亚马逊SageMaker Studio为数据科学家提供了完全托管的解决方案，可以交互式地构建、训练和部署机器学习（ML）模型亚马逊SageMaker笔记本作业允许数据科学家在SageMaker Studio中通过几次点击按需或按计划运行其笔记本有了这次发布，您可以以编程方式运行笔记本作业[…]
Leave a Comment318 search results for "预处理"
这个博客将指导您通过FastAPI后端设置ChatGPT并无缝集成到ReactJS前端的过程中
Leave a Comment智能合约在区块链技术中发挥着重要作用，用于开发去中心化应用。智能合约易受漏洞攻击，可能导致潜在的财务损失和系统崩溃。传统的漏洞检测方法，如静态分析工具，通常因依赖预定义规则而产生误报和漏报。作为回应，中国Salus Security团队提出了一种名为“闪电猫”的新型人工智能解决方案，利用深度学习技术进行智能合约漏洞检测。 论文的关键点可分为三个部分。首先，介绍了利用深度学习方法进行智能合约漏洞检测的闪电猫解决方案。其次，提出了一种有效的数据预处理方法，重点强调通过CodeBERT提取语义特征。最后，实验结果表明，优化的CodeBERT模型在其他模型上表现更优秀。 研究人员通过在闪电猫框架中提出三种优化的深度学习模型来解决静态分析工具的局限性：优化的CodeBERT、LSTM和CNN。CodeBERT模型是一种经过预训练的基于Transformer的模型，针对智能合约漏洞检测这个特定任务进行微调。为了增强语义分析能力，研究人员在数据预处理中采用了CodeBERT，以更准确地理解代码的语法和语义。 实验使用了SolidiFI-benchmark数据集，该数据集包含9369个注入了来自七个不同类型漏洞的易受攻击合约。结果展示了优化的CodeBERT模型的优越性能，达到了令人印象深刻的93.53%的F1分数。通过获取易受攻击的代码函数段来准确提取漏洞特征的重要性，CodeBERT用于数据预处理有助于更精确地捕捉语法和语义。 研究人员把闪电猫定位为一种超越静态分析工具的解决方案，利用深度学习进行自适应和持续更新。CodeBERT因其有效的数据预处理能力以及对语法和语义的全面捕捉而备受重视。优化的CodeBERT模型的优越性能归功于其在提取漏洞特征方面的准确性，其中关键的漏洞代码段起着重要作用。 总之，研究人员倡导智能合约漏洞检测在防止财务损失和维护用户信任方面的关键作用。闪电猫以其深度学习方法和优化模型的优越性崭露头角，相比现有工具，在准确性和适应性方面表现出色。
Leave a Comment在这里，你可以获取按时间戳排序的数据集你的数据可能涉及储存需求和供应，并且你的任务是预测战略产品的理想补货间隔…
Leave a CommentIDP Well-Architected Custom Lens适用于所有使用AWS运行智能文档处理（IDP）解决方案并寻求在AWS上构建安全、高效和可靠的IDP解决方案的AWS客户在云中构建一个适用于生产环境的解决方案涉及到资源、时间、客户…之间的一系列权衡
Leave a Comment在亚马逊音乐的动态流媒体世界中，每一次搜索歌曲、播客或播放列表都抱有一个故事、一种情绪或一股等待揭示的情感洪流这些搜索成为探索新事物、珍贵经历和持久记忆的门户搜索栏不仅仅是找歌曲的工具；[…]
Leave a Comment在像F1这样极具竞争力的运动中，就连最微小的表现提升也可能导致取得胜利从粉丝和数据科学的角度分析F1可能会帮助获得有用的见解这激发了…
Leave a Comment介绍 在人工智能中，出现了两个不同的挑战：在云环境中部署大型模型，产生了巨大的计算成本，阻碍了可扩展性和盈利能力，以及需要支持复杂模型的资源受限的边缘设备。这些挑战的共同问题是在不影响准确性的情况下缩小模型尺寸。模型量化是一种流行的技术，可以提供潜在解决方案，但也引发了对潜在准确性的担忧。 量化感知训练成为一个有力的解决方案。它将量化无缝地集成到模型训练过程中，可以显著减小模型尺寸，有时可以减小两到四倍以上，同时保持重要的准确性。本文深入探讨了量化，在后训练量化（PTQ）和量化感知训练（QAT）之间进行了比较。此外，我们提供了实际见解，展示了如何使用Deci开发的开源训练库SuperGradients来有效地实现这两种方法。 此外，我们还探讨了用于移动和嵌入式平台的卷积神经网络（CNNs）的优化，解决了尺寸和计算需求的独特挑战。我们着重于量化，研究了数字表示在优化移动和嵌入式平台模型中的作用。 学习目标 了解人工智能中模型量化的概念。 了解典型量化级别及其权衡。 区分量化感知训练（QAT）和后训练量化（PTQ）。 探索模型量化的优势，包括内存效率和能源节省。 发现模型量化如何实现更广泛的人工智能模型部署。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 理解模型量化的需求 模型量化是深度学习中的一种基本技术，旨在解决与模型尺寸、推理速度和内存效率相关的关键挑战。它通过将模型权重从高精度浮点表示（通常为32位）转换为较低精度浮点（FP）或整数（INT）格式（例如16位或8位）来实现这一目标。 量化的好处是双重的。首先，它显著减小了模型的内存占用，并提高了推理速度，而不会造成显著的准确性降低。其次，它通过减少内存带宽需求和增强缓存利用来优化模型性能。 在硬件架构上，INT8表示通常在深度神经网络的上下文中被称为“量化”，但是根据不同的模型，还会使用其他格式，如UINT8和INT16，这取决于硬件架构。不同的模型需要不同的量化方法，通常需要先有先验知识，并进行细致的微调以在准确性和模型尺寸减小之间取得平衡。 量化引入了挑战，特别是对于INT8等低精度整数格式，由于其有限的动态范围。将FP32的广阔动态范围压缩为只有255个INT8值可能导致准确性损失。为了解决这个挑战，可以通过通道或层级缩放调整权重和激活张量的比例和零点值，以更好地适应量化格式。 此外，量化感知训练可以在模型训练过程中模拟量化过程，使模型能够优雅地适应较低的精度。通过校准来实现的挤压或范围估计是这个过程的一个重要方面。 总之，模型量化对于部署高效的人工智能模型非常重要，在限制性计算资源的边缘设备上准确性和资源效率之间取得微妙的平衡。 模型量化技术 量化级别 量化将模型的高精度浮点权重和激活转换为较低精度的定点值。 “量化级别”指的是表示这些定点值的比特数。典型的量化级别有8位、16位，甚至是二进制（1位）量化。选择适当的量化级别取决于模型准确性与内存、存储和计算效率之间的权衡。 详细介绍量化感知训练（Quantization-Aware…
Leave a Comment万能数据工具包（VDK）是一个开源的数据摄取和处理框架，旨在简化数据管理的复杂性虽然万能数据工具包可以处理各种数据集成任务，包括…
Leave a Comment简介 有监督学习的目标是构建一个在一组新数据上表现良好的模型。问题在于您可能没有新数据，但您仍然可以通过像训练-测试-验证分割的过程来体验到这一点。 看到模型在数据集上的表现是不是很有趣？是的！专注工作的最好一面就是看到您的努力以一种良好的方式被充分利用，以创建一个高效的机器学习模型并产生有效的结果。 什么是训练-测试-验证分割？ 训练-测试-验证分割在机器学习和数据分析中非常基础，尤其在模型开发过程中。它涉及将数据集分成三个子集：训练集、测试集和验证集。训练-测试分割是一个模型验证过程，可以检查您的模型在新数据集上的表现。 训练-测试-验证分割有助于评估机器学习模型在新的未见数据上的泛化能力。它还可以防止过拟合，即模型在训练数据上表现良好，但无法泛化到新实例。通过使用验证集，实践者可以迭代地调整模型的参数，以在未见数据上获得更好的性能。 数据分割在机器学习中的重要性 数据分割涉及将数据集分成训练、验证和测试子集。数据分割在机器学习中的重要性涵盖以下几个方面： 训练、验证和测试 数据分割将数据集分成三个主要子集：训练集用于训练模型，验证集用于跟踪模型参数并避免过拟合，测试集用于检查模型在新数据上的表现。每个子集都在机器学习模型开发的迭代过程中发挥着独特的作用。 模型开发和调优 在模型开发阶段，训练集对于将算法暴露于数据中的各种模式是必要的。模型从这个子集中学习，调整其参数以最小化错误。验证集在超参数跟踪过程中很重要，有助于优化模型的配置。 过拟合预防 过拟合发生在模型在训练数据上很好地学习到了噪声和无关模式的情况下。验证集充当检查点，可以检测到过拟合的情况。通过评估模型在不同数据集上的性能，您可以调整模型的复杂性、技术或其他超参数，以防止过拟合并增强泛化能力。 性能评估 测试集对于机器学习模型的性能至关重要。在训练和验证后，模型面对测试集，检查真实世界的情况。在测试集上表现良好的模型表明它已成功适应了新的未见数据。这一步骤对于在实际应用中部署模型时获得信心非常重要。 偏差和方差评估 训练-测试-验证分割有助于理解偏差折衷。训练集提供了关于模型偏差的信息，捕捉了内在模式，而验证和测试集有助于评估方差，指示了模型对数据集中波动的敏感性。在偏差和方差之间取得适当的平衡对于实现在不同数据集上良好泛化的模型至关重要。 交叉验证提高稳健性 除了简单的训练-验证-测试分割外，像k折交叉验证这样的技术进一步增强了模型的稳健性。交叉验证涉及将数据集分成k个子集，在k-1个子集上训练模型，并在剩余一个子集上验证。这个过程重复k次，并对结果进行平均。交叉验证更全面地了解模型在数据的不同子集上的性能。 数据分割在模型性能中的重要性 数据分割在模型性能中的重要性包括以下几个方面： 模型泛化能力的评估 模型不仅应该记住训练数据，还应有很好的泛化能力。数据分割可以创建一个测试集，对模型在新数据上的表现进行真实世界的检验。如果没有专门的测试集，当模型过度适应训练数据时，过拟合的风险会增加。数据分割通过评估模型的真实泛化能力来减轻这种风险。 防止过拟合…
Leave a Comment上周二（2023年11月6日），OpenAI首席执行官Sam Altman宣布了GPT的发布，它允许任何人使用自然语言创建个性化的ChatGPT像许多人一样，我迫不及待地参与其中…
Leave a CommentAutoML可以让您在机器学习（ML）项目的生命周期初期就能从数据中快速得出一般性见解提前了解哪些预处理技术和算法类型能够提供最佳结果，能够减少开发、训练和部署正确模型所需的时间它在每个模型的开发过程中起着至关重要的作用[…]
Leave a Comment大公司产生和收集大量的数据，以一个例子来说，其中90％的数据是最近几年才产生的然而，其中73％的数据仍未被使用[1]但是，正如您可能知道的那样…
Leave a Comment在人工智能（AI）和机器学习（ML）的快速发展环境中，为组织构建一个机器学习操作（MLOps）平台对于无缝衔接数据科学实验和部署，同时满足模型性能、安全性和合规性要求至关重要为了满足监管和合规要求，
Leave a Comment介绍 在过去几年中，语言模型领域经历了一场巨大的演变，特别是随着大规模语言模型（LLMs）的出现。这些模型具备数十亿个参数和对自然语言的深刻理解，对于改变人工智能领域起到了关键作用。今天，我们将探索这场革命，重点介绍从闭源到开源LLMs的转变，精细调整的重要性以及最近出现的高效调整技术的发展。 学习目标： 了解闭源和开源LLMs的区别。 了解LLMs中的传统和参数高效调整。 探索不同的参数高效调整策略。 学习使用Ludwig进行高效调整。 闭源vs开源LLMs：选择正确的方法 语言模型领域存在着闭源模型（如OpenAI的ChatGPT、GPT 3.5和GPT 4）和开源变种（如Meta、Google和各种研究实验室提供的）之间的两极分化。闭源LLMs由于其管理基础设施和快速概念验证能力，成为一个引人注目的起点。这些模型提供高质量的预训练数据集，并且无需设置基础设施，使得那些探索LLMs能力的人可以轻松入门。 然而，尽管闭源LLMs易于获取，但它们存在根本性的局限性。它们缺乏模型所有权和极少的自定义能力，特别是对于数据隐私和模型控制至关重要的领域，这使得闭源LLMs不太适合长期投资。相比之下，开源LLMs提供了一个有希望的替代方案。它们使得完全拥有模型和自定义成为可能，并便利地获得开源空间中的创新发展。而付出的代价则是主机费用和困难。 传统微调和参数高效微调 微调成为了最大化LLMs潜力的关键过程，特别是考虑到特定领域任务的情况下。闭源模型常常缺乏所需的灵活性进行微调，而开源模型则可以完全控制这个过程。微调允许通过更新模型权重将预训练的LLMs适应于特定任务，从而提高性能。这是将这些通用模型个性化为专用应用的手段，为独特任务优化性能。 关于微调和类似检索增强生成（RAG）模型之间的辩论，重点在于是否需要针对具体任务进行定制的模型，而非通用智能模型。开源LLMs的性质允许自定义和高效微调以实现卓越的任务特定性能。 传统微调涉及更新所有模型参数，这一过程已被证明是资源密集型、耗时且不总能获得最佳的任务特定性能。然而，参数高效微调的最新创新取得了突破。通过冻结预训练LLM并仅训练一小部分特定任务层（不到总模型权重的1%），高效微调变得既节约资源又更有效。 向参数高效微调的转变显著影响了LLMs如何适应特定任务。通过仅关注训练少量特定任务层，这个过程变得更具成本效益和高效性。这种创新方法在较小数据集上实现了最佳任务特定性能，展示了开源LLMs相对于闭源模型的潜力。 Meta等人的LIMA论文等研究支持了在较小数据集上进行微调可以超越GPT 4等闭源模型性能的观点。这种通过较少数据实现更多的概念的概念突出了开源LLMs在适当微调下的效率和效果。 理解高效训练策略 在利用预训练模型进行特定任务时，LoRA（低秩自适应）和QLoRA（量化低秩自适应）已经成为有效微调大型语言模型（LLMs）的创新方法。这些方法对于将预训练模型定制为专用任务而最小化附加参数非常重要。 LoRA：对体系结构的深入研究 LoRA的体系结构涉及低秩分解，通过将变压器架构中的大型权重矩阵分解为较小矩阵来实现。在变压器的上下文中，LoRA专注于查询，键和值线性投影。 通常，这些线性投影具有大的权重矩阵，例如1024×1024，LoRA将其分解为较小的矩阵，例如1024×8和8×1024。这些较小的矩阵相乘，可以产生原始的维度。这种压缩大大减少了可调参数的数量，约为总LLM参数的一半到1%。 在变压器体系结构的上下文中，LoRA为键和查询投影层集成了适配器模块。这些通过低秩分解构造的适配器保持了原始形状，同时使其能够插入到变压器层中。基本层保持冻结状态，只有适配器权重是可训练的。…
Leave a Comment介绍 你是否曾经思考过智能手机语音识别的机制，以及天气预报的复杂性？如果是的话，你可能会对隐藏马尔可夫模型（HMM）所起的关键作用感到好奇。这些数学结构在语音识别、自然语言处理和生物信息学等领域产生了深刻的变革，使系统能够解开顺序数据的复杂性。本文将简要介绍隐藏马尔可夫模型、它们的应用、组成部分、解码方法等内容。 学习目标 了解隐藏马尔可夫模型（HMM）的基本组成部分，包括状态、观测、转移概率、发射概率和初始状态概率。 探索HMM的主要解码算法：前向算法、维特比算法和鲍姆-韦尔奇算法，以及它们在语音识别、生物信息学等领域的应用。 认识到HMM的局限性和挑战，并学会如何减轻这些问题，比如对初始化的敏感性、独立性假设和数据数量需求。 隐藏马尔可夫模型 来源：Wisdom ML 隐藏马尔可夫模型（HMM）是由Baum L.E.于1966年引入的强大统计模型。它们利用观察数据揭示了马尔可夫过程中的隐藏状态。HMM在语音识别、字符识别、移动通信、生物信息学和故障诊断等领域起着关键作用。它们通过概率分布将关注事件和状态之间的差距连接起来。HMM是双重随机的，结合了一个主要的马尔可夫链和连接状态和观测的过程。它们在解码监控数据的趋势、适应变化的模式以及包含季节性等元素方面表现出色。在时间序列监视中，HMM是无价的，甚至可以扩展到空间信息应用。 HMM的应用 由于其对顺序数据和隐藏状态建模的能力，隐藏马尔可夫模型（HMM）在多个领域有着广泛的应用。让我们探索HMM在不同领域的应用： 使用步态进行人类识别：HMM在基于独特步态模式识别个体的身份方面发挥着重要作用。通过对人们独特的行走风格建模，HMM可以帮助区分一个人和另一个人。这个应用在安全系统和访问控制中至关重要，通过融合人类步态分析来增强生物特征识别方法。 从时间顺序图像中识别人类动作：HMM在识别和分类从顺序图像或视频帧中的人类动作方面至关重要。通过捕捉不同姿势和动作之间的时间依赖性和转换，HMM可以准确地识别个人的各种活动。这个应用在监视、视频分析和体育表现评估等领域广泛应用。 通过视频识别面部表情：在情感计算和人机交互中，HMM用于分析视频中的面部表情。通过捕捉面部肌肉运动和表情的时间动态，它们帮助识别和解释情绪和情绪变化。这个应用对于理解用户体验、情感反应和各种交互系统中的非语言沟通线索至关重要。 HMM的基本组成部分 隐藏马尔可夫模型（HMM）具有定义其结构和功能的几个基本组成部分。了解这些组成部分对于有效地使用HMM非常重要。以下是HMM的基本组成部分： 状态（S） 观测（O） 转移概率（A） 发射概率（B） 初始状态概率（π） 状态空间（S） 观测空间（O）…
Leave a Comment让我们探索设计双模型计算机视觉解决方案的原则，并评估Mask R-CNN和U-Net人工智能算法的能力
Leave a Comment简介 在不断发展的自然语言处理和人工智能领域中，从科学PDF等非结构化数据源中提取有价值的信息变得越来越重要。为了解决这个挑战，Meta AI推出了“Nougat”或称“学术文档的神经光学理解”，这是一种基于Transformer的先进模型，旨在将科学PDF转录成常见的Markdown格式。Nougat出现在Lukas Blecher、Guillem Cucurull、Thomas Scialom和Robert Stojnic的论文《Nougat：学术文档的神经光学理解》中。 这为光学字符识别（OCR）技术带来了开创性的转变，而Nougat是Meta AI强大的AI模型中的最新成员。在本文中，我们将探讨Nougat的能力，了解它的架构，并演示使用该模型转录科学文档的实际示例。 学习目标 了解Meta AI最新的科学文档Transformer模型Nougat。 了解Nougat如何借鉴其前身Donut，并引入先进的文档AI方法。 学习Nougat，包括其视觉编码器、文本解码器和端到端训练过程。 深入了解OCR技术的发展，从ConvNets的早期阶段到Swin架构和自回归解码器的革命性能量。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发表。 Nougat的诞生 Nougat并不是Meta AI家族中的第一个Transformer模型。它继承了它的前身“Donut”的理念，展示了以Transformer为基础的模型中视觉编码器和文本解码器的能力。这个概念很简单：将像素数据输入模型，获得文本输出。这种端到端方法消除了复杂的流水线，并证明了注意力就是所需的一切。 让我们简要讨论驱动Nougat等模型的“视觉编码器、文本解码器”范式的基本概念。作为Nougat的前身，Donut引入了在单个模型中结合视觉和文本处理的能力。与传统的文档处理流水线不同，这些模型在端到端操作，将原始像素数据转化为文本内容。这种方法利用了Transformer架构的注意力特性来产生结果。 Nougat接过火炬 在Donut取得成功的基础上，Meta AI推出了Nougat，将OCR技术推向了一个新的水平。与其前身一样，Nougat采用了基于Swin Transformer的视觉编码器和基于mBART的文本解码器。Nougat从科学PDF的原始像素中预测文本的Markdown形式。这代表了将科学知识转录成熟悉的Markdown格式的重大突破。 Meta…
Leave a Comment深入探索世界上最大的数据科学和机器学习社区，了解他们对人工智能世界的所学所知
Leave a Comment介绍 在当今数字化的世界中，人们越来越倾向于通过在线交易和数字支付来进行交易，而不是使用现金，这是因为它的便利性。随着过渡的增加，欺诈行为也在增加。欺诈交易可以是任何类型，因为它涉及使用虚假身份或虚假信息要求钱款。这给个人和金融机构带来了重大问题。在这个项目中，我们将使用信用卡数据集来设计使用Airflow工具监控实时交易并预测其是否真实或欺诈的MLOPs模型。 学习目标 检测欺诈交易的重要性。 清理数据，转换数据集和预处理数据。 对数据集进行可视化分析以获得洞察力。 在数据科学中使用欺诈交易检测模型的实际应用。 使用Python编程语言进行欺诈交易数据分析 使用MS Azure和Airflow构建端到端的欺诈检测 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 什么是欺诈交易估计模型？ 欺诈交易数据集包含来自不同来源的数据，其中包含交易时间、姓名、金额、性别、类别等列。欺诈交易估计模型是一个用于预测虚假交易的机器学习模型。该模型是在大量有效交易和欺诈交易的基础上进行训练的，以预测新的虚假交易。 什么是欺诈交易分析？ 欺诈交易分析是分析过去数据集的过程。数据集分析旨在发现数据中的异常情况并找出数据集中的模式。欺诈交易分析在保护客户和减少财务损失方面起着关键作用。有不同类型的欺诈交易分析，例如基于规则的分析和异常检测。 基于规则的分析：基于规则的分析涉及创建规则来标记无效交易。例如，可以根据地理区域制定规则。 异常检测：异常检测涉及发现异常或异常的交易。例如，从新的IP地址进行的交易。 检测欺诈交易的重要性 对于企业和金融机构来说，检测欺诈交易对于保护客户免受欺诈和保护他们的资金至关重要。以下是检测欺诈交易的一些关键原因。 减少财务损失：欺诈交易给企业带来巨额财务损失，从而减少它们的利润。因此，企业检测欺诈交易变得至关重要。 维护声誉：维护声誉对于企业来说是至关重要的，因为它会导致潜在客户和顾客的流失。 保护客户和企业：欺诈交易可能对客户造成财务损失和情感影响。通过检测欺诈交易，企业可以保护客户和他们的业务。 数据收集和预处理 数据收集和预处理是开发欺诈检测模型的重要部分。一旦收集到数据，需要对数据集执行多个步骤。 数据清理：数据清理包括删除不需要的数据，例如重复数据，并填充缺失的数据值。…
Leave a Comment在第一部分中，我们成功地构建了一个时间序列模型，具体使用了SARIMA（季节性自回归移动平均）此外，我们评估了我们所构建的模型通过…
Leave a Comment介绍 你曾经想过会有一个系统可以预测电动车的效率，用户可以轻松使用该系统吗？在电动车的世界里，我们可以非常准确地预测电动车的效率。这个概念现在已经进入现实世界，我们对Zenml和MLflow心存无比感激。在这个项目中，我们将深入探索技术，并了解如何将数据科学、机器学习和MLOps结合在一起，创造出这项美丽的技术，并且你将看到我们如何使用ZenML来研究电动车。 学习目标 在这篇文章中，我们将学到以下内容： 了解Zenml是什么，以及如何在端到端的机器学习流水线中使用它。 了解MLFlow在创建机器学习模型实验跟踪器中的作用。 探索机器学习模型的部署过程以及如何设置预测服务。 了解如何创建一个用户友好的Streamlit应用，与机器学习模型预测进行交互。 这篇文章是作为数据科学博览会的一部分发表的。 理解电动车效率 电动车的效率是指电动车将电池中的电能转化为行驶里程的效率。通常以每千瓦时（kWh）的里程来衡量。 电动机和电池的效率、重量、空气动力学和辅助负载等因素影响着电动车的效率。因此，很明显，如果我们优化这些方面，我们可以提高电动车的效率。对消费者来说，选择一个效率更高的电动车会带来更好的驾驶体验。 在这个项目中，我们将建立一个端到端的机器学习流水线，使用真实世界的电动车数据来预测电动车的效率。准确地预测效率可以指导电动车制造商优化设计。 我们将使用ZenML，一个MLOps框架，来自动化机器学习模型的训练、评估和部署工作流程。ZenML提供了元数据跟踪、工件管理和模型可重现性等能力，覆盖了机器学习生命周期的各个阶段。 数据收集 对于这个项目，我们将从Kaggle开始收集数据。Kaggle是一个在线平台，提供许多用于数据科学和机器学习项目的数据集。您可以从任何地方收集数据。通过收集这个数据集，我们可以对我们的模型进行预测。在这里是我的GitHub代码库，您可以找到所有的文件或模板 – https://github.com/Dhrubaraj-Roy/Predicting-Electric-Vehicle-Efficiency.git 问题陈述 高效的电动车是未来的趋势，但准确预测电动车的续航里程非常困难。 解决方案 我们的项目将数据科学和MLOps结合起来，为预测电动车的效率创建一个精确的模型，使消费者和制造商受益。 设置虚拟环境 为什么我们想要设置虚拟环境？ 它帮助我们使项目突出，不与系统中的其他项目发生冲突。…
Leave a CommentWěndìng chuánbō wǎngluò yònghù jièmiàn (SD-WebUI) shì yīgè wèi wěndìng chuánbō móxíng tígōng liúlǎn qì jièmiàn de zōnghé xiàngmù, tā lìyòng Gradio kù. Jīntiān, wǒmen jiāng tǎolùn EasyPhoto, zhèshì yīgè chuàngxīn de WebUI chājiàn, shǐ zuìzhōng yònghù nénggòu shēngchéng AI xiàoyǐng hé túxiàng. EasyPhoto WebUI chājiàn shǐyòng gèzhǒng móbǎn chuàngjiàn AI xiàoyǐng, […]
Leave a Comment介绍 2023年即将结束，对计算机视觉界而言，令人兴奋的消息是，谷歌最近在零样本目标检测领域取得了重大进展，并发布了OWLv2。这款尖端模型现在已经在🤗 Transformers中可用，并代表着迄今为止最强大的零样本目标检测系统之一。它基于去年推出的OWL-ViT v1模型打下了坚实的基础。 在本文中，我们将介绍该模型的行为和架构，并展示如何进行推理的实践方法。让我们开始吧。 学习目标 了解计算机视觉中零样本目标检测的概念。 了解谷歌OWLv2模型背后的技术和自我训练方法。 使用OWLv2的实际方法。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 OWLv2背后的技术 OWLv2的强大能力归功于其新颖的自我训练方法。该模型在一个包含超过10亿个示例的Web规模数据集上进行了训练。为了实现这一点，作者利用了OWL-ViT v1的强大功能，使用它生成伪标签，然后用这些伪标签来训练OWLv2。 此外，该模型还在检测数据上进行了微调，从而提高了其前身OWL-ViT v1的性能。自我训练为开放世界定位提供了Web规模的训练，与目标分类和语言建模领域的趋势相呼应。 OWLv2架构 尽管OWLv2的架构与OWL-ViT相似，但其目标检测头部有一个显著的补充。现在它包括一个目标性分类器，用于预测预测框中包含物体的可能性。目标性得分提供了洞察力，并可用于独立于文本查询对预测进行排序或筛选。 零样本目标检测 零样本学习是一个新的术语，自从GenAI的趋势以来变得流行起来。它通常在大型语言模型（LLM）的微调中见到。它涉及使用一些数据对基础模型进行微调，使其扩展到新的类别。零样本目标检测是计算机视觉领域的一个改变者。它的核心是使模型能够在图像中检测物体，而无需手工注释边界框。这不仅加快了处理速度，还减少了手工注释的需求，使其对人类更具吸引力和乐趣。 如何使用OWLv2？ OWLv2遵循与OWL-ViT类似的方法，但使用了更新的图像处理器Owlv2ImageProcessor。此外，该模型依赖于CLIPTokenizer对文本进行编码。Owlv2Processor是一个方便的工具，结合了Owlv2ImageProcessor和CLIPTokenizer，简化了文本编码过程。以下是使用Owlv2Processor和Owlv2ForObjectDetection进行对象检测的示例。 在此处找到完整的代码：https://github.com/inuwamobarak/OWLv2 步骤1：设置环境…
Leave a Comment介绍 Python是一种多功能且强大的编程语言，对于数据科学家和分析师来说，它在工具包中扮演着核心角色。它的简洁和可读性使其成为处理数据的首选，无论是执行最基本的任务还是应用最前沿的人工智能和机器学习。无论您是刚开始数据科学之旅还是希望提升数据科学家的技能，本指南将为您提供使用Python进行数据驱动项目的知识和工具，助您发掘Python的全部潜力。让我们踏上这段揭示数据科学领域的Python基础知识之旅吧。 所有数据科学家应掌握的有用Python技能 数据科学是一门不断发展的学科，Python已成为数据科学家的核心语言之一。要在这个领域脱颖而出，掌握特定的Python技能至关重要。以下是每个数据科学家都应掌握的十个基本技能： Python基础知识 了解Python的语法：Python的语法以其简洁和可读性而闻名。数据科学家必须掌握基础知识，包括正确的缩进、变量赋值以及循环和条件结构等控制结构。 数据类型：Python提供了多种数据类型，包括整数、浮点数、字符串、列表和字典。了解这些数据类型对于处理和操作数据至关重要。 基本操作：熟练掌握算术、字符串操作和逻辑运算等基本操作是必要的。数据科学家使用这些操作来清洗和预处理数据。 数据操控与分析 熟练使用Pandas：Python的Pandas库提供了各种函数和数据结构，用于数据操控。数据科学家使用Pandas可以高效地从多个来源加载数据，包括CSV文件和数据库。这使他们能够高效地访问和处理数据。 数据清洗：Python与Pandas相结合，为数据清洗提供了强大的工具。数据科学家可以使用Python处理缺失值，删除重复记录，以及识别和处理异常值。Python的多功能性简化了这些关键的数据清洗任务。 数据变换：Python对于数据变换任务至关重要。数据科学家可以利用Python进行特征工程，即从现有数据中创建新的特征以提高模型性能。此外，Python还允许进行数据标准化和缩放，确保数据适用于各种建模技术。 探索性数据分析（EDA）：Python和Matplotlib、Seaborn等库对于进行探索性数据分析（EDA）至关重要。数据科学家使用Python执行统计和可视化技术，揭示数据的模式、关系和异常值。EDA为假设的制定提供了基础，并帮助选择适当的建模方法。 数据可视化 Matplotlib和Seaborn：Python的Matplotlib库提供了各种自定义选项，允许数据科学家根据需要创建定制的可视化图形。包括调整颜色、标签和其他视觉元素。Seaborn简化了创建美观的统计可视化图形的过程。它增强了默认的Matplotlib样式，使得创建视觉吸引力的图表更加容易。 创建引人注目的图表：Python借助Matplotlib和Seaborn等工具赋予数据科学家开发各种图表的能力，包括散点图、条形图、直方图和热力图等。这些可视化图形是呈现数据驱动的洞察、趋势和模式的强大工具。此外，有效的数据可视化对于使复杂数据更易于理解和消化对于利益相关者而言至关重要。可视化呈现可以比原始数据更快速而全面地传达信息，有助于决策过程。 传达复杂洞察：数据可视化对于通过视觉方式传达复杂洞察至关重要。Python在这方面的能力简化了对发现的沟通，使非技术相关的利益相关者能够更容易理解和解释数据。通过将数据转化为直观的图表和图形，Python允许以引人注目的方式讲述数据的故事，有助于推动决策制定、报告生成和有效的数据驱动通信。 数据存储与检索 多样的数据存储系统：Python提供了与各种数据存储系统进行交互的库和连接器。对于像MySQL和PostgreSQL这样的关系型数据库，像SQLAlchemy这样的库可以简化数据访问。像PyMongo这样的库允许数据科学家使用NoSQL数据库（如MongoDB）进行工作。此外，Python可以通过像Pandas这样的库处理存储在平面文件（如CSV、JSON）和数据湖中的数据。 数据检索：数据科学家使用Python和SQL从关系型数据库（如MySQL和PostgreSQL）中检索数据。Python的数据库连接器和ORM（对象关系映射）工具简化了执行SQL查询的过程。 数据集成：Python在集成来自不同来源的数据的“提取、转换、加载（ETL）”过程中起到关键作用。像Apache Airflow这样的工具和像Pandas这样的库可以实现数据转换和加载任务。这些过程确保来自不同存储系统的数据统一到一个一致的格式中。 人工智能和机器学习 机器学习库：Python的scikit-learn库是机器学习的基石。它提供了许多用于分类、回归、聚类、降维等机器学习算法。Python的简洁性和scikit-learn库的用户友好的API使其成为数据科学家的首选。使用scikit-learn可以高效、有效地构建预测模型。 深度学习框架：深度学习框架TensorFlow和PyTorch在解决复杂的人工智能问题中起到关键作用。Python是TensorFlow和PyTorch的主要编程语言。这些框架提供了预建模型、广泛的神经网络架构和构建自定义深度学习模型的丰富工具。Python的灵活性和这些框架的能力对于图像识别、自然语言处理等任务至关重要。…
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