大型语言模型（LLM）是当前的热门话题，每个人都在参与这一新趋势。公司正在寻找 LLM 工程师，他们可以开发和实施 AI 解决方案，通过自动化、客户服务、推荐、问题解决和调试来优化其工作流程并降低成本。与其担心 AI 会取代 […]
如何有效使用 Stable Diffusion
从提示到图片，Stable Diffusion 是一个包含许多组件和参数的管道。所有这些组件协同工作以产生输出。如果一个组件的行为不同，输出就会改变。因此，糟糕的设置很容易毁掉你的图片。在这篇文章中，你将看到：Stable […]的各个组件如何工作。
每位机器学习初学者都应了解的 7 个关键术语
如果你是机器学习新手，理解基本术语至关重要。了解关键术语可以帮助你更好地理解基础知识。以下是每个初学者都应该知道的 7 个基本术语。这些术语将为你打下坚实的机器学习知识基础。 1. 算法 算法是一组计算机遵循的规则 […]
5 个用于数据清洗的 Python DIY 函数
数据清理：无论你喜欢还是讨厌它，你很可能花了很多时间在这上面。这是我们选择的。在没有先清理数据的情况下，不可能理解、分析或建模数据。确保我们有可重复使用的数据清理工具至关重要。为此，这里有 5 个 DIY 函数 […]
AutoML 简介：自动化机器学习工作流程
AutoML 是专为技术和非技术专家设计的工具。它简化了训练机器学习模型的过程。你只需提供数据集，它就会为你提供最适合你用例的模型。你不必长时间编码或 […]
在 Stable Diffusion 中使用 ControlNet
ControlNet 是一个神经网络，可以通过添加额外条件来改进 Stable Diffusion 中的图像生成。这使得用户可以更精确地控制生成的图像。ControlNet 模型允许用户仅使用一个提示就能生成一致的图像，而无需尝试不同的提示。在这篇文章中，你将学习如何 […]
机器学习采纳中的 5 个挑战及如何克服它们
机器学习为各行业的企业和组织提供了变革性的机遇。从改善客户体验到优化运营和推动创新，机器学习的应用非常广泛。然而，采用机器学习解决方案并非没有挑战。这些挑战涉及数据质量、技术复杂性、基础设施要求和成本限制等。理解这些 […]
理解LangChain LLM输出解析器
大型语言模型（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 可以完成许多任务，例如回答问题、进行摘要、规划事件等等。但是，有时 LLM 生成的输出可能不符合我们的标准。例如，生成的文本 […]
在客户细分中使用机器学习
过去，企业根据年龄或性别等简单因素对客户进行分组。现在，机器学习改变了这一过程。机器学习算法可以分析大量数据。在本文中，我们将探讨机器学习如何改进客户细分。客户细分简介 客户细分将客户划分为不同的组。这些组 […]
有效训练机器学习模型的技巧
在机器学习项目中，要实现最佳的模型性能，需要关注训练过程中的各个步骤。但在关注模型训练的技术细节之前，重要的是要定义问题、理解上下文并详细分析数据集。一旦你对问题和数据有了扎实的掌握， […]