近年来，随着大型语言模型（LLMs）的出现以及改进了该领域最先进技术的各种新技术的出现，机器学习经历了深刻的变革。其中大部分进展主要最初在研究论文中披露，这些论文在引入新技术的同时，也重塑了我们对该领域的理解和方法。数量 […]
2024 年强化学习的 5 大突破性应用
强化学习（RL）已成为人工智能领域一个强大的范例，它使机器能够通过与环境的互动来学习最优行为。在 RL 中，代理通过执行动作并接收奖励或惩罚来学习做决策，最终目标是随着时间的推移最大化累积奖励。这种方法在 […] 取得了显著的进步。
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中发挥了重要作用，尤其是在自然语言处理 (NLP) 领域。他们贡献良多，因为 Hugging Face 专注于构建一个平台，让社区可以轻松地公开访问模型、工具和数据集。这就是为什么 Hugging Face 成为一个为 […] 做出贡献的地方。
2024 年机器学习必备的 10 个 Python 库
随着我们进入 2024 年，机器学习 (ML) 继续以惊人的速度发展。Python 凭借其丰富的库生态系统，仍然处于 ML 开发的最前沿。在本博文中，我们将探讨 2024 年主导 ML 领域的十大 Python 库、自 2020 年以来该领域的变化以及关键 […]
捕捉曲线：多项式回归的高级建模
在机器学习中分析变量之间的关系时，我们常常发现直线无法完全说明问题。这就是多项式变换发挥作用的地方，它为我们的回归模型增加了层次，而不会使计算过程复杂化。通过将我们的特征转换为其多项式对应项——平方、立方和其他高次项——我们赋予了线性模型 […]
贝叶斯统计学简明入门
贝叶斯统计是统计学中一个不太 প্রচলিত 的子领域，它基于对概率概念的特定理解。本文通过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，以此唤醒您对此迷人主题的好奇心。引言统计学构成了 […]
解释线性回归模型中的系数
线性回归模型是机器学习的基础。仅仅拟合一条直线并读取系数就能告诉我们很多信息。但是，我们如何从这些模型中提取和解释系数，以了解它们对预测结果的影响呢？本文将通过探索各种场景来演示如何解释系数。我们将探讨 […]
使用NumPy进行基本统计分析
引言统计分析在数据科学中很重要。它有助于我们更好地理解数据。NumPy 是 Python 中用于数值运算的关键库。它简化并加快了这一过程。在本文中，我们将探讨 NumPy 提供的用于基本统计分析的几个函数。NumPy 是 Python 中用于数值计算的库。它帮助 […]
在本地使用 Gemma 2 的 3 种方式
在 Gemma 1 大获成功之后，Google 团队推出了一个更先进的模型系列，名为 Gemma 2。这一新的大型语言模型 (LLM) 系列包括参数为 90 亿 (9B) 和 270 亿 (27B) 的模型。Gemma 2 比其前代产品提供了更高的性能和更强的推理效率，并且在安全方面 […]
能为任何简历增值的7个机器学习项目
边做边学是掌握成为机器学习工程师必备技能的最佳方式。而不是仅仅关注简单的分类和回归模型。在本博客中，我们将重点介绍能够为您的简历增添价值并吸引招聘人员和招聘经理的先进机器学习项目。我们将学习计算机视觉 […]