机器学习持续为社会带来各种形式的益处，并已融入社会。这意味着机器学习职业将随着时间的推移变得越来越重要。机器学习职业是许多人追求的目标；然而，开始这段旅程并非易事。除此之外，即使您已经开始 [...]
作者存档 | Cornellius Yudha Wijaya
RAG 幻觉检测技术
引言 大型语言模型 (LLM) 在问答、翻译、摘要等众多应用中都很有用，并且该领域的最新进展提高了其潜力。正如您无疑所知，有时 LLM 会提供事实错误答案，特别是当给定输入提示所需的响应未被表示 [...]
7 种下一代提示工程技术
随着 ChatGPT 和 Gemini 等大型语言模型 (LLM) 产品风靡全球，我们需要调整我们的技能以跟上潮流。在现代，我们需要的一项技能是提示工程。提示工程是设计有效提示以优化 LLM 性能和输出的策略。通过构建 [...]
2025 年值得关注的 7 个机器学习趋势
机器学习现在是近期技术进步的基石，尤其是在当前的生成式人工智能浪潮中。许多人使用 ChatGPT、Perplexity 和 Midjourney 等工具来帮助他们的日常工作，这有力地证明了机器学习将继续塑造我们长久以来处理工作的方式。结尾 [...]
构建稳健的机器学习管道：最佳实践与常见陷阱
在现实生活中，机器学习模型并不是一个只产生预测的独立对象。它是扩展系统的一部分，只有当我们一起管理它时，它才能提供价值。我们需要机器学习 (ML) 管道来运行模型并提供价值。构建 ML 管道需要我们 [...]
10 Python 一行代码，助您提升数据科学工作流程
Python 是最受欢迎的数据科学编程语言，因为它用途广泛且拥有大量的社区支持。鉴于其使用广泛，有许多方法可以改进我们的数据科学工作流程，而您可能不知道。在本文中，我们将探讨十种不同的 Python 简写命令，它们将提高您的数据 [...]
7个您可能不知道的Scikit-Learn技巧
作为拥有 Python 编程技能的数据科学家，我们经常使用 Scikit-Learn。它是一种通常在初期教授给新用户的机器学习包，并可一直用于生产。然而，我们所学的很多内容都是基本实现，而 Scikit-Learn 包含许多可以改进我们数据工作流程的秘密。本文将讨论 [...]
关于 Hugging Face 模型中心和社区，你需要了解的一切
Hugging Face 在机器学习应用技术的突破方面做出了重大贡献，特别是在自然语言处理领域。他们之所以能做出如此大的贡献，是因为 Hugging Face 专注于构建一个平台，使社区能够轻松地公开访问模型、工具和数据集。这就是为什么 Hugging Face 成为贡献 [...]
理解LangChain LLM输出解析器
大型语言模型，或称 LLM，彻底改变了人们的工作方式。通过帮助用户根据文本提示生成答案，LLM 可以完成许多工作，例如回答问题、总结、计划活动等。然而，有时 LLM 的输出不符合我们的标准。例如，生成的文本 [...]
开始深度学习的 5 个技巧
深度学习是机器学习的一个子集，已成为许多技术突破的基石。深度学习的核心是受人脑启发的模型，我们称之为神经网络。与传统机器学习模型相反，深度学习可以自动从数据中找到特征表示。这就是为什么 [...]