• 虹膜識別應(yīng)用中圖像采集的工作原理

    虹膜識別在全球的使用率正在趕超指紋和人臉識別等其他流行的生物識別應(yīng)用。虹膜識別是一種高精度技術(shù)，因為人類的虹膜圖案不會隨著年齡的增長而改變，而且更難偽造。然而，虹膜的合格圖像也比人臉或指紋更難捕捉。

  • AWSCDK基礎(chǔ)結(jié)構(gòu)作為抽象數(shù)據(jù)類型，第一部分

    基礎(chǔ)設(shè)施作為代碼(IaC)，是一種用代碼定義基礎(chǔ)設(shè)施元素的實踐。這與通過GUI(圖形用戶界面)來實現(xiàn)它相反，例如，AWS控制臺。其思想是，為了具有確定性和可重復性，云基礎(chǔ)設(shè)施必須在一個基于用編程語言表達的模型的抽象描述中被捕獲，以便允許操作的自動化，否則應(yīng)該手動執(zhí)行。

  • 建立安全的人工智能管理系統(tǒng)防止數(shù)據(jù)被破壞的技術(shù)

    隨著人工智能的不斷發(fā)展,?大型語言模型 從醫(yī)療保健到金融,在各個行業(yè)都變得越來越普遍。然而,隨著它們的使用日益增多,確保API的安全是至關(guān)重要的責任,使這些模型能夠與外部系統(tǒng)交互。開發(fā)人員發(fā)展方案方法對設(shè)計和實施至關(guān)重要?安全API 對于人工智能LLMS,確保敏感數(shù)據(jù)不受可能的破壞。本文探討了創(chuàng)建安全的人工智能LLIMIS的最佳實踐,并探討了開發(fā)人員信息管理系統(tǒng)在防止數(shù)據(jù)破壞方面的重要作用。

  • 建立強大的人工智能和機器學習管道最佳做法和工具

    人工智能和機器學習已經(jīng)從實驗技術(shù)演變?yōu)楝F(xiàn)代商業(yè)戰(zhàn)略的重要組成部分。有效構(gòu)建和部署AI/ML模型的公司獲得了顯著的競爭優(yōu)勢,但創(chuàng)建一個功能齊全的AI系統(tǒng)是復雜的,涉及多個階段。

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從感知到深入學習

    從受到人類大腦的啟發(fā),到發(fā)展出能夠獲得非凡成就的復雜模型,?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 已經(jīng)走了很長一段路。在接下來的博客中,我們將深入討論神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的技術(shù)歷程--從基本感知器到先進的深度學習架構(gòu),推動人工智能的創(chuàng)新。

  • 如何縮放RAG并構(gòu)建更精確的LLMS

    恢復增強一代 RAG已經(jīng)成為一種主要的模式,以消除幻覺和其他影響大型語言模型內(nèi)容生成的不準確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)來有效和高效地擴展。數(shù)據(jù)流方法為向LLMS提供大量不斷豐富、可信的數(shù)據(jù)以產(chǎn)生準確結(jié)果的最佳架構(gòu)奠定了基礎(chǔ)。這種方法還允許數(shù)據(jù)和應(yīng)用程序團隊獨立工作和規(guī)模化,以加快創(chuàng)新。

  • 如何在單片機上實現(xiàn)人工智能

    越來越多的人工智能(AI)在互聯(lián)網(wǎng)上的東西設(shè)備中創(chuàng)造智能的'愛'設(shè)備,各種應(yīng)用正受益于這些智能設(shè)備。他們學習數(shù)據(jù),在沒有人為干預的情況下做出自主決策,導致產(chǎn)品與環(huán)境進行更合乎邏輯、更像人類的互動。

  • 使用和學習人工智能堆棧的lm驅(qū)動產(chǎn)品，建立AI膳食計劃，第1部分,正確的成分數(shù)據(jù)集的創(chuàng)建

    忘記你對人工智能的了解。這不僅僅是科技巨頭和擁有大量工程師和研究生的大學。建立有用的智能系統(tǒng)的力量是你力所能及的.感謝令人難以置信的進步?大型語言模型 (LLMS)--就像雙子座和Tg-1的動力一樣--你可以創(chuàng)建由Ai驅(qū)動的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品過去需要一個工程師團隊。在這一系列中,我們將從一個美味的用例開始,揭示建立LOM驅(qū)動的應(yīng)用程序的過程:創(chuàng)建一個個性化的AI膳食計劃。

  • 使用和學習人工智能堆棧的lm驅(qū)動產(chǎn)品，建立AI膳食計劃，第2部分，分析數(shù)據(jù)集內(nèi)容

    你已經(jīng)閱讀了這個理論,了解了數(shù)據(jù)的重要性以及所有可以使用的方法。我們準備好開始創(chuàng)建數(shù)據(jù)集了嗎?呃,沒那么快。我們需要確保我們了解問題空間,并使用它來確定我們甚至需要什么數(shù)據(jù)。

  • 使用和學習人工智能堆棧的lm驅(qū)動產(chǎn)品，建立AI膳食計劃，第3部分，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并進行實踐

    現(xiàn)在我們準備開始收集數(shù)據(jù)了!但是我們有一些選擇,我們必須決定前進的道路?；旧?我們可以有兩種方法來收集數(shù)據(jù):使用現(xiàn)有數(shù)據(jù)或創(chuàng)建新數(shù)據(jù)。

  • 邊緣計算的下一步發(fā)展是什么？

    在一系列行業(yè)中,特別是在工業(yè)自動化的縱向領(lǐng)域,人們普遍認為,將現(xiàn)代計算機資源與基于云的軟件生命周期管理模型相結(jié)合,將變得越來越普遍。將虛擬計算機資源放置在創(chuàng)建多個數(shù)據(jù)流的地方是很好的。這是解決純粹云計算方法無法解決的系統(tǒng)延遲、隱私、成本和彈性挑戰(zhàn)的途徑。2010年左右,思科系統(tǒng)公司在"霧計算"的標簽下啟動了這種范式轉(zhuǎn)變,并逐步轉(zhuǎn)變?yōu)楝F(xiàn)在所謂的邊緣計算。

  • 改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的機器學習分類技術(shù)的進展

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會導致信息驅(qū)動系統(tǒng)中的分析和決策不準確。機器學習(ML)分類算法已成為解決一系列問題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過自動發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來解決問題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識別、缺失值估算和記錄鏈接等任務(wù)有多種方法和策略。用于衡量機器學習模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問題方面的效力的評價標準和性能分析方法正在演變。

  • 建立使用語義內(nèi)核的智能人工智能代理逐步指南

    在本文中,我們將探討如何使用智能人工智能代理?藍色開放人工智能 和語義內(nèi)核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開人工智能 開放的人工智能,擁抱的臉,或任何其他的模特。我們將介紹基本原理,深入研究實現(xiàn)細節(jié),并在?C# .無論你是初學者還是有經(jīng)驗的開發(fā)人員,這個指南將幫助你利用人工智能的力量為你的應(yīng)用程序服務(wù)。

  • 解釋人工智能解釋伯特模型

    近年來,隨著人工智能的發(fā)展,出現(xiàn)了專門針對人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風險管理中出現(xiàn)了良好的機器學習做法,其他涉及數(shù)據(jù)隱私的廣譜法規(guī),歐盟的《電子商務(wù)規(guī)則》和加利福尼亞的《計算機風險管理法》。同樣,內(nèi)部合規(guī)團隊在根據(jù)模型預測驗證決策時也可能希望解釋模型的行為。例如,承銷商想知道為什么一個特定的貸款申請被一個ML模型標記為可疑。

  • 了解貝葉斯建模和機器學習概率編程

    傳統(tǒng)的機器學習模型和人工智能技術(shù)往往存在一個嚴重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點估計,而不考慮預測的不確定性。這種限制削弱了評估模型輸出可靠性的能力。此外,傳統(tǒng)的ML模型缺乏數(shù)據(jù),往往需要正確的標記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問題。此外,這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒有利用特定領(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細微差別,并傾向于無法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來越復雜和不透明,雖然越來越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國際作出的決定中增加透明度和問責制。

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