Публикации по теме 'data-science'
Раскрытие возможностей векторных баз данных в приложениях с большими языковыми моделями: реальный пример…
В быстро развивающейся области обработки естественного языка (NLP) модели больших языков (LLM), такие как GPT-3.5, меняют способ нашего взаимодействия с технологиями. Эти сложные модели произвели революцию в этой области, поскольку они распознают и генерируют человекоподобный текст. Но что повышает их производительность, делая вашего чат-бота менее похожим на робота и больше похожим на человека, так это невоспетый герой: база данных векторов.
Мощность памяти векторных баз данных в LLM..
ИИ, машинное обучение, глубокое обучение и наука о данных
Вокруг этой базовой концепции так много путаницы. Часто люди спрашивают меня, в чем реальная разница между этими терминами: искусственный интеллект, машинное обучение, глубокое обучение и наука о данных.
Каждый термин имеет очень важное значение. Но понимание основной разницы потребует больших усилий, чтобы поглотить разницу. Я могу просто написать определения для всех этих терминов, давайте проверим это. Но достаточно ли этого, чтобы понять магию этого черного ящика?
Люди изо..
Варианты использования машинного обучения в электронном обучении
В последние годы машинное обучение (МО) трансформирует различные отрасли, и электронное обучение не является исключением. В связи с растущим спросом на онлайн-обучение машинное обучение превратилось в важнейший инструмент для улучшения процесса обучения. В этом блоге мы рассмотрим некоторые варианты использования машинного обучения в электронном обучении.
Индивидуальное обучение:
Алгоритмы машинного обучения можно использовать для анализа истории обучения, предпочтений и..
Обработка естественного языка
Обработка естественного языка
Вы когда-нибудь задумывались, как клавиатура Google может знать правильное написание слова, которое вы печатаете, или даже предсказывать, что вы, скорее всего, наберете после этого слова? Вы когда-нибудь задумывались о том, как приложения в наших мобильных телефонах могут читать ту же фразу, которую мы произносим в микрофон?
Преодоление разрыва между тем, что говорят люди, и тем, что читают машины, всегда было предметом переговоров. Обработка естественного..
Применение предварительно обученных языковых моделей, часть 3 (искусственный интеллект)
Начало работы с предварительно обученными языковыми моделями
Предварительно обученные языковые модели: упрощение Улица Сезам в мире НЛП towardsdatascience.com
LMPriors: предварительно обученные языковые модели как априорные задачи (arXiv)
Автор: Кристи Чой , Крис Канди , Санджари Шривастава , Стефано Эрмон
Аннотация . В частности, в режимах с низким объемом данных нерешенной задачей машинного обучения является..
Многопроцессорная гонка: столкновение параллельных и последовательных команд
Введение
В этой статье мы попытаемся показать эффективность и мощь параллельной обработки в Python с использованием гонки.
При одновременной обработке несколько задач могут выполняться одновременно. Если задачи связаны с вводом-выводом (ожидание ввода-вывода), а не с привязкой к ЦП (ожидание ЦП), тогда параллельная обработка может быть очень эффективной.
Чтобы проиллюстрировать этот момент, я создал гонку. В гонке примут участие две команды. Последовательная команда и..
Жаргон машинного обучения
Во время своего путешествия по науке о данных я столкнулся с большим количеством жаргона. Это приводит к большому количеству запросов в Google, которые просто ведут в кроличью нору. Следующее, что я знаю, прошло два часа. Сегодня я прочитал сообщение на LinkedIn об электронном письме, которое Илон Маск разослал сотрудникам Tesla (вероятно, это фальшивка), о его шести правилах продуктивности. Один привлек мое внимание,
Будьте ясны, а не умны.
Избегайте бессмысленных слов и..
Новые материалы
[Архив поста] Предварительная обработка данных МРТ для PROSTATex Challenge
Обратите внимание, что этот пост предназначен для моих собственных образовательных целей.
https://github.com/saifengliu/PROSTATex/blob/master/prostatex-data-preprocessing-20180425.pdf
Как..
Я обязательно пройду курс.
Я обязательно пройду курс. Я взял версию Python несколько лет назад на EDX (Введение в вычислительное мышление в Python), который преподавал великий профессор Эрик Гримсон из Массачусетского..
Регрессивный анализ
Регрессивный анализ
RASeries#3 — Регрессия
Регресс?
Как только мы определим, что между X и Y существует значительная линейная зависимость, для представления этой линейной зависимости..
Что делать, когда травят?
Расскажите об этом своим родителям. Если это произойдет даже в школе, немедленно сообщите об этом администрации школы. Чтобы сообщить о:
Facebook, нажмите здесь:..
Шаблон проектирования посредника — 3-минутная серия
Это супер коммуникатор и центральный контроллер.
_00 / Концепция
Инкапсулируйте всю бизнес-логику внутри посредника. Участник будет общаться только с Медиатором. Он не будет знать, есть..
Первые принципы программирования: секрет раскрытия вашего потенциала и создания прорыва…
Раскройте свой творческий потенциал и выделитесь среди остальных: руководство для начинающих по основам программирования
Когда дело доходит до решения проблем и создания инновационных..
Наш взгляд на IJCAI 2022
Международная объединенная конференция по искусственному интеллекту (IJCAI) — главное событие для исследователей, работающих во всех областях ИИ.
Среди специализированных треков по глубокому..