【AI驅(qū)動】 Keras Python庫可快速輕松地創(chuàng)建深度學(xué)習(xí)模型。順序API允許您針對大多數(shù)問題逐層創(chuàng)建模型。它的局限性在于它不允許您創(chuàng)建共享圖層或具有多個輸入或輸出的模型。Keras中的功能性API是創(chuàng)建模型的替代方法，它提供了更大的靈活性，包括創(chuàng)...

【AI驅(qū)動】 Keras 是一個用于構(gòu)建和訓(xùn)練深度學(xué)習(xí)模型的高階 API。它可用于快速設(shè)計原型、高級研究和生產(chǎn)，具有以下三個主要優(yōu)勢： 方便用戶使用Keras 具有針對常見用例做出優(yōu)化的簡單而一致的界面。它可針對用戶錯誤提供切實可行的清晰反饋 ...

【AI驅(qū)動】 01 深度學(xué)習(xí)基本概念 監(jiān)督學(xué)習(xí)：所有輸入數(shù)據(jù)都有確定的對應(yīng)輸出數(shù)據(jù)，在各種網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)中，輸入數(shù)據(jù)和輸出數(shù)據(jù)的節(jié)點層都位于網(wǎng)絡(luò)的兩端，訓(xùn)練過程就是不斷地調(diào)整它們之間的網(wǎng)絡(luò)連接權(quán)重。 左上：列出了各種不同網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)的監(jiān)督學(xué)習(xí)，...

【AI驅(qū)動】 1  介紹 本文重點在于幾何圖神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（GNNs）的方法和應(yīng)用。介紹了必要的預(yù)備知識、幾何GNNs作為通用數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)在現(xiàn)實世界數(shù)據(jù)和模型之間的橋梁，以及現(xiàn)有的模型分類和成功應(yīng)用。提供了全面的概述，包括數(shù)據(jù)結(jié)構(gòu)、模型設(shè)計和應(yīng)用，...

【AI驅(qū)動】 在機器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)科學(xué)的世界里，數(shù)據(jù)的質(zhì)量是建模成功與否的關(guān)鍵所在。這就是特征工程和數(shù)據(jù)預(yù)處理發(fā)揮作用的地方。本文總結(jié)的這些關(guān)鍵步驟可以顯著提高模型的性能，獲得更準(zhǔn)確的預(yù)測，我們將深入研究處理異常值、缺失值、編碼、特征縮放和特征提取的各種技術(shù)...

【AI驅(qū)動】 決策樹分類算法 一句話概括 決策樹通過一系列的規(guī)則（if-else）來對數(shù)據(jù)進行分類，每個節(jié)點代表一個特征，每個分支代表一個規(guī)則，最終到達(dá)葉節(jié)點得到分類結(jié)果。 算法原理訓(xùn)練過程 選擇最優(yōu)特征：在訓(xùn)練數(shù)據(jù)集上...

【AI驅(qū)動】 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)定義 目前，關(guān)于神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義尚不統(tǒng)一，按美國神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)家Hecht Nielsen 的觀點，神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的定義是：“神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由多個非常簡單的處理單元彼此按某種方式相互連接而形成的計算機系統(tǒng)，該系統(tǒng)靠其狀態(tài)對外部輸入信息的動態(tài)響...

【AI驅(qū)動】 隨著神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的進化，許多過去曾被認(rèn)為不可想象的任務(wù)現(xiàn)在也能夠被完成了。圖像識別、語音識別、尋找數(shù)據(jù)集中的深度關(guān)系等任務(wù)現(xiàn)在已經(jīng)變得遠(yuǎn)遠(yuǎn)更加簡單了。在此向這一領(lǐng)域的杰出的研究者致以真誠的謝意，正是他們的發(fā)現(xiàn)和成果幫助我們利用上了神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的真正...

【AI驅(qū)動】 Step1：神經(jīng)網(wǎng)絡(luò) 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是由很多單元連接而成，這些單元稱為神經(jīng)元。 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)類似于人類的神經(jīng)細(xì)胞，電信號在神經(jīng)元上傳遞，類似于數(shù)值在神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中傳遞的過程。? 在這個神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)里面，一個神經(jīng)元就相當(dāng)于一個...

【AI驅(qū)動】 在研究了多家知名公司如何部署生成式AI應(yīng)用程序后，注意到它們的平臺有很多相似之處。概述了生成式AI大模型應(yīng)用平臺的常見組件、它們的作用以及它們的實現(xiàn)方式。盡力保持架構(gòu)的通用性，但某些應(yīng)用程序可能會有所不同。 通用AI大模型應(yīng)用...

【AI驅(qū)動】 在人工智能技術(shù)快速發(fā)展的背景下，AI Agent 和 AI Workflow 兩種應(yīng)用模式正在重塑我們對 AI 的認(rèn)知。AI Agent 是具有自主意識的智能實體，能夠感知環(huán)境、進行推理決策并采取行動，適合處理復(fù)雜和動態(tài)的任務(wù)。典型應(yīng)用包括智能客服、自動駕駛和金融交易等。而 AI Workflow 則是高度結(jié)構(gòu)化的流程，旨在標(biāo)準(zhǔn)化和自動化業(yè)務(wù)任務(wù)，適合處理重復(fù)性和規(guī)則明確的任務(wù)，如企業(yè)流程自動化和數(shù)據(jù)處理。 AI Agent 具有高度的自主性和靈活性，能夠?qū)W習(xí)和適應(yīng)環(huán)境，而 AI Workflow 強調(diào)可控性和效率，通過預(yù)定義的步驟執(zhí)行任務(wù)。兩者的應(yīng)用場景和特點各異，選擇適合的模式取決于具體需求。 在技術(shù)發(fā)展過程中，AI Workflow 也面臨著新的挑戰(zhàn)，尤其是在處理復(fù)雜任務(wù)時，傳統(tǒng)的單次調(diào)用方式已無法滿足需求。因此，專家們提出了創(chuàng)新的工作流和流程工程理念，通過多階段的交互過程來提升任務(wù)處理質(zhì)量。 總結(jié)來說，AI Agent 和 AI Workflow 各自展現(xiàn)了人工智能技術(shù)的不同側(cè)面，未來這兩種模式將不斷融合，為企業(yè)和個人帶來更多的機遇與挑戰(zhàn)。掌握這些新技術(shù)將是 IT 工程師在職場競爭中脫穎而出的關(guān)鍵。

【AI驅(qū)動】 1 ?介紹 本文全面回顧了當(dāng)前最先進的RAG技術(shù)，包括樸素RAG、進階RAG和模塊RAG等范式，并置于LLM背景下。文章討論了RAG過程中的核心技術(shù)，如“檢索”、“生成”和“增強”，并深入探討了它們的協(xié)同作用。此外，文章還構(gòu)建了一個全...

【AI驅(qū)動】 模型評估是機器學(xué)習(xí)里挺重要的一環(huán)，通過評估，我們就能知道模型能否很好地應(yīng)用到新數(shù)據(jù)上，能否達(dá)到預(yù)期目標(biāo)。 機器學(xué)習(xí)模型有很多種，像是分類、回歸、聚類和降維這些。不同類型的模型，評估方式也不一樣。 比如說，分類模型，主要看...

【AI驅(qū)動】 時間序列是以固定間隔采樣的按時間順序排序的數(shù)值序列。時間序列數(shù)據(jù)有三個組成部分：趨勢、季節(jié)性和殘差（不規(guī)則性）。 趨勢代表整體運動，而季節(jié)性則捕捉定期變化。去除趨勢和周期振蕩后的剩余值為殘差，可能包括異常值。現(xiàn)實世界的時間序列，其特征...

【AI驅(qū)動】 神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法是深度學(xué)習(xí)中用于構(gòu)建模型的核心，它們可以根據(jù)不同的應(yīng)用場景和結(jié)構(gòu)特點分為多個類別。以下是常見的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法分類及其簡要介紹： 1. 按功能分類 a. 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Artificial Neural Networks...