• 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(shí)踐。這與通過(guò)GUI(圖形用戶界面)來(lái)實(shí)現(xiàn)它相反，例如，AWS控制臺(tái)。其思想是，為了具有確定性和可重復(fù)性，云基礎(chǔ)設(shè)施必須在一個(gè)基于用編程語(yǔ)言表達(dá)的模型的抽象描述中被捕獲，以便允許操作的自動(dòng)化，否則應(yīng)該手動(dòng)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(yǔ)言模型 從醫(yī)療保健到金融,在各個(gè)行業(yè)都變得越來(lái)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(zé)任,使這些模型能夠與外部系統(tǒng)交互。開(kāi)發(fā)人員發(fā)展方案方法對(duì)設(shè)計(jì)和實(shí)施至關(guān)重要?安全API 對(duì)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(shí)踐,并探討了開(kāi)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(qiáng)大的人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)管道最佳做法和工具

    人工智能和機(jī)器學(xué)習(xí)已經(jīng)從實(shí)驗(yàn)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(jìng)爭(zhēng)優(yōu)勢(shì),但創(chuàng)建一個(gè)功能齊全的AI系統(tǒng)是復(fù)雜的,涉及多個(gè)階段。

  • 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)從感知到深入學(xué)習(xí)

    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(fù)雜模型,?神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 已經(jīng)走了很長(zhǎng)一段路。在接下來(lái)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(jìn)的深度學(xué)習(xí)架構(gòu),推動(dòng)人工智能的創(chuàng)新。

  • 如何縮放RAG并構(gòu)建更精確的LLMS

    恢復(fù)增強(qiáng)一代 RAG已經(jīng)成為一種主要的模式,以消除幻覺(jué)和其他影響大型語(yǔ)言模型內(nèi)容生成的不準(zhǔn)確。然而,RAP需要圍繞它的正確的數(shù)據(jù)體系結(jié)構(gòu)來(lái)有效和高效地?cái)U(kuò)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(zhǔn)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(tuán)隊(duì)獨(dú)立工作和規(guī)?；?以加快創(chuàng)新。

  • 如何在單片機(jī)上實(shí)現(xiàn)人工智能

    越來(lái)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(ài)'設(shè)備,各種應(yīng)用正受益于這些智能設(shè)備。他們學(xué)習(xí)數(shù)據(jù),在沒(méi)有人為干預(yù)的情況下做出自主決策,導(dǎo)致產(chǎn)品與環(huán)境進(jìn)行更合乎邏輯、更像人類的互動(dòng)。

  • 使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第1部分,正確的成分?jǐn)?shù)據(jù)集的創(chuàng)建

    忘記你對(duì)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(xué)。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(jìn)步?大型語(yǔ)言模型 (LLMS)--就像雙子座和Tg-1的動(dòng)力一樣--你可以創(chuàng)建由Ai驅(qū)動(dòng)的產(chǎn)品,這些產(chǎn)品過(guò)去需要一個(gè)工程師團(tuán)隊(duì)。在這一系列中,我們將從一個(gè)美味的用例開(kāi)始,揭示建立LOM驅(qū)動(dòng)的應(yīng)用程序的過(guò)程:創(chuàng)建一個(gè)個(gè)性化的AI膳食計(jì)劃。

  • 使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第2部分，分析數(shù)據(jù)集內(nèi)容

    你已經(jīng)閱讀了這個(gè)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(zhǔn)備好開(kāi)始創(chuàng)建數(shù)據(jù)集了嗎?呃,沒(méi)那么快。我們需要確保我們了解問(wèn)題空間,并使用它來(lái)確定我們甚至需要什么數(shù)據(jù)。

  • 使用和學(xué)習(xí)人工智能堆棧的lm驅(qū)動(dòng)產(chǎn)品，建立AI膳食計(jì)劃，第3部分，創(chuàng)建數(shù)據(jù)集并進(jìn)行實(shí)踐

    現(xiàn)在我們準(zhǔn)備開(kāi)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(jìn)的道路?；旧?我們可以有兩種方法來(lái)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(jì)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(dòng)化的縱向領(lǐng)域,人們普遍認(rèn)為,將現(xiàn)代計(jì)算機(jī)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(lái)越普遍。將虛擬計(jì)算機(jī)資源放置在創(chuàng)建多個(gè)數(shù)據(jù)流的地方是很好的。這是解決純粹云計(jì)算方法無(wú)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(jì)算"的標(biāo)簽下啟動(dòng)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(jì)算。

  • 改善數(shù)據(jù)質(zhì)量的機(jī)器學(xué)習(xí)分類技術(shù)的進(jìn)展

    數(shù)據(jù)質(zhì)量差會(huì)導(dǎo)致信息驅(qū)動(dòng)系統(tǒng)中的分析和決策不準(zhǔn)確。機(jī)器學(xué)習(xí)(ML)分類算法已成為解決一系列問(wèn)題的有效工具。?數(shù)據(jù)質(zhì)量 通過(guò)自動(dòng)發(fā)現(xiàn)和糾正數(shù)據(jù)集中的異常來(lái)解決問(wèn)題。將ML分類器應(yīng)用于數(shù)據(jù)提純、異常值識(shí)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(jī)器學(xué)習(xí)模型在解決數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題方面的效力的評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)和性能分析方法正在演變。

  • 建立使用語(yǔ)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(lán)色開(kāi)放人工智能 和語(yǔ)義內(nèi)核(微軟C#SDK)。你可以把它和?打開(kāi)人工智能 開(kāi)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(shí)現(xiàn)細(xì)節(jié),并在?C# .無(wú)論你是初學(xué)者還是有經(jīng)驗(yàn)的開(kāi)發(fā)人員,這個(gè)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(lái),隨著人工智能的發(fā)展,出現(xiàn)了專門(mén)針對(duì)人工智能的法規(guī),例如,在制藥業(yè)和金融業(yè)的模型風(fēng)險(xiǎn)管理中出現(xiàn)了良好的機(jī)器學(xué)習(xí)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(jì)算機(jī)風(fēng)險(xiǎn)管理法》。同樣,內(nèi)部合規(guī)團(tuán)隊(duì)在根據(jù)模型預(yù)測(cè)驗(yàn)證決策時(shí)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(gè)特定的貸款申請(qǐng)被一個(gè)ML模型標(biāo)記為可疑。

  • 了解貝葉斯建模和機(jī)器學(xué)習(xí)概率編程

    傳統(tǒng)的機(jī)器學(xué)習(xí)模型和人工智能技術(shù)往往存在一個(gè)嚴(yán)重的缺陷:它們?nèi)狈Σ淮_定性的量化。這些模型通常提供點(diǎn)估計(jì),而不考慮預(yù)測(cè)的不確定性。這種限制削弱了評(píng)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(biāo)記數(shù)據(jù),因此,往往難以解決數(shù)據(jù)有限的問(wèn)題。此外,這些模型缺乏將專家領(lǐng)域知識(shí)或先前信念納入模型的系統(tǒng)框架。如果沒(méi)有利用特定領(lǐng)域的洞察力的能力,模型可能會(huì)忽略數(shù)據(jù)中的關(guān)鍵細(xì)微差別,并傾向于無(wú)法發(fā)揮其潛力。毫升模型變得越來(lái)越復(fù)雜和不透明,雖然越來(lái)越多的人要求在根據(jù)數(shù)據(jù)和大赦國(guó)際作出的決定中增加透明度和問(wèn)責(zé)制。

  • 模擬內(nèi)存計(jì)算如何解決邊緣人工智能的功率挑戰(zhàn)

    機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)已經(jīng)是我們生活的組成部分.人工智能(AI)的應(yīng)用,通過(guò)自然語(yǔ)言處理(NLP),圖像分類和目標(biāo)檢測(cè)深入嵌入我們使用的許多設(shè)備。大多數(shù)人工智能應(yīng)用程序都是通過(guò)云基引擎提供的,這些引擎可以很好地處理它們所使用的內(nèi)容,比如在gmail中輸入電子郵件響應(yīng)時(shí)獲取單詞預(yù)測(cè)。

發(fā)布文章