与传统软件项目相比，机器学习项目的协作方式略有不同。在机器学习项目中，工程师们处理的是数据、模型和源代码。此外，他们还需要共享特征、模型实验结果和管道。您不能简单地将任何代码共享平台用于机器学习项目；您 […]
通过 Diffusers 进一步优化 Stable Diffusion 流水线
有许多方法可以访问 Stable Diffusion 模型并生成高质量图像。一种流行的方法是使用 Diffusers Python 库。它为 Stable Diffusion 提供了一个简单的接口，可以轻松利用这些强大的 AI 图像生成模型。Diffusers 降低了使用最先进的生成式 AI 的门槛，从而可以快速进行实验 […]
5个有用的损失函数
机器学习中的损失函数是一个数学公式，用于计算模型预测输出与实际输出之间的差异。然后，该损失函数用于稍微更改模型权重，然后检查模型性能是否有所提高。机器学习算法的目标是 […]
使用 Python 运行 Stable Diffusion
Stable Diffusion 是一个可以生成图片的深度学习模型。本质上，它是一个程序，您可以提供输入（例如文本提示）并获得代表像素数组的张量，然后您可以将其保存为图像文件。您不必 […]
来自顶尖大学的 5 门免费机器学习课程
如果您正在阅读本文，我假设您已经知道什么是机器学习。但为了快速回顾一下，它就是让计算机足够智能，可以完成以前由人类完成的工作，例如使用面部识别来点名。总之，言归正传，我知道有很多 […]
高效部署机器学习模型的技巧
简介 将机器学习模型部署到现实世界是部署人工智能技术和系统的过程中的重要组成部分。不幸的是，模型部署之路可能充满挑战。部署过程通常以数据准备 […]
数据科学入门（7天迷你课程）
数据科学利用数学来分析数据、提炼信息并讲述故事。数据科学的结果可能只是严格地证实一个假设，或者从数据中发现一些有用的属性。在数据科学中，您可以使用许多工具，从基础统计学到复杂的机器学习模型。即使是 […]
处理机器学习中不平衡数据的技巧
引言 在机器学习中，不完美的数据是常态而非例外。同样常见的是二分类不平衡，即训练数据中的类别保持多数/少数类，或存在中度倾斜。不平衡数据可能会因产生模型选择偏差而削弱机器学习模型。因此，为了模型性能和 […]
为初学者解读 5 种基本分类算法
引言 分类算法是数据科学的核心，它们帮助我们将数据分类并组织到预定义的类别中。这些算法广泛应用于各种场景，从垃圾邮件检测和医学诊断到图像识别和客户画像。正因如此，数据科学新手必须了解 […]
5 个入门 LLM 的必备免费工具
引言 大型语言模型 (LLM) 在各种任务中变得非常普遍且有用，但新用户可能会被大量的 LLM 工具和实用程序所恐吓。本文重点介绍 5 种可用且广泛有用的工具，它们都是免费的，旨在帮助不断成熟的思维 […]