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揭示GPT-4和可解释的人工智能（XAI）的未来

Published September 19, 2023 by 四海吧

介绍 在不断发展的人工智能（AI）世界中，GPT-4是一种人类般的文本生成奇迹。就像与一个能说你的语言的机器聊天一样。但这里有个转折：AI需要的不仅仅是华丽的词句。我们必须理解它的思维方式，并决定我们是否可以信任它。这就是可解释的AI（XAI）登上舞台的地方。在本文中，您将了解未来的AI将如何与GPT-4和可解释的AI（XAI）一起发展，并填补这个差距。 学习目标 了解GPT-4：了解GPT-4是什么，它的能力以及为什么它在人工智能中至关重要。 探索可解释的AI（XAI）：探索可解释的AI（XAI）的含义，为什么它很重要以及如何提高AI的透明度。 探索XAI的工作原理：深入了解XAI的工作原理，从输入数据到用户界面。 了解实际应用示例：了解GPT-4与XAI有和没有的情况下如何影响您的日常生活。 学习集成方法：了解如何使用代码示例将GPT-4与XAI集成。 确定应用案例：探索在医疗、法律和金融领域的实际应用。 本文作为数据科学博文马拉松的一部分发布。 了解GPT-4 来源- shift delete.Net 在我们深入了解XAI之前，让我们首先掌握GPT-4的要义。”生成式预训练变形器4“是OpenAI的语言模型系列的最新版本。它以生成连贯且上下文相关的文本而闻名。GPT-4的改进包括更大的训练数据集、更多的参数和改进的微调能力。这些特点使其成为各种应用中的强大工具，从内容生成到聊天机器人。 可解释的AI（XAI）的需求 什么是可解释的AI？ 可解释的AI（XAI）是一种使AI系统更透明和可理解的方式。它帮助我们了解为什么AI做出某些决策，使我们更容易信任和使用在关键领域如医疗和金融中的AI。 来源- Rachel 随着AI系统越来越多地融入我们的生活，确保它们不是”黑匣子”变得至关重要。黑匣子AI模型，如一些神经网络的迭代版本，做出决策时没有提供其推理过程的见解。这种缺乏透明度带来了挑战，特别是在关键的医疗、金融和法律应用中。 想象一下由AI系统生成的医疗诊断。虽然诊断可能是准确的，但理解为什么AI得出这个结论同样重要，特别是对于医生和患者来说。这就是可解释的AI（XAI）发挥作用的地方。 XAI专注于创建能够产生结果并解释其决策的AI模型。通过提高透明度，”XAI旨在在AI系统中建立信任和责任感”。 可解释的AI（XAI）的工作原理 来源-…

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2023年找工作要具备的前十个人工智能技能

Published September 8, 2023 by 四海吧

人工智能（AI）是技术领域中表现出色且充满机遇的领域之一。无论您目前的技能水平如何，要在AI领域找到工作并不容易，尤其是当招聘人员一直在寻找熟练的候选人时。提升技能并转行有很大且容易的可能性。因此，成为一名顶级AI技术人员需要激情和努力。本文介绍了能够构建您的AI技能，使您成为一流AI公司潜在候选人的顶级分支。 什么是AI技能？ AI技能包括一系列设计、开发和实施人工智能解决方案所需的能力和专业知识。这些技能包括熟练掌握Python等编程语言、机器学习算法、神经网络、自然语言处理、数据预处理、数据可视化、强化学习、数据分析、问题解决和伦理考虑。AI技能使专业人士能够创建能够学习、适应和执行类似人类智能的任务的智能系统，推动各行各业的技术进步。 前十个AI技能 以下是前十个AI技能及其子技能的列表： 了解AI领域 熟练掌握编程语言 精通机器学习 数据预处理和分析 深度学习和神经网络 自然语言处理（NLP）技能 计算机视觉熟练 AI伦理和偏见意识 云和AI部署 持续学习和适应 了解AI领域 人工智能是一个多学科平台，拥有各种分支，每个分支都具有不同的功能，可以将人类的知识和行为模拟到机器中。AI应用广泛应用于汽车、航空航天工程、生物技术、生物信息学、医疗保健等行业。 从基础到高级，开始掌握概念，以便将您的AI技能定制到AI的专门领域。一些主要的AI分支包括： 机器学习：作为人工智能的基础，它使用算法从数据中学习并随着时间的推移增强功能。 自然语言处理（NLP）：人工智能的一个分支，使机器能够模仿和解释人类语言。 机器人技术：将人工智能与工程学相结合，生成可以自主运行的模型或机器。 计算机视觉：人工智能可以帮助识别和理解视觉信息。 熟练掌握编程语言 在AI领域，有几种编程语言专门用于生成算法和设计模型。编程语言的能力使机器能够可视化、吸收和反映，从而使智能系统栩栩如生。 在AI中使用各种编程语言来完成不同的任务，例如：…

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使用Transformer检测图像中的表格行和列

Published September 5, 2023 by 四海吧

介绍 您是否曾经处理过非结构化数据，并考虑过一种方式来检测文档中表格的存在？以帮助您快速处理您的文档？在本文中，我们将不仅了解如何检测表格的存在，还将通过使用Transformer模型来识别这些表格的结构。这将由两个不同的模型实现。一个用于文档中的表格检测，另一个用于结构识别，可以识别表格中的行和列。 学习目标 如何在图像中检测表格的行和列？ Table Transformers和Detection Transformer（DETR）的介绍 PubTables-1M数据集概述 如何使用Table Transformer进行推理 文档、文章和PDF文件是有价值的信息来源，通常包含传递关键数据的表格。从这些表格中高效提取信息可能会面临不同格式和表示之间的挑战。手动复制或重新创建这些表格可能耗时且繁琐。在PubTables-1M数据集上训练的Table Transformers解决了表格检测、结构识别和功能分析的问题。 本文是Data Science Blogathon的一部分。 如何实现的？ 这是通过一种名为Table Transformer的Transformer模型实现的。它使用了一个名为PubTables-1M的大型注释数据集，可以检测文章中的文档或图像。该数据集包含约一百万个参数，并采用了一些措施来给模型带来最新的感觉。通过解决不完美注释、空间对齐问题和表格结构一致性等挑战，实现了高效性。与该模型一起发布的研究论文利用了Detection Transformer（DETR）模型，用于联合建模表格结构识别（TSR）和功能分析（FA）。因此，DETR模型是Table Transformer运行的骨干，由微软研究开发。让我们更详细地了解一下DETR。 DEtection TRansformer（DETR） 如前所述，DETR是DEtection TRansformer的缩写，包括使用编码器-解码器Transformer的卷积骨干，例如ResNet架构。这使得它有潜力进行目标检测任务。DETR提供了一种不需要复杂模型（如Faster R-CNN和Mask…

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微软在Excel中引入Python：将分析能力与熟悉度相结合，以增强数据洞察力

Published September 3, 2023 by 四海吧

数据分析领域长期以来一直在努力将Python的能力（一种广泛用于分析的强大编程语言）与Microsoft Excel的熟悉界面和功能无缝集成。这个挑战妨碍了依赖这两个工具进行任务的专业人士进行高效决策和数据处理。显然需要一个能够弥合这个差距的统一解决方案。 现有的合并Python和Excel的尝试经常是繁琐的，涉及到复杂的设置。分析师不得不使用外部脚本、第三方工具或在两个环境之间进行手动数据传输。这些方法引入了低效性，提高了安全风险，并使协作工作流变得困难。缺失的部分是融合这两个平台的强项的一个统一解决方案。 Microsoft 对这个长期存在的挑战的答案是将Python整合到Excel中。这种突破性的整合提供了一种本地和无缝的方式来结合Excel的数据组织、可视化能力和对Python的分析能力的熟悉。它承诺重新定义专业人士在数据分析、决策和协作方面的方法。 Python in Excel 允许用户使用新的 PY 函数直接在Excel单元格中输入Python代码。这消除了使用外部脚本或复杂数据传输的需要。该整合是专为分析师设计的，确保了Python分析库（如pandas、Matplotlib和scikit-learn）的可用性。这种整合超越了简单的并置，使用户能够创建将Excel的现有功能与Python分析相结合的端到端解决方案。 通过在Microsoft Cloud上的隔离容器中运行Python代码，整合确保了安全性。通过Python和Excel函数之间的受控交互来维护数据隐私。通过与Microsoft Teams和Outlook等工具的兼容性来简化协作，实现共同撰写和数据共享，并遵守安全策略。 Python in Excel 在数据分析工作流中引入了一个范式转变。分析师现在可以在不离开熟悉的Excel界面的情况下无缝访问Python丰富的分析能力。高级可视化、机器学习、预测分析和数据清洗是基于Excel的分析的重要组成部分。这种整合的成功度量可能包括数据分析效率的提高、减少数据传输所花费的时间、增强协作能力和改善数据安全性。 Python in Excel 的引入解决了各行业专业人士长期面临的一个挑战。通过融合Python和Excel的优势，Microsoft 打开了新的分析潜力和协作水平。这种整合简化了工作流程，增强了数据洞察力，优化了决策过程。作为一种具有变革性的工具，Python in Excel…

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Python应用程序 | 利用多进程提高速度和效率

Published September 2, 2023 by 四海吧

介绍 利用现代多核处理器的全部功能，多进程是计算机科学中的一个基本概念，使程序能够同时运行多个任务或进程。通过将任务分为几个进程，每个进程都有自己的内存空间，多进程能够克服性能限制，与传统的单线程技术相比具有优势。由于进程是隔离的，所以能够保证稳定性和安全性，避免内存冲突。特别是对于需要进行大量计算操作的 CPU 绑定作业，多进程优化代码执行的能力至关重要。它是 Python 应用程序的一项重大改革，其中速度和效果至关重要，例如数据处理、科学模拟、图像和视频处理以及机器学习。 学习目标 全面了解多进程及其在利用现代多核处理器提高 Python 应用程序性能方面的重要性。 学习如何使用 Python 的 ‘multiprocessing’ 模块创建、管理和同步多个进程，实现任务的并行执行，同时确保稳定性和数据完整性。 探索优化多进程性能的策略，包括考虑任务性质、资源利用和解决通信开销等因素，以开发高效和响应迅速的 Python 应用程序。 多进程 利用现代多核处理器的能力，多进程是计算机编程中的一种强大方法，使程序能够同时执行多个任务或进程。多进程生成多个具有自己内存空间的进程，而不是多线程，多线程是在单个进程内运行多个线程。这种隔离可以防止进程之间干扰彼此的内存，从而提高稳定性和安全性。 本文是数据科学博文的一部分。 多进程在优化代码执行中的重要性 软件开发的一个重要目标是优化代码执行。单个核心的处理能力对于传统的顺序编程来说可能是一个限制。通过允许将任务分配到多个核心上，多进程克服了这个限制，并充分利用了现代处理器的能力。因此，需要大量处理的作业运行速度更快，性能显著提高。 多进程有益的场景 CPU…

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生成式人工智能在Snapchat中的力量

Published August 28, 2023 by 四海吧

介绍 Snapchat开创了一个时代，现实与创新无缝融合，由生成式AI放大。这种变革力量将普通照片变成惊人的奇迹，推动体验超越滤镜。算法可以识别表情，预测行为，并创造美学奇观。生成式AI赋予数字相遇生命，超越平凡。头像演变成独特的Bitmoji，将自我表达提升为数字杰作。表情符号捕捉情感，以AI的语言建立联系。这种非凡的AI不仅增强了视觉效果，还预测未来的趋势。它模拟衰老，并引发有趣的面部交换，引发笑声。Snapchat中的生成式AI通过超越当下，提供了对无限未来的一瞥。 让我们小心地走在创新的道路上，时刻谨记扩展和伦理之间的平衡。 学习目标 深入了解生成式AI的基本原理及其在Snapchat平台上推动创造性体验中的作用。 生成式AI驱动Snapchat的AR滤镜和镜头，实现动态和身临其境的视觉效果，融合现实和数字艺术。 探索生成式AI如何通过增强现实实现个性化和互动体验，提升用户参与度。 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 Snapchat的AR滤镜和镜头 Snapchat的AR滤镜和镜头通过无缝融合真实世界和数字世界，重新构想了视觉表达。这些身临其境的功能使用户可以将自己的面部和环境变成动态画布，改变每一张照片。生成式AI和实时图像处理之间的复杂相互作用是AR滤镜和镜头的核心。生成对抗网络和神经网络是能够从实时视频流中评估和理解面部特征和环境信息的生成式AI算法。Snapchat现在可以精确地映射和跟踪用户的表情、动作甚至周围环境。Snapchat的AR滤镜和镜头不仅仅是基本的美学增强，它们还激发个人联系、创造性叙事和参与度。品牌也利用这一尖端技术进行有趣的营销活动，与人们创造难忘的相遇。 创建人脸滤镜 让我们看看如何使用Python和TensorFlow库创建一个简单的人脸滤镜，将虚拟眼镜添加到用户的脸上。 import dlib import cv2 import numpy as np import matplotlib.pyplot as plt #…

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Scikit-Learn vs TensorFlow Which One to Choose?’ ‘Scikit-Learn与TensorFlow：该选择哪一个？

Published August 23, 2023 by 四海吧

机器学习和人工智能的领域已经被强大的库所改变，这些库重新定义了模型的创建和利用。其中包括Scikit-Learn和TensorFlow，它们都因其独特的特性而被广泛接受。尽管它们在数据科学和机器学习的使用上非常广泛，但它们服务于不同的目标。在本文中，我们将深入比较分析Scikit-Learn和TensorFlow，探讨它们的应用、优势和局限性。通过研究它们的不同特点，我们旨在帮助您做出明智的决策，选择最符合您特定需求的库。 TensorFlow vs Scikit-Learn – 概述 在我们深入具体内容之前，让我们快速比较一下Scikit-Learn和TensorFlow： 标准 Scikit-Learn TensorFlow 主要关注点 传统机器学习算法 深度学习和神经网络 生态系统 全面但不以深度学习为中心 拥有以深度学习为重点的丰富生态系统 易用性 适合初学者，易于入门 由于其深度学习的性质，更加复杂 灵活性 较少灵活，适用于传统机器学习任务 极其灵活和可定制 使用案例 适用于小型到VoAGI规模的数据集和传统机器学习问题 适用于大规模数据和复杂深度学习模型…

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‘Scikit-Learn与TensorFlow：该选择哪一个？

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