• 使用和学习人工智能堆栈的lm驱动产品，建立AI膳食计划，第3部分，创建数据集并进行实践

    现在我们准备开始收集数据了!但是我们有一些选择,我们必须决定前进的道路。基本上,我们可以有两种方法来收集数据:使用现有数据或创建新数据。

    智能应用
    2024-09-09
    人工智能 膳食规划

  • 边缘计算的下一步发展是什么？

    在一系列行业中,特别是在工业自动化的纵向领域,人们普遍认为,将现代计算机资源与基于云的软件生命周期管理模型相结合,将变得越来越普遍。将虚拟计算机资源放置在创建多个数据流的地方是很好的。这是解决纯粹云计算方法无法解决的系统延迟、隐私、成本和弹性挑战的途径。2010年左右,思科系统公司在"雾计算"的标签下启动了这种范式转变,并逐步转变为现在所谓的边缘计算。

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    2024-09-09
    工业自动化 边缘计算

  • 改善数据质量的机器学习分类技术的进展

    数据质量差会导致信息驱动系统中的分析和决策不准确。机器学习(ML)分类算法已成为解决一系列问题的有效工具。 数据质量 通过自动发现和纠正数据集中的异常来解决问题。将ML分类器应用于数据提纯、异常值识别、缺失值估算和记录链接等任务有多种方法和策略。用于衡量机器学习模型在解决数据质量问题方面的效力的评价标准和性能分析方法正在演变。

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    2024-09-09
    机器学习 数据质量

  • 建立使用语义内核的智能人工智能代理逐步指南

    在本文中,我们将探讨如何使用智能人工智能代理 蓝色开放人工智能 和语义内核(微软C#SDK)。你可以把它和 打开人工智能 开放的人工智能,拥抱的脸,或任何其他的模特。我们将介绍基本原理,深入研究实现细节,并在 C# .无论你是初学者还是有经验的开发人员,这个指南将帮助你利用人工智能的力量为你的应用程序服务。

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    2024-09-09
    语义内核 人工智能

  • 解释人工智能解释伯特模型

    近年来,随着人工智能的发展,出现了专门针对人工智能的法规,例如,在制药业和金融业的模型风险管理中出现了良好的机器学习做法,其他涉及数据隐私的广谱法规,欧盟的《电子商务规则》和加利福尼亚的《计算机风险管理法》。同样,内部合规团队在根据模型预测验证决策时也可能希望解释模型的行为。例如,承销商想知道为什么一个特定的贷款申请被一个ML模型标记为可疑。

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    伯特模型 人工智能

  • 了解贝叶斯建模和机器学习概率编程

    传统的机器学习模型和人工智能技术往往存在一个严重的缺陷:它们缺乏不确定性的量化。这些模型通常提供点估计,而不考虑预测的不确定性。这种限制削弱了评估模型输出可靠性的能力。此外,传统的ML模型缺乏数据,往往需要正确的标记数据,因此,往往难以解决数据有限的问题。此外,这些模型缺乏将专家领域知识或先前信念纳入模型的系统框架。如果没有利用特定领域的洞察力的能力,模型可能会忽略数据中的关键细微差别,并倾向于无法发挥其潜力。毫升模型变得越来越复杂和不透明,虽然越来越多的人要求在根据数据和大赦国际作出的决定中增加透明度和问责制。

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    2024-09-09
    机器学习 贝叶斯建模

  • 模拟内存计算如何解决边缘人工智能的功率挑战

    机器学习和深度学习已经是我们生活的组成部分.人工智能(AI)的应用,通过自然语言处理(NLP),图像分类和目标检测深入嵌入我们使用的许多设备。大多数人工智能应用程序都是通过云基引擎提供的,这些引擎可以很好地处理它们所使用的内容,比如在gmail中输入电子邮件响应时获取单词预测。

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    2024-09-09
    边缘人工智能 模拟内存

  • 人工智能膳食规划，建立评估工具包

    我们的重点从评估一般LM能力转移到评估我们特定的膳食计划模型的性能。这意味着仔细判断我们的提示的有效性和由此产生的膳食计划的质量。在此之前,我们需要组装我们的工具包:

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    2024-09-09
    人工智能 膳食规划

  • 人工智能膳食规划，纳入真实世界数据进行验证

    设计一套不同的验证方案,以密切反映现实世界的场景和用户请求。这种真实的评估确保了机器人能够处理用户可能提出的多样化、有时不可预测的请求。

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    2024-09-09
    人工智能 膳食规划

  • 人工智能膳食规划，味道测试和方案微调

    当我们投入了全部精力去创造一个尖端的人工智能膳食计划。你精心挑选了正确的成分,通过训练,小心地把它们混合在一起,现在你的LMA设计已准备好为你提供美食的乐趣。但是在你向全世界展示它之前,有一个关键的步骤:彻底的味道测试!这就是一个强有力的评估框架成为你最有价值的工具的地方。

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    2024-09-09
    人工智能 膳食规划

  • 人工智能膳食规划，训练我们的模型

    在上一节中,我们收集了人工智能创造的关键"成分"--数据。这是我们模式的基础。请记住,配料的质量(您的数据)直接影响最后一道菜的质量(您的模型的性能)。

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    2024-09-09
    人工智能 膳食规划

  • 人工智能在低码和无码开发中的作用

    大型语言模型(LLMS)的出现,导致了对每一个有意义的产品(人工智能)和相当一部分没有意义的产品(人工智能)的快速开发。但有一个领域已经证明人工智能是一个强大而有用的补充:低代码和无代码软件开发。

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    2024-09-09
    大型语言模型 人工智能

  • 通过三维图像拼接算法增强视觉传感器能力

    飞行时间相机在工业应用中越来越受欢迎,特别是在机器人技术中,这归功于它们具有非凡的深度计算和红外成像能力。尽管有这些优点,光学系统固有的复杂性往往限制了视野,限制了独立的功能。本文讨论了一种为支持主机处理器设计的三维图像拼接算法,消除了云计算的需要。该算法无缝地结合了来自多台自由度相机的红外和深度数据,产生了一个连续的、高质量的3D图像,并将视野扩展到独立单位之外。拼接的3D数据能够应用最先进的深度学习网络--在移动机器人应用中特别有价值--来彻底改变与3D环境的可视化和互动。

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    2024-09-09
    视觉传感器 三维图像

  • 小规模任务的神经网络应用

    在过去10-15年中,人工神经网络领域的发展迅速。典型的应用是图像处理、声音等领域的高维数据.然而,在机器学习中,系统输入的数据量很小的任务很少:例如,异常事件建模、处理人工收集的分析数据、分析低频传感器的信号等。在这种情况下,一个重要阶段是对系统训练有素的特点("特点")进行认真的工作,特别是从现有的基本特点中产生新的特点,这将能够提高设计系统的性能质量。手动方法通常用于这种生成,但是一个好的选择是使用神经网络,它不仅能够学习基本的数学运算,而且能够识别输入数据中极其复杂的模式。

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    2024-09-09
    神经网络 图像处理

  • 在边缘培训人工智能模型

    近年来,各类公司纷纷引进和推广深层次学习技术.然而,在深入学习方面,仍有两大问题有待解决。一种是需要准备大量的训练数据,另一种是在最初训练阶段需要大量的反向传播和其他计算。后者通常在具有高性能的GPS的服务器上执行,位于云中,因此非常耗电。因此,在边缘设备上进行训练是不现实的。然而,有一种技术可以执行训练和推理,从少量数据中提取特征。这种技术被称为稀疏建模。

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    人工智能模型 边缘培训
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