本文通过清晰的指南,解释了如何为不同类型的现实世界和业务问题选择合适的机器学习(ML)算法或模型。了解如何选择合适的 ML 算法至关重要,因为任何 ML 项目的成功都取决于此选择的正确性。本文首先介绍了一个 [...]

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自然语言生成(NLG)是人工智能(AI)领域一个引人入胜的领域,更具体地说是自然语言处理(NLP)领域,旨在使机器能够生成类似人类的文本,以促进解决问题的人机通信。本文探讨了 NLG 是什么,它是如何工作的,以及该领域近年来是如何发展的,同时强调了它的 [...]
查看本系列之前的文章:理解 RAG 第一部分:为什么需要它 理解 RAG 第二部分:经典 RAG 如何工作 在介绍了 RAG 是什么、它在大型语言模型(LLM)中的重要性以及经典的 RAG 检索器-生成器系统是什么样子之后,本系列的第三篇文章 [...]
计算机视觉是人工智能(AI)的一个分支,研究机器如何解释和理解视觉信息,例如图像和视频。如今,大多数计算机视觉模型都基于深度学习架构,如卷积神经网络(CNN),它们在图像分类、目标检测和分割等任务中表现出色。然而,必需的 [...]
在本系列的第一篇文章中,我们介绍了检索增强生成(RAG),并解释了它成为扩展传统大型语言模型(LLM)能力所必需的。我们还简要概述了 RAG 的关键思想:从外部知识库检索上下文相关的信息,以确保 LLM 生成准确且最新的 [...]
自然语言处理(NLP)是人工智能(AI)的一个领域,旨在教会计算机理解书面和口头人类语言,并通过使用此类语言与人类进行交互。虽然传统的 NLP 方法已经被研究了几十年,但近年来大型语言模型(LLM)的出现几乎已经主导了所有发展 [...]
很少有数据科学项目可以免除数据清理的必要性。数据清理包括准备数据的初始步骤。其具体目的是仅保留数据中相关的有用信息,无论是用于后续分析、作为 AI 或机器学习模型的输入,还是 [...]
在掌握这门迷人的 AI 学科的过程中,选择一个机器学习(ML)库来学习和使用至关重要。了解 Scikit-learn 和 TensorFlow 等流行库的优势和局限性,对于选择适合您需求的库至关重要。本文讨论并比较了这两个流行的 Python 库 [...]
贝叶斯统计是统计学中一个不那么主流的子领域,它基于概率概念的一个特定视角。本文通过一种温和且主要非技术性的叙述,介绍并揭示了贝叶斯统计是什么,以及它与频率统计的区别,以激发您对这个迷人主题的兴趣。引言统计学构成了 [...]