这是一系列关于实际应用中使用大型语言模型(LLMs)的第六篇文章之前的文章介绍了如何通过提示工程和微调利用预训练的LLMs尽管这些…
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在大型语言模型(LLMs)及其广泛应用的时代,从简单的文本摘要和翻译到基于情感和财务报告预测股票表现…
Leave a Comment时间序列数据——交通数据、股票价格、天气和能源测量、医疗信号——本质上是随时间不断生成的数据这种时间依赖性引入了新的…
Leave a Comment完成今年的最后一个季度,提升您的技能,以便为2024年的自我发展计划做好准备,这些课程是免费的
Leave a Comment每个踏入机器学习或预测建模领域的人都会遇到模型性能测试的概念教科书通常只在读者首先学到的内容上有所不同…
Leave a Comment在过去几年中,随着许多令人兴奋的人工智能创新的出现,我们也发现了各种已知和新兴的风险:算法偏见、隐私担忧和版权侵犯等问题逐渐浮出水面…
Leave a Comment在这篇文章中,我想介绍一种统计方法,用于估计人口规模而不必完全进行计数,这种方法被称为捕捉-重捕方法这个方法起源于生物领域…
Leave a CommentMeta推出的Llama 2的发布在社区中引发了激动,标志着以前只能通过…访问的高性能大型语言模型时代的开始
Leave a Comment随着数据团队在云上的扩大,数据平台团队需要确保他们负责的工作负载能够满足业务目标在规模扩大的情况下,有数十名数据工程师参与建设…
Leave a Comment我们有数十万篇文本要阅读它们并获得一些洞察力需要数年的时间幸运的是,有许多数据科学工具可以帮助我们自动化这个过程其中一个工具是…
Leave a CommentTableau 作为一种交互式分析和数据可视化平台,Tableau可以作为其主要卖点之一,被不熟悉编程的人使用。Tableau允许用户通过桌面和移动设备构建和分发报告给其他人。通过数据分析工具,报告可以在Web浏览器中共享或嵌入到应用程序中,以进行数据的查看和分析。无论Tableau是托管在云中还是在您的服务器上,都是可能的。VizQL是Tableau的查询语言,它将用户拖放到数据库查询中的仪表板和可视化组件转换为。对于最终用户而言,速度改进的要求也很少。 Microsoft Power BI Microsoft Power BI是一种功能强大的商业智能平台,让用户能够过滤数据并将其可视化以获得洞察力,这是另一种用于数据分析的顶级人工智能工具。用户可以从几乎任何地方导入数据到平台,并立即创建报告和仪表板。为了进一步帮助数据分析,Microsoft Power BI还允许开发机器学习模型。支持多种集成,包括与Excel的内置连接和与Azure Machine Learning的连接。已经使用Microsoft Office产品的企业将发现使用Power BI进行报告、可视化和仪表板创建非常简单。 Polymer Polymer是一种强大的人工智能技术,数据分析师可以使用它来将数据流程化并以最少的人为干预转化为一个强大的数据库。关于Polymer最好的事情之一就是它不需要任何代码,就像其他一些很棒的人工智能工具一样。该软件利用人工智能来分析信息并提高理解。所有这些都可以在不需要长时间学习曲线的情况下通过Polymer实现。用户可以将电子表格上传到平台,并立即将其转换为简化的数据库,从而轻松从数据中获取洞察力。Polymer自称是唯一一个能够“即时”使用户的电子表格“可搜索、智能和交互式”的软件。数据分析师、数字营销人员、内容开发人员等都在使用该服务。 Akkio Akkio是一种业务分析和预测工具,接近我们列出的五种最佳数据分析人工智能工具的终点。这是一种面向那些刚开始使用其数据的用户的入门级工具。用户可以将他们的数据上传到这个人工智能工具中,然后选择他们希望预测的变量,让Akkio专门为该变量构建一个神经网络。它在预测分析、广告和成交方面有很大的潜力。与其他很多优秀工具一样,要使用Akkio,不需要编程知识。Akkio将提交的80%的数据用于训练,剩下的20%用于验证。该人工智能工具为模型提供准确性评分,并过滤出误报,而不是进行预测。 MonkeyLearn MonkeyLearn是另一个无编码平台,具有人工智能数据分析功能,可帮助用户可视化和重组数据。MonkeyLearn提供多个基于人工智能的文本分析工具,允许用户立即分析和可视化数据。此外,它还可以用于实施文本分类器和文本提取器,以实现基于主题和意图的自动数据分类以及产品特征和用户数据的提取。MonkeyLearn利用机器学习来简化业务流程和分析文本,消除了大量的数据输入工作。自动从传入的请求中提取数据的功能是MonkeyLearn的一个受欢迎的特点。数据根据关键字和高级文本分析进行排序和分类,并将相关内容突出显示和归档。 IBM Watson Analytics IBM Watson…
Leave a Comment在我的上一篇文章中,我向您展示了如何使用Meta AI刚刚发布的新Llama 2模型进行微调,以几行代码构建Python代码生成器这一次,我们将描述…
Leave a Comment从清洗数据到让招聘人员惊艳 – 这篇博客分享了5个杀手级的数据科学项目,以启动你的数据科学职业并获得工作机会!
Leave a Comment我已向各个创业公司的机器学习领导者提出了这个问题,并收到了几个不同的答案按照没有特定顺序的方式来看:请注意,这些第一步中没有一个是编写和训练新的代码…
Leave a Comment对于二分类目标变量,我们将SHAP值解释为对数几率对于多分类目标,我们使用softmax我们讨论这些解释和代码
Leave a Comment在这篇文章中,我们使用GGML和llama.cpp对我们的经过精调的Llama 2模型进行量化然后,我们在本地运行GGML模型,并比较NF4、GPTQ和GGML的性能
Leave a Comment我在2021年5月毕业于线下集训营现在我已经在IT行业工作了将近2年此外,我还被邀请参加集训营的不同活动和活动,作为一个…
Leave a Comment我最近谈到了模型性能下降的原因,也就是指当模型的预测质量相对于我们训练和部署模型的时刻下降时在这篇其他的文章中,我…
Leave a Comment“经常与不同领域的同事交流,我喜欢向没有数据科学背景的人传达机器学习概念的挑战在这里,我试图…”
Leave a Comment本文讨论了媒体混合建模的重要性以及如何利用它来最大化广告的商业影响它还讨论了季节性对媒体广告的影响以及如何利用媒体混合建模来将季节性对业务结果的影响最小化
Leave a Comment定价在商业世界中起着非常关键的作用在任何企业的成功中,平衡销售和利润率非常重要我们如何以数据科学的方式来做到这一点呢?在…
Leave a Comment介绍 在数据驱动创新的时代,保持更新是至关重要的。幸运的是,数据科学播客成为了一种引人入胜的方式,可以借助专家的集体智慧。无论是寻求立足点的初学者还是力求保持领先的经验丰富的专业人士,这些播客都通过声音传递洞察、轶事和趋势。 深入了解我们精心策划的前十名数据科学播客列表,每个播客都迎合特定的受众,揭示了数据的多维世界。 1. Data Skeptic 在繁忙的数据科学播客领域,“Data Skeptic”以其为初学者和中级学习者提供指导的光芒脱颖而出。这个对话式的教育性播客以可亲近的方式解密复杂的数据科学概念。 格式:对话式,教育性 “Data Skeptic”采用友好、对话式的语调,促进参与和理解。主持人们熟练地讲解复杂的主题,将其分解成易于理解的部分,同时不牺牲深度。这种格式确保听众不会被技术术语所困惑,使其成为初入数据科学领域的最佳选择。 目标受众:初学者和中级学习者 “Data Skeptic”迎合初学者和中级学习者,提供了坚实的基础,同时深入探讨了高级概念。这种双重方法确保新手和有一定背景的人都能在每一集中找到价值。 内容:简化复杂概念 “Data Skeptic”的核心是简化复杂的数据科学主题。该播客涵盖了从机器学习算法到人工智能应用和数据伦理学的广泛领域。内容经过精心策划,提供洞察力,同时不会让听众感到压倒,培养了逐步学习的曲线。 在Spotify、Apple Music和YouTube上找到这个数据科学播客。 2. Not So Standard Deviations 对于热衷于数据科学世界的数据爱好者来说,“Not…
Leave a Comment“我相信我不是唯一一个,但如果从一月份我的推文中还不够明显的话,当我第一次遇到ChatGPT时,我的脑海完全被震撼到了这种经历与众不同…”
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