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  • 數(shù)據(jù)工程在構建可擴展人工智能系統(tǒng)中的作用第一部分：了解數(shù)據(jù)工程

    最陳詞濫調卻又最真實的一句話是，技術每天都在變化，影響著一切。人工智能是給全球各行各業(yè)帶來顛覆的最突出的學科之一。隨著計算技術每年都在升級和改進，人工智能 (AI) 技術正在為各個行業(yè)開創(chuàng)一個創(chuàng)新的新時代。從醫(yī)療保健和健康到金融和制造業(yè)，人工智能解決方案正在以前所未有的方式改變企業(yè)運營、提供見解和做出明智決策的常態(tài)。然而，要想在全球范圍內發(fā)揮作用，人工智能需要大量數(shù)據(jù)來學習和訓練。因此，堅實的數(shù)據(jù)工程基礎對于每個成功的人工智能應用都至關重要。

  • 使用低代碼平臺協(xié)調 IAT、IPA 和 RPA：高級自動化和測試的優(yōu)勢與挑戰(zhàn)

    當軟件開發(fā)團隊面臨快速交付高質量應用程序的壓力時，低代碼平臺可以為快速發(fā)展的業(yè)務需求和復雜的集成提供所需的支持。集成智能自動化測試 (IAT)、智能流程自動化 (IPA) 和機器人流程自動化 (RPA) 解決方案可以更輕松地適應變化，確保測試和自動化與不斷發(fā)展的應用程序和流程保持同步。在低代碼開發(fā)環(huán)境中，如圖 1 所示，IAT、IPA 和 RPA 可以減少人工工作量并提高 SDLC 和流程自動化中的測試覆蓋率、準確性和效率。

    智能應用
    2024-07-16
    RPA IAT IPA

  • 使用 Python 進行機器學習：數(shù)據(jù)預處理技術

    機器學習仍然是發(fā)展最快、需求量最大的技術領域之一。機器學習是人工智能的一個分支，它使計算機系統(tǒng)能夠學習和采用類似人類的特質，最終導??致人工智能機器的發(fā)展。 下表列出了人工智能領域中，機器學習可以賦予計算機的八種關鍵類人特質。

  • 實踐中的代碼復雜性第二部分：人為本的代碼重要性

    以人為本的代碼的重要性，無論主要用戶是誰，編寫清晰易懂的代碼都會讓所有參與者受益。從加快協(xié)作和知識共享到減少維護和提高軟件質量。

  • 實踐中的代碼復雜性第一部分：軟件復雜性介紹

    想象一下，你走進一個熙熙攘攘的工作室——這里不是機器嗡嗡作響的地方，而是人們齊心協(xié)力的思想。這才是軟件編程的真正本質：集體努力，代碼不僅是機器的指令，也是開發(fā)人員的共同語言。然而，與口頭語言不同，代碼往往會成為一種晦澀難懂的方言，籠罩在復雜性之中，新手難以理解。這就是為人類編寫代碼的藝術發(fā)揮作用的地方，將神秘的腳本轉化為其他人可以輕松理解的敘述。

  • 軟件定義汽車中的 MLOps：集中式平臺方法

    ML 平臺應具有完善的實用程序來跟蹤訓練 ML 模型所需的數(shù)據(jù)沿襲，例如數(shù)據(jù)提取、數(shù)據(jù)轉換和用于訓練當前模型的最終數(shù)據(jù)集。良好跟蹤的數(shù)據(jù)沿襲可以幫助使用該平臺的功能團隊深入了解用于訓練模型的數(shù)據(jù)點，從而改進模型以有效地幫助該功能。

  • 人工智能在低代碼和無代碼開發(fā)中的作用

    大型語言模型 (LLM) 的出現(xiàn)導致人們急于將人工智能 (AI) 強行塞入每一種有意義的產(chǎn)品，以及相當一部分不有意義的產(chǎn)品。但有一個領域已經(jīng)證明人工智能是一個強大而有用的補充：低代碼和無代碼軟件開發(fā)。

  • 人工智能風險管理框架：面向人工智能開發(fā)人員的技術深度探究

    人工智能 (AI) 快速融入軟件系統(tǒng)，為軟件開發(fā)社區(qū)帶來了前所未有的機遇和挑戰(zhàn)。作為開發(fā)人員，我們不僅要負責構建功能齊全的 AI 系統(tǒng)，還要確保它們安全、合乎道德且負責任地運行。本文深入探討了NIST AI 風險管理框架的技術細節(jié)，為構建和部署 AI 解決方案的軟件開發(fā)人員提供具體指導。

  • 了解機器學習的貝葉斯建模和概率規(guī)劃

    傳統(tǒng)機器學習 (ML) 模型和 AI 技術通常存在一個嚴重缺陷：它們缺乏不確定性量化。這些模型通常提供點估計，而不考慮其預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外，傳統(tǒng) ML 模型需要大量數(shù)據(jù)，通常需要正確標記的數(shù)據(jù)，因此，在數(shù)據(jù)有限的問題上往往會遇到困難。此外，這些模型缺乏將專家領域知識或先驗信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果無法利用特定領域的見解，模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關鍵細微差別，并且往往無法發(fā)揮其潛力。ML 模型正變得越來越復雜和不透明，人們越來越需要數(shù)據(jù)和人工智能做出的決策具有更高的透明度和可問責性。

  • 了解 RLAIF：使用 AI 反饋擴展 LLM 對齊的技術概述

    隨著最近法學碩士 (LLM)的成就和關注，以及隨之而來的人工智能“夏季”，模型訓練方法開始復興，旨在盡快獲得最優(yōu)、性能最佳的模型。其中大部分是通過大規(guī)模實現(xiàn)的——更多芯片、更多數(shù)據(jù)、更多訓練步驟。然而，許多團隊一直專注于如何更高效、更智能地訓練這些模型，以實現(xiàn)預期結果。

    智能應用
    2024-07-16
    LLM RLAIF

  • 可解釋的人工智能：解讀 BERT 模型

    近年來，隨著人工智能的發(fā)展，專門針對人工智能的法規(guī)也應運而生，例如制藥行業(yè)的良好機器學習實踐 (GMLP) 和金融行業(yè)的模型風險管理 (MRM)，以及其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣泛法規(guī)，如歐盟的 GDPR 和加州的 CCPA。同樣，內部合規(guī)團隊在驗證基于模型預測的決策時可能也希望解釋模型的行為。例如，承保人希望了解為什么特定的貸款申請被 ML 模型標記為可疑。

  • 機器學習分類技術的進步對數(shù)據(jù)質量的改善

    數(shù)據(jù)質量差會導致信息驅動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學習 (ML) 分類算法已成為解決各種數(shù)據(jù)質量問題的有效工具，它通過自動查找和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。有各種方法和策略可用于將 ML 分類器應用于數(shù)據(jù)凈化、異常值識別、缺失值插補和記錄鏈接等任務。用于衡量機器學習模型在解決數(shù)據(jù)質量問題方面的有效性的評估標準和性能分析方法正在不斷發(fā)展。

  • 何時應將分布式 PostgreSQL 用于 Gen AI 應用程序？

    Postgres 繼續(xù)推動數(shù)據(jù)庫格局的發(fā)展，超越傳統(tǒng)的關系數(shù)據(jù)庫用例。其豐富的擴展和派生解決方案生態(tài)系統(tǒng)使 Postgres 成為一股強大的力量，尤其是在時間序列和地理空間等領域，以及最近的生成式 AI 工作負載。

  • 從架構師的視角看待，GenAI 時代的 API 安全革命

    作為一名經(jīng)驗豐富的安全架構師，我見證了人工智能和機器學習對軟件開發(fā)領域的變革性影響，尤其是在API 安全方面。GenAI 的出現(xiàn)及其快速生成代碼和整個應用程序的能力為創(chuàng)新帶來了前所未有的機會。然而，這種開發(fā)速度的加速也帶來了復雜的安全挑戰(zhàn)，需要先進的解決方案。

  • 在Lyra-T板上使用GPIO引腳詳解

    隨著物聯(lián)網(wǎng)(IoT)和嵌入式系統(tǒng)的迅猛發(fā)展，GPIO(General-Purpose Input/Output，通用輸入/輸出)引腳在微控制器和嵌入式開發(fā)板中的應用愈發(fā)廣泛。GPIO引腳允許用戶直接控制硬件設備的輸入和輸出，是嵌入式系統(tǒng)開發(fā)中的關鍵組成部分。本文將詳細介紹如何在Lyra-T板上使用GPIO引腳，包括GPIO的基本概念、Lyra-T板的GPIO引腳配置、以及通過編程實現(xiàn)對GPIO引腳的控制等。

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