lǐng)域,人們普遍認(rèn)為,將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結(jié)合,將變得越來(lái)越普遍。將虛擬計(jì)算機(jī)資源放置在創(chuàng)建多個(gè)數(shù)據(jù)流的地方是很好的。這是解決純粹云計(jì)算方法無(wú)法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計(jì)算"的標(biāo)簽下啟動(dòng)了這種范式轉(zhuǎn)變,并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在所謂的邊緣計(jì)算。

  • 改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)分類(lèi)技術(shù)的進(jìn)展

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分類(lèi)算法已成為解決一系列問(wèn)題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過(guò)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來(lái)解決問(wèn)題。將ML分類(lèi)器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識(shí)別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題方面的效力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。

  • 建立使用語(yǔ)義內(nèi)核的智能人工智能代理逐步指南

    在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍(lán)色開(kāi)放人工智能 和語(yǔ)義內(nèi)核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開(kāi)人工智能 開(kāi)放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),并在?C# .無(wú)論你是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員,這個(gè)指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應(yīng)用程序服務(wù)。

  • 解釋人工智能解釋伯特模型

    近年來(lái),隨著人工智能的發(fā)展,出現(xiàn)了專(zhuān)門(mén)針對(duì)人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風(fēng)險(xiǎn)管理中出現(xiàn)了良好的機(jī)器學(xué)習(xí)做法,其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務(wù)規(guī)則》和加利福尼亞的《計(jì)算機(jī)風(fēng)險(xiǎn)管理法》。同樣,內(nèi)部合規(guī)團(tuán)隊(duì)在根據(jù)模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證決策時(shí)也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷(xiāo)商想知道為什么一個(gè)特定的貸款申請(qǐng)被一個(gè)ML模型標(biāo)記為可疑。

  • 了解貝葉斯建模和機(jī)器學(xué)習(xí)概率編程

    傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能技術(shù)往往存在一個(gè)嚴(yán)重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點(diǎn)估計(jì),而不考慮預(yù)測(cè)的不確定性。這種限制削弱了評(píng)估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數(shù)據(jù),往往需要正確的標(biāo)記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問(wèn)題。此外,這些模型缺乏將專(zhuān)家領(lǐng)域知識(shí)或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒(méi)有利用特定領(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會(huì)忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別,并傾向于無(wú)法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來(lái)越復(fù)雜和不透明,雖然越來(lái)越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國(guó)際作出的決定中增加透明度和問(wèn)責(zé)制。

  • 模擬內(nèi)存計(jì)算如何解決邊緣人工智能的功率挑戰(zhàn)

    機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應(yīng)用,通過(guò)自然語(yǔ)言處理(NLP),圖像分類(lèi)和目標(biāo)檢測(cè)深入嵌入我們使用的許多設(shè)備。大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序都是通過(guò)云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內(nèi)容,比如在gmail中輸入電子郵件響應(yīng)時(shí)獲取單詞預(yù)測(cè)。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，建立評(píng)估工具包

    我們的重點(diǎn)從評(píng)估一般LM能力轉(zhuǎn)移到評(píng)估我們特定的膳食計(jì)劃模型的性能。這意味著仔細(xì)判斷我們的提示的有效性和由此產(chǎn)生的膳食計(jì)劃的質(zhì)量。在此之前,我們需要組裝我們的工具包:

  • 人工智能膳食規(guī)劃，納入真實(shí)世界數(shù)據(jù)進(jìn)行驗(yàn)證

    設(shè)計(jì)一套不同的驗(yàn)證方案,以密切反映現(xiàn)實(shí)世界的場(chǎng)景和用戶(hù)請(qǐng)求。這種真實(shí)的評(píng)估確保了機(jī)器人能夠處理用戶(hù)可能提出的多樣化、有時(shí)不可預(yù)測(cè)的請(qǐng)求。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，味道測(cè)試和方案微調(diào)

    當(dāng)我們投入了全部精力去創(chuàng)造一個(gè)尖端的人工智能膳食計(jì)劃。你精心挑選了正確的成分,通過(guò)訓(xùn)練,小心地把它們混合在一起,現(xiàn)在你的LMA設(shè)計(jì)已準(zhǔn)備好為你提供美食的樂(lè)趣。但是在你向全世界展示它之前,有一個(gè)關(guān)鍵的步驟:徹底的味道測(cè)試!這就是一個(gè)強(qiáng)有力的評(píng)估框架成為你最有價(jià)值的工具的地方。

  • 人工智能膳食規(guī)劃，訓(xùn)練我們的模型

    在上一節(jié)中,我們收集了人工智能創(chuàng)造的關(guān)鍵"成分"--數(shù)據(jù)。這是我們模式的基礎(chǔ)。請(qǐng)記住,配料的質(zhì)量(您的數(shù)據(jù))直接影響最后一道菜的質(zhì)量(您的模型的性能)。

  • 人工智能在低碼和無(wú)碼開(kāi)發(fā)中的作用

    大型語(yǔ)言模型(LLMS)的出現(xiàn),導(dǎo)致了對(duì)每一個(gè)有意義的產(chǎn)品(人工智能)和相當(dāng)一部分沒(méi)有意義的產(chǎn)品(人工智能)的快速開(kāi)發(fā)。但有一個(gè)領(lǐng)域已經(jīng)證明人工智能是一個(gè)強(qiáng)大而有用的補(bǔ)充:低代碼和無(wú)代碼軟件開(kāi)發(fā)。

  • 通過(guò)三維圖像拼接算法增強(qiáng)視覺(jué)傳感器能力

    飛行時(shí)間相機(jī)在工業(yè)應(yīng)用中越來(lái)越受歡迎,特別是在機(jī)器人技術(shù)中,這歸功于它們具有非凡的深度計(jì)算和紅外成像能力。盡管有這些優(yōu)點(diǎn),光學(xué)系統(tǒng)固有的復(fù)雜性往往限制了視野,限制了獨(dú)立的功能。本文討論了一種為支持主機(jī)處理器設(shè)計(jì)的三維圖像拼接算法,消除了云計(jì)算的需要。該算法無(wú)縫地結(jié)合了來(lái)自多臺(tái)自由度相機(jī)的紅外和深度數(shù)據(jù),產(chǎn)生了一個(gè)連續(xù)的、高質(zhì)量的3D圖像,并將視野擴(kuò)展到獨(dú)立單位之外。拼接的3D數(shù)據(jù)能夠應(yīng)用最先進(jìn)的深度學(xué)習(xí)網(wǎng)絡(luò)--在移動(dòng)機(jī)器人應(yīng)用中特別有價(jià)值--來(lái)徹底改變與3D環(huán)境的可視化和互動(dòng)。

  • 小規(guī)模任務(wù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)應(yīng)用

    在過(guò)去10-15年中,人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)領(lǐng)域的發(fā)展迅速。典型的應(yīng)用是圖像處理、聲音等領(lǐng)域的高維數(shù)據(jù).然而,在機(jī)器學(xué)習(xí)中,系統(tǒng)輸入的數(shù)據(jù)量很小的任務(wù)很少:例如,異常事件建模、處理人工收集的分析數(shù)據(jù)、分析低頻傳感器的信號(hào)等。在這種情況下,一個(gè)重要階段是對(duì)系統(tǒng)訓(xùn)練有素的特點(diǎn)("特點(diǎn)")進(jìn)行認(rèn)真的工作,特別是從現(xiàn)有的基本特點(diǎn)中產(chǎn)生新的特點(diǎn),這將能夠提高設(shè)計(jì)系統(tǒng)的性能質(zhì)量。手動(dòng)方法通常用于這種生成,但是一個(gè)好的選擇是使用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),它不僅能夠?qū)W習(xí)基本的數(shù)學(xué)運(yùn)算,而且能夠識(shí)別輸入數(shù)據(jù)中極其復(fù)雜的模式。

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