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“从零开始训练BERT的终极指南：完结篇”

“构建和训练您自己的BERT模型”

勇敢学习机器学习：深入了解 F1、召回率、精确率和 ROC 曲线

欢迎回到我们的“勇敢学习机器学习”系列之旅在本节中，我们将探索指标的微妙世界许多资源介绍这些指标或深入研究它们的…

让我们来探索迁移学习…

有许多对迁移学习进行描述的定义——它本质上涉及利用预训练模型的知识来解决新问题使用迁移学习有很多好处...

我们需要多少数据？在机器学习和安全考虑中保持平衡

对于数据科学家来说，没有数据过多的说法但是当我们从组织环境的更广泛角度来看待问题时，我们必须在目标与其他考虑之间进行...

非结构化数据漏斗

非结构化数据采用多种形式通常以文本为主，但可能包含日期、数字和字典等数据数据工程师通常在......中遇到非结构化数据

用Rust构建一个跨平台的TFIDF文本摘要生成器

自然语言处理（NLP）工具和实用程序在Python生态系统中得到了大幅发展，使得开发人员从各个层面都能够在规模上构建高质量的语...

大型语言模型和向量数据库用于新闻推荐

大型语言模型（LLMs）在机器学习社区中引起了全球关注，近期发布了Chat-GPT、Bard等生成式AI工具其中一个核心思想...

“在现实世界应用中解决广义线性模型中的自相关问题”

在线性回归中最大的问题之一是自相关残差在这个背景下，这篇文章重新审视了线性回归，并深入探讨了科克伦-奥尔科特程序作为解...

如何使用配置参数改善ChatGPT输出效果

最近我一直在阅读David Clinton的一本非常有趣的书，《The Complete Obsolete Guide to Generative AI》这本书由Manning出版...

束搜索：序列模型中最常用的算法

想象一下，你是一个像ChatGPT这样的AI语言模型，正在完成一句话你如何选择下一个词，使它不仅在语法上正确，而且在语境上相关...

在决策树中，打包是否有助于防止过拟合？

决策树是一类机器学习算法，以其解决分类和回归问题的能力以及提供易于解释性而闻名…

用于高效解决特定数据处理任务的3个Python操作

传递给您的原始数据几乎总是与首选或必需格式不同您的工作流程始于将原始数据转换为指定的选择格式，这需要...

通过精炼身份偏好优化 (IPO)来细化更好的聊天模型

身份政策优化（IPO）目标比RLHF和DPO更简单且更好地设计，可从训练数据中进行学习

2024年数据科学家必备的前26个数据科学工具

简介 数据科学领域正在快速发展，要保持领先地位需要利用最新和最强大的工具。2024年，数据科学家有很多选择，涵盖了他们工作...

在一个机器学习项目中别犯我犯过的同样错误！

我的旅程始于我在大学开始学习机器学习的基础知识时，我以前做了很多项目来深入了解事物的工作原理这有助于...

金融领域的AI接管：从自动化交易到个性化银行

金融行业正经历一场革命性的转变，这在很大程度上是由人工智能（AI）的出现和整合所驱动的这项技术不仅仅是一个附加组件，而...

跟踪Python的会话内存使用情况：使用Tracemem

Tracemem 是一个轻量级的 Python 分析工具，允许您在特定时刻测量 Python 会话的完整内存使用情况，并跟踪后续变化这可以用于...

解开决策：人工智能架起理论框架与技术进步的桥梁

我们的生活由持续不断的决策和选择组成由于我们决策的后果可能导致相当大的经济和社会影响，决策研究备受重视...

勇于学习机器学习：解密L1和L2正则化（第四部分）

欢迎回到“勇于学习机器学习：揭开L1和L2正则化的秘密”的第四篇文章上一次，我们的导师和学员通过某种视角探索了L1和L2正则化...

你明白我在说什么吗？人类与机器智能

在本文中，我们试图探索智能的概念以及计算机程序成为智能的含义我们将在不同的术语和相关概念之间起舞...