赞助内容 为了提升数据和人工智能爱好者的职业前景，365 Data Science 公司推出了一款名为 InterviewAce 的创新性人工智能驱动的面试准备工具。这个尖端平台旨在彻底改变有志于成为数据专业人士的人们准备工作面试的方式，提供了技术与个性化指导的独特结合。InterviewAce 站在 […]
理解 RAG III：融合检索和重排序
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) 上下文中的重要性以及经典的 RAG 检索器-生成器系统是什么样的之后，本系列的第三篇文章 […]
5 本免费的计算机视觉书籍
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上表现出色。然而，必需的 […]
部署机器学习模型的实用指南
作为一名数据科学家，您可能知道如何构建机器学习模型。但只有在部署模型后，您才能获得有用的机器学习解决方案。如果您想了解更多关于部署机器学习模型的信息，本指南适合您。构建和部署机器学习模型所涉及的步骤 […]
7个您可能不知道的Scikit-Learn技巧
作为具有 Python 编程技能的数据科学家，我们经常使用 Scikit-Learn。它是一个机器学习包，通常会先教给新用户，并且可以一直用到生产环境中。然而，大部分教授的内容是基本实现，Scikit-Learn 包含许多改进我们数据工作流程的秘密。本文将讨论 […]
解释和交流数据科学结果
作为数据科学家，我们通常会投入大量时间和精力进行数据准备、模型开发和优化。然而，我们工作的真正价值在于我们能否有效地解释我们的发现并将其传达给利益相关者。这个过程不仅涉及理解我们模型的技��方面，还涉及将复杂的分析转化为 […]
理解RAG第二部分：经典RAG如何工作
在本系列的第一篇文章中，我们介绍了检索增强生成 (RAG)，并解释了它对于扩展传统大型语言模型 (LLM) 的能力是必不可少的。我们还简要概述了 RAG 的核心思想：从外部知识库检索与上下文相关的信息，以确保 LLM 能够生成准确和最新的 […]
从特征到性能：构建稳健的预测模型
特征工程和模型训练是实现从原始数据到预测能力的转化的核心，连接了初步探索和最终见解。本指南探讨了识别重要变量、创建新特征和选择合适算法的技术。我们还将介绍重要的预处理技术，如处理缺失数据和对类别变量进行编码。这些方法适用于 […]
5个免费数据集，助您开启机器学习项目
网上有许多免费数据集可以帮助您练习和学习。这些数据集允许您尝试不同的机器学习技术并提高您的技能。您可以在 Kaggle 和 UCI 机器学习库等平台上找到这些数据集。以下是五个可以帮助您启动机器学习项目的免费数据集。1. […]
理解 RAG 第一部分：为什么需要它
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 NLP 方法已经研究了几十年，但大型语言模型 (LLM) 的出现几乎主导了所有发展 […]