学习如何利用人工智能和自动化技术获得巨大的回报，但必须谨慎对待，以理解和最小化相关风险
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这篇面向机器学习初学者的概述主要关注ML.NET中的目录概念ML.NET是一个跨平台的开源机器学习框架，适用于.NET开发人员
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介绍 MATLAB（Matrix Laboratory）是由MathWorks开发的专有软件应用程序。您可能想知道MATLAB是什么。嗯，它是一种多用途的编程语言，包含自己的一套库和集成开发环境（IDE）。它用于处理复杂任务，如数据操作矩阵、数据分析、算法实现等。 现在，让我们看看科学家、研究人员和工程师使用MATLAB做什么。它只是用于复杂的数学计算还是更多的用途？让我们找出答案。 MATLAB的用途是什么？ 不同领域，如AI、机器人技术、工程等，都充分利用MATLAB。我们深入探讨MATLAB的用处： 图像处理与算法 MATLAB提供了开发不同算法和帮助处理原始图像的环境。图像处理中的矩阵值对于管理图像的像素至关重要。MATLAB有助于处理与分析和处理图像相关的复杂ML算法。 数据分析与可视化 数据科学家和IT专业人员使用MATLAB环境来可视化和分析统计数据。金融专业人员使用MATLAB进行经济评估，如损失、流动性、盈利能力等。 产品测试与测量 MATLAB拥有帮助工程师对电子产品进行各种测量和测试的资源和工具。它可以自动化任务并进行测试以检查产品质量。 无线通信 MATLAB提供了独特的资源和功能，如测试无线设备、分析设计缺陷和调试错误，可帮助工程师和专业人员节省时间。 MATLAB的5个关键功能 现在我们知道MATLAB是什么了，您应该知道函数是一组用于执行特定任务的指令。在MATLAB中，函数在单独的脚本文件中指定，它们包含函数定义和命令。函数和文件名应相同，并且应始终在文件末尾定义。 MATLAB的五个关键功能如下： 1. 主要函数 主要函数是在文件中定义的第一个函数。主要函数（主函数或脚本函数）在运行脚本时自动执行。用户可以使用命令行/附加函数调用主要函数，甚至可以在文件外部调用。 2. 子函数 子函数在主要函数之后定义，只对主要函数可见。子函数无法从命令行或文件外部访问或调用。 3. 嵌套函数…
Leave a Comment介绍 Uber/Ola高峰时段的价格比普通车费要高。在IRCTC中，随着预订率的增加，Rajdhani的价格也会增加，在亚马逊中，同一产品的价格会多次变动。是谁决定何时改变这些价格，以及在何种程度上改变？是谁决定在合适的时间定出合适的价格？这些问题的答案都属于动态定价的范畴。本文为初学者提供了一些资源和理论知识，帮助他们构建一个基本的动态定价算法。 学习目标 了解定价的基本知识和不同的定价方法 深入探讨动态定价、优缺点、方法、应用案例等 掌握基本的收入管理知识 使用Python实现一个简单的动态定价算法以最大化收入 本文是作为数据科学博览会的一部分发表的。 何为‘价格’？ 2023年8月，洋葱的价格是每公斤120卢比。是什么导致了这个价格？供应因外部环境因素而紧缺，需求保持稳定。市场、买家、卖家、需求和供应共同决定了价格。对于我们今天购买和销售的大多数产品也是如此：电影票、公交车票、电子商务、燃料等。 在价格理论中，需求和供应决定了商品和服务的交易价格。当消费者为商品和服务支付的金额与生产的边际成本相一致时，我们实现了最优市场价格，也称为需求和供应之间的均衡点。在正确的时间定出合适的价格对于业务增长至关重要。因此，定价经理们致力于接近“正确的价格”，这可以通过数据和分析来实现。 影响定价的因素 组织因素：产品库存可用性、预算限制 市场营销组合：产品生命周期阶段、产品、价格、渠道和促销 产品成本：生产成本和原材料成本 产品需求：对产品或服务的需求 市场竞争：竞争对手的定价在很大程度上决定了内部定价 何为动态定价？ 动态定价使用最近的趋势、实时客户行为、供需情况和竞争定价来评估所售商品的价格。它允许商品以不同的价格销售，以满足客户满意度并使企业发展壮大。 当需求具有弹性时，采用动态定价策略。当需求不弹性或完全不弹性时，不能采用动态定价策略。当消费者对价格变化非常敏感时，需求的价格弹性很高，这一特性可以通过动态定价来利用。 例如，在班加罗尔，某个时刻和特定地点只有一辆汽车三轮车，而且是一个下雨天，愿意支付更高价格（是每公里费用的两倍或三倍 – 弹性价格）的客户将得到那辆汽车，而不愿意妥协的其他客户将不得不乘坐BMTC公交车，其价格保持恒定（不可弹性）。 动态定价的目标是什么？ 增加利润、收入、灵活性、市场份额和客户满意度。…
Leave a Comment由伦敦大学、杜伦大学和萨里大学的研究人员开发的一种开创性的人工智能系统将数据安全问题提升到了一个新的水平。这种尖端算法可以通过音频记录窃听您的键盘，仅凭声音录音就能解读您的打字。本文深入探讨了这种人工智能创新的工作原理、潜在风险以及如何保护自己免受这种新型数据安全威胁。 还可以阅读：OpenAI领导人谈论人工智能的风险，提出治理方法 人工智能键盘窃听突破 研究人员利用人工智能的力量通过音频记录来监听按键。他们的人工智能模型在MacBook Pro键盘上进行了测试，准确率达到了93-95%。这意味着该算法可以通过分析按键所产生的声音准确地检测出哪些键被按下。 声学侧信道攻击的兴起 该研究强调了手机和笔记本等日常设备中麦克风的普及性。曾经被认为无害的这些麦克风现在可以被用于声学侧信道攻击。虽然以前存在基于音频的按键检测尝试，但这种基于人工智能的方法将精度提升到了一个新的水平，甚至超过了硬件方法。 还可以阅读：FraudGPT：AI驱动的网络犯罪工具的惊人崛起 音频算法的运作方式 研究人员首先对MacBook Pro键盘上的每个按键按下的声音进行了25次录制，并记录了音频样本。然后他们将这些音频样本转换成频谱图，这些频谱图是声音频率随时间变化的可视化表示。人工智能模型经过训练，可以识别与这些频谱图中的各种按键相关的独特模式。 释放人工智能的按键预测 在对成千上万个音频片段进行训练后，人工智能模型变得善于辨识每个按键的独特声学特征。当应用于新的音频记录时，人工智能可以准确地预测按键。在MacBook Pro键盘上进行训练时，该算法在测试中达到了93-95%的准确率。 数据安全问题和保护措施 尽管这种人工智能的进步提供了令人难以置信的见解，但它也带来了严重的安全风险。攻击者可能会窃取敏感信息，如密码和消息。防范这种威胁的方法包括改变打字风格、在扬声器上播放声音、使用触摸屏键盘或修改键盘的声学特性，使人工智能模型失效。 还可以阅读：4家科技巨头——OpenAI、谷歌、微软和Anthropic联合保障安全人工智能 我们的观点 人工智能突破了计算机可以根据音频记录解读您的按键的能力，这是令人惊讶和令人担忧的。它突显了数据安全威胁不断演变的现实，并展示了人工智能揭示新形式信息的力量。随着技术的进步，保护数据隐私需要创新的策略来对抗新出现的漏洞。在我们拥抱人工智能的潜力的同时，我们也必须致力于加强保护我们敏感信息免受窥探的防线。
Leave a Comment介绍 如果热衷于学习数据科学和机器学习的学习者，他们应该学习增强系列算法。增强系列中有许多算法，例如AdaBoost、梯度提升、XGBoost等等。增强系列中的一个算法是CatBoost算法。CatBoost是一种机器学习算法，它代表分类提升。它是由Yandex开发的。它是一个开源库。它可以在Python和R语言中使用。CatBoost在数据集中的分类变量方面表现非常好。与其他提升算法类似，CatBoost也在后台创建多个决策树，即树的集合，来预测分类标签。它基于梯度提升。 另请阅读：CatBoost：一种自动处理分类（CAT）数据的机器学习库 学习目标 了解增强算法的概念及其在数据科学和机器学习中的重要性。 探索CatBoost算法作为增强系列成员之一，其起源及其在处理分类变量方面的作用。 理解CatBoost的关键特性，包括其处理分类变量、梯度提升、有序提升和正则化技术。 深入了解CatBoost的优点，如其对分类变量的强大处理能力和出色的预测性能。 学习在Python中实现CatBoost用于回归和分类任务，探索模型参数并对测试数据进行预测。 本文作为数据科学博客马拉松的一部分发表。 CatBoost的重要特性 处理分类变量： CatBoost在处理包含分类特征的数据集方面表现出色。通过使用各种方法，我们通过将它们转换为数值表示来自动处理分类变量。这包括目标统计、独热编码或两者的混合。这种能力通过省去手动分类特征预处理的要求，节省了时间和精力。 梯度提升： CatBoost使用梯度提升，一种集成技术，将多个弱学习器（决策树）组合起来创建有效的预测模型。通过添加训练和指导以纠正之前树引起的错误的树，迭代地创建树，同时最小化可微损失函数。这种迭代的方法逐步提高了模型的预测能力。 有序提升： CatBoost提出了一种称为“有序提升”的新技术，以有效处理分类特征。在构建树时，它使用一种称为基于排列的预排序分类变量的技术来识别最佳分割点。这种方法使得CatBoost能够考虑所有潜在的分割配置，提高预测并降低过拟合。 正则化： CatBoost使用正则化技术来减少过拟合并提高泛化能力。它在叶节点值上进行L2正则化，通过添加惩罚项修改损失函数以防止过大的叶节点值。此外，它使用一种先进的方法称为“有序目标编码”来避免在编码分类数据时过拟合。 CatBoost的优点 对分类变量的强大处理能力： CatBoost的自动处理使得预处理更加方便和有效。它不需要手动编码方法，并降低了与传统过程相关的信息丢失的机会。 出色的预测性能： 使用CatBoost的梯度提升框架和有序提升进行预测的结果通常是准确的。它可以生成强大的模型，在许多其他算法中表现优秀，并有效地捕捉数据中的复杂关系。 应用案例…
Leave a Comment介绍 几个月前，当我刚开始在Office People工作时，我对语言模型，尤其是Word2Vec产生了兴趣。作为一个使用Python的本地用户，我自然而然地专注于Gensim的Word2Vec实现，并在网上寻找论文和教程。我直接应用并复制了来自多个来源的代码片段，就像任何一个优秀的数据科学家所做的那样。我进一步深入，试图理解我的方法出了什么问题，阅读了Stackoverflow的讨论、Gensim的Google Groups和该库的文档。 然而，我一直认为创建Word2Vec模型的最重要的方面之一被忽略了。在我的实验过程中，我发现对句子进行词形还原或查找词组/二元组对结果和模型性能有很大的影响。尽管预处理的影响因数据集和应用而异，但我决定在本文中包含数据准备步骤，并与之配合使用绝妙的spaCy库。 其中一些问题让我很烦恼，所以我决定写一篇自己的文章。我不能保证它是完美的或者是实现Word2Vec的最佳方法，但至少比很多其他文章好。 学习目标 了解词嵌入及其在捕捉语义关系中的作用。 使用流行的库如Gensim或TensorFlow实现Word2Vec模型。 使用Word2Vec嵌入度量词语相似度和计算距离。 探索Word2Vec捕捉到的词语类比和语义关系。 在情感分析和机器翻译等各种NLP任务中应用Word2Vec。 学习微调Word2Vec模型以适应特定任务或领域的技巧。 使用子词信息或预训练的嵌入来处理词汇表外的单词。 了解Word2Vec的限制和权衡，如词义消歧和句子级语义。 深入研究诸如子词嵌入和通过Word2Vec进行模型优化等高级主题。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发布。 Word2Vec简介 谷歌的一个研究团队在2013年9月和10月之间发表了两篇关于Word2Vec的论文。研究人员还在论文中发布了他们的C实现。Gensim在第一篇论文发表后不久完成了Python实现。 Word2Vec的基本假设是具有相似上下文的两个词具有相似的含义，因此模型中的向量表示也是相似的。例如，”狗”、”小狗”和”幼犬”经常在相似的上下文中使用，周围的词语也相似，比如”好”、”蓬松”或”可爱”，因此根据Word2Vec，它们具有相似的向量表示。 基于这个假设，Word2Vec可以用于发现数据集中词语之间的关系，计算它们的相似性，或者将这些词语的向量表示作为其他应用（如文本分类或聚类）的输入。 Word2Vec的实现 Word2Vec的思想非常简单。我们假设通过其周围的词语可以推断出一个词的含义。这类似于谚语”告诉我你的朋友，我会告诉你是谁”。下面是Word2Vec的一个实现。…
Leave a Comment机器学习算法能够实时地进行主动故障诊断，预测问题，并解决根本原因，以实现高效问题解决
Leave a Comment在一项具有突破性的宣布中，Google的DeepMind AI实验室的首席执行官Demis Hassabis揭示了一种名为Gemini的创新型AI系统的开发。凭借即将推出的算法，Gemini将超越OpenAI的ChatGPT，利用DeepMind在围棋领域的历史性胜利中获得的技术。这一揭示标志着人工智能领域的一个重要里程碑，承诺提供增强的功能和新颖的进展。让我们深入探讨这一革命性的发展及其对人工智能未来的潜在影响。 Gemini：人工智能技术的下一个飞跃 DeepMind的创新性AI系统Gemini已经成为人工智能领域的一项创举。Gemini在AlphaGo的卓越成就基础上，将DeepMind的先进技术与GPT-4的语言能力相结合，超越了OpenAI的ChatGPT的能力。这种优势的融合使Gemini成为一种有前景的创新，有望重新定义人工智能领域。 合并优势：AlphaGo和GPT-4的协同作用 通过将AlphaGo的强大技术融入GPT-4模型中，Gemini超越了传统语言模型的局限性。Gemini独特的语言能力和问题解决能力的结合承诺革新人工智能。DeepMind的首席执行官Demis Hassabis设想了一个在理解和生成文本以及规划和解决复杂问题方面表现出色的系统。 还阅读：DeepMind首席执行官表示AGI可能很快实现 揭示创新：Gemini的令人兴奋的特点 Gemini将引入许多令人兴奋的功能，推动人工智能能力的边界。通过融合AlphaGo类型的系统和大型语言模型，Gemini带来了人工智能潜力的新时代。DeepMind的工程师还暗示了Gemini内部的一些有趣创新，进一步加剧了对其正式发布的期待。 强化学习：AlphaGo成功的基础 强化学习技术的突破性应用是AlphaGo历史性胜利的核心。DeepMind的软件通过多次尝试并根据表现获得反馈来掌握复杂问题。此外，AlphaGo还利用一种称为树搜索的方法，在棋盘上探索和记住潜在的走法。这一基础为Gemini的未来发展奠定了基础。 还阅读：强化学习的综合指南 正在进行的旅程：Gemini的开发 尽管Gemini仍处于开发阶段，但Hassabis强调了这个项目所涉及的巨大工作和投入。DeepMind的团队估计，将需要数个月和大量的财力资源（可能达到数千万或数亿美元）来实现Gemini的成功。这项工作的重要性凸显了Gemini潜在影响的重要性。 应对竞争：谷歌的战略回应 随着OpenAI的ChatGPT获得关注，谷歌迅速回应，将生成型人工智能整合到其产品中，推出聊天机器人Bard，并将人工智能纳入其搜索引擎。通过将DeepMind与谷歌的主要人工智能实验室Brain合并成为Google DeepMind，这家搜索巨头试图利用Gemini的能力应对ChatGPT所带来的竞争威胁。这一战略举措凸显了谷歌在人工智能创新领域保持领先地位的承诺。 还阅读：Chatgpt-4与Google Bard的对比 DeepMind的旅程：从收购到惊艳 DeepMind于2014年被谷歌收购，标志着人工智能研究的一个转折点。这家公司靠着强化学习驱动的革命性软件展示了以前难以想象的能力。AlphaGo在2016年对阵围棋冠军李世石的巨大胜利震惊了人工智能界，挑战了人们对于在复杂游戏中达到人类水平技能时间表的预设观念。 还阅读：DeepMind的AI大师：在2小时内学习26个游戏 Transformer训练：大型语言模型的支柱…
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