Press "Enter" to skip to content

四海吧 Posts

2023年使用的前25个人工智能生产力工具

努力跟上现代世界的无情要求吗?想知道如何充分利用你的时间并保持领先优势吗?在快节奏的数字时代,掌握生产力工具是实现高效成功的关键。无论你是企业家、专业人士还是学生,利用人工智能工具的力量可以提升你的生产力并提升你的表现。让我们探索一下可以彻底改变你的工作生活平衡并释放你真正潜力的前25个人工智能工具。 前25个人工智能生产力工具 Userpilot – AI写作助手 CopyAI – AI写作工具 Surfer – SEO内容创作 Grammarly – 在线写作工具 DALL-E2 神经之恋 Illustroke Userpilot Alconost Smartling EliseAI Synthesia Levity – AI…

Leave a Comment

Rackspace推出ICE:一种生成式AI系统,可加快重复任务的进程并快速分析私有数据

“Rackspace Technology Inc. 推出了一个被他们称为ICE的新的生成式人工智能系统根据《圣安东尼奥快报》的报道,ICE的设计目的是帮助企业快速处理重复性任务并迅速分析私有数据ICE 是一个专有系统,使用了大型语言模型…”

Leave a Comment

使用@remote装饰器在Amazon SageMaker上微调Falcon 7B和其他LLMs

今天,生成式人工智能模型涵盖了各种任务,包括文本摘要、问答以及图像和视频生成为了提高输出的质量,采用了一些方法,如N-Short学习、提示工程、检索增强生成(RAG)和微调微调允许您调整这些生成式人工智能模型,以在您的领域特定的任务上实现更好的性能

Leave a Comment

数据科学与软件工程师:哪个职业更好?

介绍 在今天的技术驱动世界中,两个职业取得了重大进展:数据科学和软件工程。虽然两者在技术角色上都起着关键作用,但它们有着不同的重点、目标和技能集。本文将深入探讨数据科学与软件工程的差异,揭示它们的基本区别、相似之处、挑战以及未来趋势。 什么是数据科学? 数据科学是一个跨学科领域,从数据中提取有价值的见解和知识。它结合了统计学、数学、计算机科学和领域专业知识,对大型数据集进行分析和解释。数据科学家负责构建预测模型、创建数据驱动的解决方案,并提供可操作的建议来推动决策。 还可以阅读:数据科学是一个好的职业吗? 什么是软件工程? 另一方面,软件工程围绕着软件系统的设计、开发和维护。软件工程师主要的目标是创建可靠、高效和可扩展的软件应用程序。他们编写代码,调试软件,并确保最终产品符合用户要求和行业标准。 数据科学与软件工程的主要区别 重点和目标 数据科学 解决复杂问题:数据科学家使用数据分析技术、机器学习和统计建模来解决复杂而常常是大规模的问题。 改进决策过程:他们努力改进组织内的决策过程,通过提供数据驱动的见解和建议。 创建数据驱动的战略:数据科学家协助制定基于数据的战略和计划,使组织能够做出明智选择和抓住机遇。 软件工程 设计软件:软件工程师负责创建软件应用程序的蓝图,确定其功能和外观。 开发功能性产品:他们专注于编写代码和构建满足特定要求、高效并按预期功能的软件产品。 维护稳健性:软件工程师确保软件保持稳健、可靠,并能根据时间的变化满足不断变化的需求。 所需技能 技能 数据科学 软件工程师 技术技能 精通编程语言如Python或R,数据处理,机器学习和统计分析。 掌握编程语言(如Java、C++或JavaScript)、软件开发方法论和调试技术。 专业技能…

Leave a Comment

Python中的斐波那契数列 | 代码,算法和更多

介绍 Python中的斐波那契数列是一个数学序列,从0和1开始,每个后续数字是前两个数字的和。在Python中,生成斐波那契数列不仅是一个经典的编程练习,还是探索递归和迭代解决方案的好方法。 F(0) = 0 F(1) = 1 F(n) = F(n-1) + F(n-2) (n > 1) 什么是斐波那契数列? 斐波那契数列是一个序列,其中每个数字都是前两个数字的和,从0和1开始。 想免费学习Python吗?立即探索我们的免费课程! 斐波那契数列的数学公式 计算斐波那契数列的数学公式是: F(n) = F(n-1) +…

Leave a Comment

Tim Davis,Modular 联合创始人兼总裁 – 采访系列

Tim Davis是Modular的联合创始人兼总裁,Modular是一套集成的、可组合的工具套件,可以简化AI基础设施,使您的团队能够更快地开发、部署和创新Modular以开发Mojo而闻名,Mojo是一种新的编程语言,通过将Python的优势与系统的特点结合起来,填补了研究和生产之间的差距

Leave a Comment

揭示GPT-4和可解释的人工智能(XAI)的未来

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-…

Leave a Comment

谷歌AI的新范式如何消除多步机器学习ML算法中的组合成本,以提高效用

在当今的数据驱动环境中,确保隐私的同时最大化机器学习和数据分析算法的效用一直是一个重要的挑战。组合成本是一个导致整体隐私保障随多次计算步骤而恶化的显著障碍。尽管在基础研究和差分隐私的采用方面取得了进展,但在隐私和效用之间找到正确的平衡仍然是困难的。 现有的方法如DP-SGD在机器学习模型训练过程中保护隐私方面取得了进展。然而,它们依赖于将训练样本随机分成小批次,这限制了它们在需要数据相关选择的场景中的有效性。 让我们来认识一下Reorder-Slice-Compute(RSC)范式,这是在STOC 2023上提出的一项开创性发展。这个创新性框架提供了一种解决方案,允许自适应切片选择并避免组合成本。通过遵循涉及有序数据点、切片大小和差分隐私算法的特定结构,RSC范式为在不损害隐私的情况下增强效用开辟了新的道路。 来自广泛研究和实验的指标显示了RSC范式的强大之处。与传统方法不同,RSC分析消除了对步数的依赖,从而实现了与单步相当的整体隐私保证。这一突破显著提高了DP算法在一系列基本聚合和学习任务中的效用。 RSC范式的一个杰出应用在于解决私有区间点问题。通过智能选择切片并利用新颖的分析方法,RSC算法以对数*|X|点的顺序实现了保护隐私的解决方案,填补了以前的DP算法中的重要差距。 RSC范式还解决了常见的聚合任务,如私有近似中位数和私有学习轴对齐矩形。通过采用针对特定问题的一系列RSC步骤,该算法限制了错误标记的点,提供准确且私密的结果。 此外,RSC范式为ML模型训练提供了一种改变游戏规则的方法。通过允许根据数据依赖性选择训练样本的顺序,它与DP-SGD无缝集成,消除了与组合相关的隐私恶化。这一进展将在生产环境中彻底改变训练效率。 总而言之,Reorder-Slice-Compute(RSC)范式是在数据驱动环境中平衡隐私和效用的长期挑战的一种变革性解决方案。其独特的结构和新颖的分析承诺在各种聚合和学习任务中开启新的可能性。RSC范式通过消除组合成本为更高效和保护隐私的机器学习模型训练铺平了道路。这一范式转变标志着大数据时代坚实数据隐私追求的一个关键时刻。

Leave a Comment