介绍 人工智能（AI）正在经历一次重大转变，GPT-4等LLM的出现正在革新机器对人类语言的理解和生成。与此同时，xgboost 2.0作为一种强大的预测建模工具出现，通过提高效率和准确性增强了机器学习。本文探讨了GPT-4和xgboost 2.0的能力和应用，并研究了它们在各个领域的变革性影响。期待深入了解它们的实际应用、挑战和未来前景，并概述这些先进的AI技术在塑造AI未来中的作用。 学习目标 深入了解GPT-4如何革新自然语言处理，以及xgboost 2.0如何增强预测建模。 了解这些技术在客户服务、金融等不同领域的多样化实际应用。 认识到与实施这些AI技术相关的潜在挑战和道德问题。 探索AI领域的未来发展，考虑GPT-4和xgboost 2.0等技术的当前发展轨迹。 这篇文章是 Data Science Blogathon 的一部分。 GPT-4概述 GPT-4是OpenAI生成预训练transformer家族中最新的继任者，代表着自然语言处理领域的重大突破。在其前身GPT-3已经具备了令人印象深刻的能力的基础上，GPT-4通过无与伦比的抓住和解释上下文的能力使自己与众不同。这个先进模型擅长生成不仅连贯和符合上下文的回答，而且与人类表达惊人地相似。它的多功能性涵盖了广泛的应用领域，包括复杂的文本生成、无缝的翻译、简明的摘要和准确的问答。 GPT-4的这一广泛功能范围使其在多个领域中成为宝贵的资产，从自动化客户服务互动和增强语言翻译服务到提供教育支持和简化内容创作流程。该模型对微妙语言的深刻理解以及生成丰富、多样的文本内容的能力，将其置于基于AI的沟通和内容生成解决方案的前沿，为数字和实际场景中的创新和应用开辟了新的道路。 XGBoost 2.0分析 XGBoost 2.0在机器学习方面迈出了重大的一步，提升了处理复杂预测建模任务的能力，涉及金融和医疗等高风险领域。该更新引入了几个关键的创新，例如具有向量叶子输出的多目标树，允许单棵树管理多个目标变量。这一发展显著降低了过拟合和模型大小，同时更有效地捕捉目标之间的相关性。此外，XGBoost 2.0通过新的“device”参数简化了GPU配置，取代了多个单独的设置，简化了选择过程。它还引入了“max_cached_hist_node”参数，可以更好地控制直方图的CPU缓存大小，在深度树场景中优化内存使用。 这些更新进一步增强了XGBoost在处理结构化数据方面的优势。在内存管理、GPU利用率和多目标树构建方面的改进，增强了它作为处理结构化数据挑战的首选。新版本将“hist”设为默认的树方法，优化基于直方图的方法。它还为“approx”树方法引入了GPU支持，展示了XGBoost在计算效率方面的承诺。…
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介绍 2023年是一个人工智能的年份，从语言模型到稳定的扩散模型。其中一个新的玩家登上了舞台，那就是由微软开发的KOSMOS-2。它是一个多模态大型语言模型（MLLM），在理解文本和图像方面具有开创性的能力。开发语言模型是一回事，而为视觉创建模型是另一回事，但拥有同时具备这两种技术的模型则是另一个全新层次的人工智能。在本文中，我们将深入探讨KOSMOS-2的特点和潜在应用，以及它对人工智能和机器学习的影响。 学习目标 了解KOSMOS-2多模态大型语言模型。 了解KOSMOS-2如何执行多模态接地和指称表达生成。 深入了解KOSMOS-2在现实世界中的应用。 在Colab中使用KOSMOS运行推理。 本文是作为 数据科学博客马拉松 的一部分发布的。 了解KOSMOS-2模型 KOSMOS-2是微软研究团队的一项成果，他们在一篇名为“Kosmos-2：将多模态大型语言模型接地到世界”的论文中介绍了这个模型。KOSMOS-2旨在同时处理文本和图像，并重新定义我们与多模态数据的交互方式。KOSMOS-2基于基于Transformer的因果语言模型架构构建，类似于其他著名模型如LLaMa-2和Mistral AI的7b模型。 然而，KOSMOS-2的独特训练过程是其与众不同之处。它使用一组庞大的图像-文本对训练数据集，称为GRIT，其中文本以特殊令牌形式包含了对图像中物体的引用边界框。这种创新的方法使KOSMOS-2能够提供对文本和图像的新理解。 什么是多模态接地？ KOSMOS-2的一个亮点功能是其执行“多模态接地”的能力。这意味着它可以为图像生成描述对象及其在图像中的位置的字幕。这大大减少了语言模型中的“幻觉”问题，极大地提高了模型的准确性和可靠性。 这个概念通过独特的令牌将文本与图像中的对象联系起来，有效地将对象“接地”到视觉环境中。这减少了幻觉，增强了模型生成准确图像字幕的能力。 指称表达生成 KOSMOS-2在“指称表达生成”方面也表现出色。这个功能允许用户以图像中特定边界框和问题的方式提示模型。然后，模型可以回答有关图像中特定位置的问题，为理解和解释视觉内容提供了强大的工具。 这种令人印象深刻的“指称表达生成”用例允许用户使用提示，并为与视觉内容的自然语言交互打开了新的途径。 使用KOSMOS-2进行代码演示 我们将看到如何在Colab上使用KOSMOS-2模式进行推理。在这里找到完整的代码：https://github.com/inuwamobarak/KOSMOS-2 步骤1：设置环境 在这一步中，我们安装必要的依赖库，如🤗 Transformers、Accelerate和Bitsandbytes。这些库对使用KOSMOS-2进行高效推理至关重要。 !pip install…
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 数据科学是全球IT和商业领域中蓬勃发展的行业，许多年轻人都希望在其中追求职业。虽然“数据科学”这个词在20世纪70年代就被提出，但直到2008年才成为一个热门词汇，自那时起就吸引了年轻专业人士的注意。多年来，数据科学在业界创造了一个特殊的领域，哈佛商业评论将数据科学家的角色称为“21世纪最性感的工作”。目前，预计到2026年，印度对数据科学家的需求将超过100万人。想知道如何在高中毕业后成为一名数据科学家？让我们一起了解程序和其他相关信息。 为什么选择在高中毕业后成为数据科学家？ 数据科学家是一个充满活力和有吸引力的职业选择，有能力影响公司和社会的未来。高中毕业后选择追求数据科学职业不仅可以产生重要影响，还有其他令人着迷的奖励。 有影响力的贡献 数据科学家在组织内部和全球范围内的影响潜力巨大。他们可以致力于解决气候建模、医疗保健或环境可持续性等重大全球问题的项目，并自动化繁琐的流程，节约时间和资源。 不断增长的需求 根据美国劳工统计局（US BLS）的数据，数据科学职位预计在2016年至2026年间增长约27.9%。由于市场领导者如亚马逊、谷歌和苹果等公司对数据驱动决策的依赖，专业的数据科学家一直供不应求。 高薪酬 Glassdoor网站揭示了数据科学家的薪酬相当可观。截至2023年9月，印度数据科学家的平均年收入为140万卢比，高于相关领域的数据分析师和软件工程师。 能够远程工作是一个额外的福利，增加了吸引力。在印度，数据科学家的平均现金奖金或补偿从100,000卢比到300,000卢比不等，平均为200,000卢比。 不断发展的领域 数据科学推动着当今的技术创新。数据被认为是目前世界上最有价值的资源，比石油更有价值。数据科学的持续发展为学习和应用新技能（如人工智能、机器学习和大数据分析）提供了机会。 职业发展 从事数据科学的教育提供了多种职业选择。除了成为一名数据科学专家，您还可以晋升为领导职位或在该领域追求各种职业选择。 数据科学是否适合您？ 如果您想在12年级毕业后从事数据科学工作，数据科学可能是一个合适的职业选择。它提供了一个充满活力和有成果的职业道路，将企业策划、数据分析和编程融为一体。您需要致力于学习技能并与时俱进，这是对数据和问题解决有热情人士的理想职业。 成为数据科学家的资格 成为数据科学家的资格标准非常明确。 步骤 描述 1. 获得学士学位 您可以选择IT、计算机科学、数学、商业或相关领域的主修学位…
Leave a Comment介绍 为什么商科专业毕业生选择成为数据科学家？是为了试验吗？还是背后有更大的原因？嗯。这让我们想起数据科学最近在职业领域中赢得了巨大的声誉，从整个社会的职业增长来看。另外，预计从2022年到2032年，数据科学家的工作将会增长35%，每年有17,700个岗位空缺！ 让我们发现商科专业人员转向数据科学以维持业务生存的原因和事实。 为什么商科学生转向数据科学？ 数据科学领域正在迅速拓展行业！它在广泛的企业中提供了许多应用。它提供了数据分析，目前是最高薪酬的工作之一，并有望在未来迅速增长。 让我们快速而详细地了解成为商科专业毕业生后成为数据科学家的原因。 熟练使用微软Excel 对于寻求B.Com和数据科学学位的学生来说，熟练使用微软Excel是一个有用的工具。在B.Com学科中，需要掌握Excel技能进行预算、数据分析和财务建模，因为这些能力对于金融分析师和会计师等工作至关重要。有趣的是，数据科学同样需要这些技能。 Excel经常用于数据准备、清洗和初始数据探索，为未来的数据科学家提供了坚实的基础。学习高级Excel技巧可能成为使用编程语言的跳板，这些编程语言是数据科学中更复杂的数据操作和分析语言。 商业和数据的共生关系 数据科学和商业紧密合作。在当今数据驱动的商业世界中，商业领域的公司严重依赖数据进行决策。这需要数据能力，包括数据收集、转换和存储。B.Com课程已经涵盖了商业分析、市场趋势和财务数据等内容，使转向数据科学变得更容易。这些技能可以进一步提高和改进，以执行更复杂的数据分析、预测建模和数据驱动决策。 单一学士学位的双重职业道路 如果选择了两个职业道路，一个学士学位可以大大增加工作选择。在成为商科专业毕业生后成为数据科学家的人可以在两个行业中获得广泛的就业机会。他们可以在数据科学领域从事数据分析师、机器学习工程师或数据工程师等职业，同时还可以在商业部门担任金融分析师、商业智能分析师或数据分析师等职位。这种灵活性为更多的就业选择提供了可能性，同时也可以在兴趣改变时自由更换职业。 增强简历 数据科学实习对个人的简历有很大帮助。成为商科专业毕业生后想要成为数据科学家的人在数据分析、统计建模和数据可视化方面具备宝贵的技能，即使他们决定离开数据科学，这些技能也可能成为有用的资产。拥有数据驱动决策和分析技能的候选人在各个行业中受到雇主的高度重视。无论选择哪个专业路线，简历上有数据科学的经验可以使职业搜索更简单、更有成果。 财务上有利可图且稳定的职业 与商科专业毕业生相比，数据科学家经常获得较高的薪酬。许多企业对数据科学人员的需求增加，这导致竞争激烈的薪酬水平。由于数据科学家有能力从数据中得出重要见解并制定数据驱动的战略，他们是组织的重要资产。因此，数据科学是一个稳定且财务上有利可图的职业选择。因此，对于希望在商科专业毕业后最大化收入潜力和工作稳定性的个人来说，成为数据科学家是一个明智的决策。 如何成为数据科学家？ 数据科学家是一位具有统计、数学和编程知识的专家，他分析复杂的数据集以得出见解、支持决策，并创建模型预测结果。让我们了解一下成为数据科学专业人士进入数据科学领域时需要考虑的主要要点。 了解数据科学 在进入数据科学的技术部分之前，了解数据科学的涵盖范围非常重要。做出深思熟虑的决策需要数据科学的支持。它涉及从数据中获取见解和信息。为了理解该主题的基本理念、过程和实际应用，进行研究并阅读相关文献。 学习相关的数学和统计学知识 在数据科学中，良好的数学和统计学基础是必不可少的。必要的学科包括微积分、概率、推断统计学和线性代数。通过了解这些原则，您可以有效地处理数据、进行分析并创建预测模型。 发展编程技能 数据科学依赖于编程。您应该学习如何使用行业中常用的编程语言。通过学习编程，您可以学会处理数据、设计算法和生成机器学习模型。…
Leave a Comment介绍 想象一个世界，人工智能可以接受音乐家的语音指令，并将其转化为美妙的、旋律优美的吉他声音。这不是科幻小说，而是源自于开源社区“AI之声”的突破性研究。在本文中，我们将探讨在生成式人工智能吉他声音的“文本到声音”领域创建大型语言模型(LLM)的旅程。我们将讨论所面临的挑战以及为实现这个愿景所开发的创新解决方案。 学习目标： 了解在“文本到声音”领域创建大型语言模型的挑战和创新解决方案。 探索在开发基于语音指令生成吉他声音的人工智能模型时面临的主要挑战。 深入了解使用ChatGPT和QLoRA模型等人工智能进展改进生成式人工智能的未来方法。 问题陈述：音乐家的意图识别 问题是使人工智能能够根据音乐家的语音指令生成吉他声音。例如，当音乐家说“给我你明亮的吉他声音”时，生成式人工智能模型应该理解意图并产生明亮的吉他声音。这需要上下文和领域特定的理解，因为像“明亮”这样的词在一般语言中有不同的含义，但在音乐领域代表特定的音色质量。 数据集挑战和解决方案 训练大型语言模型的第一步是拥有与模型的输入和期望输出相匹配的数据集。在确定正确的数据集以训练我们的LLM以理解音乐家的指令并以正确的吉他声音作出回应时，我们遇到了几个问题。以下是我们如何处理这些问题。 挑战1：吉他音乐领域数据集准备 一个重大的挑战是缺乏特定于吉他音乐的可用数据集。为了克服这个问题，团队不得不创建自己的数据集。这个数据集需要包括音乐家之间讨论吉他声音的对话，以提供上下文。他们利用了Reddit的讨论等资源，但发现需要扩大这个数据池。他们采用了数据增强、使用BiLSTM深度学习模型和生成基于上下文的增强数据集等技术。 挑战2：数据注释和创建标记数据集 第二个挑战是对数据进行注释以创建一个带有标签的数据集。像ChatGPT这样的大型语言模型通常在通用数据集上进行训练，需要对特定领域的任务进行微调。例如，“明亮”可以指光线或音乐质量。团队使用了一种名为Doccano的注释工具，教会模型正确的上下文。音乐家为乐器和音色质量给数据打上了标签。由于需要领域专业知识，注释工作具有挑战性，但团队通过应用主动学习方法对数据进行自动标注来部分解决了这个问题。 挑战3：建模作为机器学习任务-命名实体识别(NER)方法 确定正确的建模方法是另一个障碍。它应该被视为识别主题还是实体？团队确定了命名实体识别(NER)方法，因为它使模型能够识别和提取与音乐相关的实体。他们采用了spaCy的自然语言处理流水线，利用了HuggingFace的RoBERTa等转换器模型。这种方法使生成式人工智能能够在音乐领域中识别像“明亮”和“吉他”这样的词的上下文，而不是它们的一般含义。 模型训练的挑战和解决方案 模型训练对于开发有效和准确的人工智能和机器学习模型至关重要。然而，它通常会带来一些挑战。在我们的项目背景下，当我们训练我们的转换器模型时，我们遇到了一些独特的挑战，我们不得不找到创新的解决方案来克服这些挑战。 过拟合和内存问题 在模型训练过程中，我们遇到的主要挑战之一是过拟合。过拟合是指模型过于专注于拟合训练数据，导致在未见或真实世界数据上表现不佳。由于我们的训练数据有限，过拟合是一个真正的问题。为了解决这个问题，我们需要确保我们的模型能够在各种真实世界场景中表现良好。 为了解决这个问题，我们采用了数据增强技术。我们创建了四个不同的测试集：一个用于原始训练数据，另外三个用于在不同上下文中进行测试。在基于内容的测试集中，我们改变了整个句子，而在基于上下文的测试集中保留了音乐领域的实体。使用未见过的数据集进行测试也对验证模型的鲁棒性起到了至关重要的作用。 然而，我们的旅程并不没有遇到与内存相关的障碍。使用流行的自然语言处理库spaCy训练模型会引发内存问题。最初，由于内存限制，我们仅为评估分配了2%的训练数据。将评估集扩大到5%仍然导致内存问题。为了解决这个问题，我们将训练集分成了四部分并分别进行训练，既解决了内存问题又保持了模型的准确性。 模型性能和准确性 我们的目标是确保模型在实际场景中表现良好，并且我们所达到的准确性不仅仅是由于过拟合造成的。由于在广泛的数据上进行了预训练的大型语言模型RoBERTa，训练过程非常快速。spaCy进一步帮助我们找到了适合我们任务的最佳模型。 结果是令人鼓舞的，准确率始终超过95%。我们使用了各种测试集进行了测试，包括基于上下文和基于内容的数据集，结果准确率令人印象深刻。这证实了尽管训练数据有限，模型学习能力快速。…
Leave a Comment介绍 嗨，科技爱好者们！今天，我很兴奋地带你进入建立和训练大规模语言模型（LLMs）的迷人世界。我们将深入探讨一个令人惊叹的模型，名为StarCoder，它是BigCode项目的一部分——这是一个在AI和代码开发交叉领域的开放倡议。 在开始之前，我要感谢Hugging Face的机器学习工程师Loubna Ben Allal，她在“为代码构建大语言模型”上的数据小时会议上的演讲成为本文的基础。现在，请系好安全带，让我们探索这一前沿技术背后的魔力！ 学习目标： 通过BigCode合作，强调透明和道德开发，掌握在编码AI中的开放和负责任的实践。 了解LLM训练的基本要点：数据选择、架构选择和高效并行，利用Megatron-LM等框架。 通过HumanEval等基准评估LLM，借助BigCode评估工具，实现有效的模型比较。 使用VS Code扩展等工具，实现LLM在开发环境中的实际集成，与道德的AI利用相一致。 释放大语言模型在代码中的力量 那么，关于这些大规模语言模型有什么热议呢？它们就像虚拟的编码巫师，可以完成代码片段、生成整个函数，甚至可以提供修复错误的见解——所有这些都是基于自然语言描述的。我们今天的主角，StarCoder，拥有惊人的155亿个参数，并展示了出色的代码完成能力和负责任的AI实践。 数据筛选和准备：成功的基石 好了，让我们谈谈秘密酱料——数据筛选。我们的旅程始于The Stack数据集，这是一个横跨300多种编程语言的GitHub代码的大规模汇编。然而，数量并不总是胜过质量。我们精选了86种相关的语言，优先考虑了流行度和包容性，同时删除了过时的语言。 但是这里有个问题：经过广泛的清理，我们最终只得到了约800GB的80种编程语言的代码。我们通过一种称为去重的过程来删除自动生成的文件和重复的内容，以确保模型不会记住重复的模式。这种做法注重数据集的质量而不是数量，并为有效训练铺平了道路。 标记化和元数据的训练：破解代码 接下来是标记化！我们将我们的干净文本数据转换为模型可以理解的数值输入。为了保留存储库和文件名等元数据，我们在每个代码片段的开头添加了特殊标记。这些元数据就像模型的路线图，指导它如何在不同的编程语言中生成代码片段。 我们还巧妙地处理了GitHub问题、git提交和Jupyter笔记本等内容。所有这些元素都被结构化为特殊标记，为模型提供上下文。这些元数据和格式化后来在模型的性能和微调中起到关键作用。 StarCoder的架构选择：创造新高度 StarCoder的架构是一个设计选择的杰作。我们追求速度和成本效益，因此选择了1550亿个参数，在实力和实用性之间取得了平衡。我们还采用了多查询注意力（MQA）技术，这种技术可以高效处理更大批量的数据，并在不损失质量的情况下加快推理时间。 但创新并没有止步于此。我们引入了大上下文长度，得益于巧妙的闪光注意力。这使我们能够扩展到8000个标记，保持效率和速度。如果你想知道双向上下文，我们找到了一种方法让StarCoder能够理解从左到右和从右到左的代码片段，提高了它的多功能性。 训练和评估：让StarCoder接受考验…
Leave a Comment在一个快速发展的技术景观中，生成式人工智能项目的出现重新定义了我们与内容的交互、创造和体验方式。这些项目利用人工智能的力量来复制人类的创造力和生产力，涵盖从文本聊天机器人到视频生成器的范围。这些生成式人工智能项目证明了人工智能不断扩展的能力，塑造了一个无限创新的未来。 顶级生成式人工智能项目 这些开创性的生成式人工智能项目利用技术的威力来创造内容，从文本聊天机器人到音乐生成器，革新了行业和创造力。以下是一些最佳的生成式人工智能项目： 文本聊天机器人 文本聊天机器人是通过人工智能生成的项目，与用户进行自然语言对话。这些由人工智能驱动的系统模拟人类交互，并在多个行业提供信息、帮助和协助。 功能 文本聊天机器人使用自然语言处理（NLP）来理解用户输入并生成相应的回答。 它们可以处理各种查询，从回答常见问题到提供个性化建议。 一些先进的聊天机器人利用机器学习来分析用户交互，随着时间的推移不断改进回答。这些聊天机器人可以包含在网站、消息应用和客户服务平台中。 应用 全天候可用性：文本聊天机器人提供全天候的协助，即使在工作时间之外也能即时回应用户的查询。 可扩展性：聊天机器人可以同时处理多个对话，确保增强的客户服务而无需长时间等待。 一致性：聊天机器人提供稳定的回答和信息，减少人为错误和不一致性的风险。 成本效益：实施聊天机器人可以通过减少对庞大人工客户支持团队的需求来节省成本。 快速信息检索：聊天机器人可以快速检索相关信息，相比手动搜索节省用户时间。 示例：Weobot：心理健康机器人 YouTube视频摘要生成器 YouTube视频摘要生成器是一种生成式人工智能工具，从视频中提取关键内容，将冗长的内容压缩为简洁的摘要。这项技术为内容创作者、研究人员和观众提供了高效访问视频信息的方式。 功能 YouTube视频摘要生成器采用音频转录、图像分析和自然语言处理（NLP）技术来分析视频内容。 它们识别关键片段、关键词和视觉线索，生成捕捉视频要点的简洁摘要。这些摘要通常包括关键因素、讨论主题和相关部分的时间戳。 应用 节省时间：视频摘要生成器使观众能够快速了解主要内容，无需观看整个视频，节省时间。 高效内容创作：创作者可以重复使用摘要内容进行推广、社交媒体发布或演示。 研究协助：研究人员可以在较短时间内审查多个视频，提取重要信息用于研究。…
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介绍 Swin Transformer 是视觉 Transformer 领域的一项重大创新。Transformer 在各种任务中展示了出色的性能。在这些 Transformer 中，Swin Transformer 作为计算机视觉的骨干，提供了无与伦比的灵活性和可扩展性，以满足现代深度学习模型的需求。现在是时候发掘这个 Transformer 的全部潜力，见证其令人印象深刻的能力。 学习目标 本文旨在介绍 Swin Transformer，这是一类强大的分层视觉 Transformer。通过阅读本文，您应该了解以下内容： Swin Transformer 的关键特性 它们在计算机视觉模型中作为骨干的应用 Swin Transformer 在图像分类、物体检测和实例分割等各种计算机视觉任务中的优势。…
Leave a Comment简介 生成式人工智能在过去几年中获得了突然的关注。医疗保健和生成式人工智能之间的强烈吸引力也并不令人意外。人工智能（AI）已经迅速改变了各个行业，医疗保健领域也不例外。人工智能的一个特定子集，生成式人工智能，在医疗保健领域已经成为一个改变者。 生成式人工智能系统可以生成新的数据、图像，甚至完整的艺术作品。在医疗保健领域，这项技术对于改进诊断、药物研发、患者护理和医学研究具有巨大的潜力。本文探讨了生成式人工智能在医疗保健领域的潜在应用和好处，并讨论了其实施挑战和道德考虑。 学习目标 生成式人工智能及其在医疗保健中的应用。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在好处。 在医疗保健中实施生成式人工智能的挑战和限制。 生成式人工智能在医疗保健中的未来趋势。 本文作为Data Science Blogathon的一部分发表。 生成式人工智能在医疗保健中的潜在应用 已经在几个领域进行了研究，以了解生成式人工智能如何融入医疗保健。它对药物的分子结构和化合物的生成产生了影响，促进了潜在药物候选物的鉴定和发现。这可以节省时间和成本，同时利用尖端技术。其中一些潜在的应用包括： 增强医学成像和诊断 医学成像在诊断和治疗计划中起着至关重要的作用。生成式人工智能算法，如生成式对抗网络（GAN）和变分自动编码器（VAE），已经显著改进了医学图像分析。这些算法可以生成类似真实患者数据的合成医学图像，有助于机器学习模型的训练和验证。它们还可以通过生成额外的样本来增强有限的数据集，提高基于图像的诊断的准确性和可靠性。 促进药物发现和开发 发现和开发新药物是复杂、耗时和昂贵的。生成式人工智能可以通过生成具有所需特性的虚拟化合物和分子，显著加快这个过程。研究人员可以利用生成模型来探索广阔的化学空间，实现新药候选物的发现。这些模型可以从现有数据集中学习，包括已知的药物结构和相关属性，生成具有理想特性的新分子。 个性化医学和治疗 生成式人工智能有潜力通过利用患者数据来改变个性化医学，创建量身定制的治疗计划。通过分析大量的患者信息，包括电子健康记录、基因组信息和临床结果，生成式人工智能模型可以生成个性化的治疗建议。这些模型可以识别模式，预测疾病进展，并估计患者对干预措施的反应，使医疗保健提供者能够做出明智的决策。 医学研究和知识生成 生成式人工智能模型可以通过生成符合特定特征和约束的合成数据来促进医学研究。合成数据可以解决与共享敏感患者信息相关的隐私问题，同时允许研究人员提取有价值的见解并发展新的假设。 生成式人工智能还可以为临床试验生成合成患者队列，在进行昂贵且耗时的实际患者试验之前，使研究人员能够模拟各种场景并评估治疗效果。这项技术有潜力加速医学研究，推动创新，并扩大对复杂疾病的理解。 案例研究：CPPE-5医疗个人防护装备数据集 CPPE-5（医疗个人防护装备）是Hugging Face平台上的一个新数据集。它为在医学中进行生成式人工智能提供了强有力的背景。您可以通过对医疗个人防护装备进行分类来将其纳入计算机视觉任务中。这也解决了其他流行数据集关注广泛类别的问题，因为它专为医学目的而设计。利用这个新的医学数据集可以培养新的生成式人工智能模型。…
Leave a Comment介绍 在过去几年中，自然语言处理（NLP）领域发生了一场令人瞩目的变革，这完全归功于大型语言模型的出现。这些复杂的模型为各种应用打开了大门，从语言翻译到情感分析，甚至智能聊天机器人的创建。 但它们的多功能性使得这些模型与众不同；将它们微调以应对特定任务和领域已经成为标准做法，释放出它们的真正潜力，将其性能提升到新的高度。在这本全面的指南中，我们将深入探讨大型语言模型的微调世界，涵盖从基础知识到高级知识的一切。 学习目标 了解微调的概念和将大型语言模型调整适应特定任务的重要性。 探索多任务、指令微调和参数高效微调等高级微调技术。 获得实际应用的实用知识，微调的语言模型在其中革新行业。 了解大型语言模型微调的逐步过程。 实施完善的微调机制。 了解标准微调和指令微调之间的区别。 本文作为数据科学博文的一部分发表。 理解预训练语言模型 预训练语言模型是在互联网上获取的大量文本数据上进行训练的大型神经网络。训练过程包括预测给定句子或序列中缺失的单词或令牌，从而使模型对语法、上下文和语义有深刻的理解。通过处理数十亿个句子，这些模型可以把握语言的复杂性，有效捕捉其细微差别。 流行的预训练语言模型示例包括BERT（双向编码器表示转换）、GPT-3（生成式预训练转换器3）、RoBERTa（经过优化的鲁棒BERT预训练方法）等等。这些模型以其出色的性能在文本生成、情感分类和语言理解等任务上表现出色。 让我们详细讨论其中一个语言模型。 GPT-3 GPT-3（生成式预训练转换器3）是一种突破性的语言模型架构，改变了自然语言生成和理解。Transformer模型是GPT-3架构的基础，它包含了多个参数，以产生出色的性能。 GPT-3的架构 GPT-3由一系列Transformer编码器层组成。每个层由多头自注意力机制和前馈神经网络组成。前馈网络处理和转换编码表示，注意力机制使模型能够识别单词之间的依赖关系和关联。 GPT-3的主要创新是其巨大的规模，它拥有令人惊叹的1750亿个参数，使其能够捕捉到大量的语言知识。 代码实现 您可以使用OpenAI API与GPT-3模型进行交互。以下是使用GPT-3进行文本生成的示例。 import openai…
Leave a Comment专业人士已经开始依赖Excel的多功能能力在各个行业中使用，金融行业也不例外。Excel提供了许多强大的功能和多样化的操作，为金融研究、建模和计算提供了一个出色的平台。本综合指南旨在探索Excel强大的金融功能，阐明其重要性，并传授有效的方法来利用它们来优化金融流程。让我们一起深入Excel的金融能力的世界，释放其在增强金融分析和决策方面的潜力。 什么是Excel金融？ Excel金融使用微软Excel强大的能力进行金融计算、数据分析和金融建模。它为金融专业人士提供了一个多功能的工具集，以便高效、有效地处理金融任务。 Excel中的金融函数是什么？ Excel中的金融函数是预定义的专门执行金融计算的公式。它们使金融专业人员能够分析财务数据、做出投资决策、计算利率、确定付款计划以及评估风险和回报概况。Excel提供了一个全面的金融函数套件，可以处理各种不同的金融场景。 Excel中的前十个金融函数 PV（现值） FV（未来值） NPV（净现值） IRR（内部收益率） PMT（付款） RATE NPER（期数） PPMT（本金支付） IPMT（利息支付） MAX和MIN PV（现值） PV函数计算投资或现金流的现值，考虑折现率和期间。 公式 PV（rate，nper，pmt，[fv]，[type]） Rate：投资的每期利率。 Nper：支付期数或现金流的总期数。它表示投资的持续时间或现金流发生的期数。 Pmt：每期发生的付款或现金流量金额。它可以是一个固定值或一种年金（一系列相等的付款）。 [Fv]：可选。期望在最后期间结束时达到的未来价值或现金余额。如果省略，Excel将假定为零。 [Type]：可选。它指定付款在每个期间的开始（type…
Leave a Comment介绍 利用人工智能生成音乐已经成为一个有价值的领域，改变了音乐的创作和欣赏方式。本项目介绍了在音乐创作中应用人工智能的概念和目的。我们旨在探索使用人工智能算法生成音乐的过程以及其潜力。 我们的项目专注于理解和实施促进音乐创作的人工智能技术。人工智能可以通过学习大量音乐作品，并利用特殊的数学规则来理解音乐中的模式、节奏和结构，然后根据所学习的内容创作新的曲调。通过对音乐数据进行训练，我们使人工智能系统能够学习和产生新的原创作品。我们还将研究人工智能生成音乐的最新发展，特别是Meta的MusicGen。 通过探索人工智能在音乐生成中的范围，本项目旨在激发音乐家、研究人员和音乐爱好者探索这一创新技术的可能性。让我们一起踏上这段音乐之旅，揭示人工智能可以生成的旋律。 学习目标 通过参与这个项目，我们将获得新的技术技能，并了解如何实施人工智能算法来构建创新应用程序。在项目结束时，我们将： 了解人工智能在音乐创作中的应用。我们将学习训练人工智能模型进行音乐创作的基本概念和技术。 学习如何收集和准备与音乐模型训练相关的音乐数据。我们将探索如何收集.mp3文件并将其转换为MIDI文件，利用诸如Spotify的Basic Pitch之类的工具。 我们还将了解构建用于音乐生成的人工智能模型的步骤。此外，我们将学习适用于该任务的模型架构及其相关性，并亲自体验训练模型的过程，包括确定epoch数和批量大小。 我们将花时间探索评估训练模型性能的方法。然后，我们将学习如何分析指标并评估生成的音乐作品的质量，以衡量模型的效果并找出改进的方向。 最后，我们将探索使用训练好的人工智能模型生成新的音乐作品的过程。 本文作为数据科学博文发布。 项目描述 本项目旨在探索利用人工智能生成音乐的有趣领域。我们旨在研究人工智能技术如何创造独特的音乐作品。通过利用机器学习算法，我们的目标是训练一个能够在各种音乐流派中产生旋律和和声的人工智能模型。 该项目的重点是收集各种类型的音乐数据，特别是.mp3文件，这些文件将成为训练人工智能模型的基础。这些文件将经过预处理，使用专门的工具（如Spotify的Basic Pitch）将它们转换为MIDI格式。这种转换是必要的，因为MIDI文件提供了人工智能模型可以轻松解释的音乐元素的结构化表示。 随后的阶段涉及构建专门用于音乐生成的人工智能模型。使用准备好的MIDI数据训练模型，旨在捕捉音乐中的潜在模式和结构。 进行性能评估以评估模型的熟练程度。这将涉及生成音乐样本并评估其质量，以优化流程并提高模型产生创意音乐的能力。 本项目的最终成果将是使用训练好的人工智能模型生成原创作品的能力。这些作品可以通过后期处理技术进一步改进，以丰富其音乐性和连贯性。 问题陈述 本项目致力于解决音乐创作工具的可访问性有限的问题。传统的音乐创作方法可能繁琐，并需要专业知识。此外，产生新颖和独特的音乐概念可能是一个巨大的挑战。本项目的目标是利用人工智能来克服这些障碍，为音乐创作提供无缝解决方案，即使对于非音乐家也是如此。通过开发一个能够作曲旋律和和声的人工智能模型，本项目旨在民主化音乐创作过程，让音乐家、爱好者和新手释放他们的创造潜力，并轻松创作独特的作品。 音乐生成使用人工智能的简要历史 人工智能在创作音乐方面的故事可以追溯到20世纪50年代，最早是由计算机帮助创作的Illiac Suite…
Leave a Comment介绍 当我们开始学习AWS时，通常我们只学习一些零碎的知识，比如一些核心服务；在AWS控制台上操作，我们可以创建一个新的EC2实例或者一个S3存储桶，并且上传一些东西。但是在大多数情况下，我们无法将所有的服务整合到一个实际的应用程序中。我们知道了不同的AWS服务，但是无法将它们整合成一个实际可用的东西。如果你有同样的感觉，你来对地方了。在完成本文之后，你将能够构建一个托管在AWS中的密码管理应用程序，它在AWS服务器中进行计算，用户数据将通过API Gateway发送到后端服务器，最终结果将在浏览器中显示，并且还将数据存储在AWS数据库中。 在继续之前，请确保你有一个AWS账户并且可以访问控制台。本文不需要对AWS有先前的了解；如果你对AWS有一些基本的了解，那将会有帮助，即使你不了解，你也应该能够跟随我们构建应用程序。本文不是对任何AWS服务的深入探讨，而是将它们全部整合到一个工作的应用程序中。 学习目标 通过整合不同的AWS服务创建一个端到端的Web应用程序。 学习如何使用AWS Amplify部署和托管Web应用程序。 学习如何使用AWS Lambda创建后端服务器。 学习如何使用API Gateway在前端和后端组件之间进行数据传输。 学习如何从AWS DynamoDB数据库中存储和检索数据。 我们将构建的服务和应用程序概述 本文使用五个AWS服务从零开始构建端到端的Web应用程序，如上图所示。我们将创建一个安全密码管理应用程序，通过输入密码的名称、长度和属性（大写字母、小写字母、数字、特殊字符）生成和存储安全密码。这是一个简单的应用程序，但它将所有的主要组件整合在一起，可以用来构建一个更大的实际应用程序。 我们需要做什么来构建这个应用程序？ 1. 我们必须创建和托管一个用户将在其浏览器中导航的网页。 2. 我们需要一种方法来调用密码生成功能。 3. 我们需要一种计算结果的方法。 4. 我们需要一种存储结果的方法，并且需要一种将结果返回给用户的方法。…
Leave a Comment介绍 生成式人工智能（Generative AI）和大型语言模型（Large Language Models，LLMs）给人工智能和机器学习带来了新的时代。这些大型语言模型被用于不同领域的各种应用，并且开启了人工智能的新视角。这些模型在全球范围内的大量文本数据上进行训练，可以以人类一样的方式生成文本。最著名的LLM示例是由OpenAI开发的ChatGPT，它可以执行各种任务，从创作原创内容到编写代码。在本文中，我们将探讨LLMs的一个应用：PandasAI库。PandasAI指南可以被视为Python流行的Pandas库和OpenAI的GPT之间的融合。它非常强大，可以在不编写太多代码的情况下从数据中快速获取洞察。 学习目标 了解Pandas和PandasAI之间的区别 了解PandasAI在数据分析和可视化中的作用 使用PandasAI构建完整的探索性数据分析工作流程 了解编写清晰、简明和具体提示的重要性 了解PandasAI的限制 本文作为”数据科学博文马拉松”的一部分发布。 PandasAI PandasAI是一个使数据分析和可视化任务更加简单的新工具。PandasAI是基于Python的Pandas库构建的，并在其工作中使用生成式人工智能和LLMs。与Pandas不同，您不需要手动分析和处理数据，PandasAI允许您通过提供文本提示来从数据中生成洞察。就像给您的助手下指示一样，他们熟练并能够快速完成工作。唯一的区别是，它不是人类，而是一台机器，可以像人类一样理解和处理信息。 在本文中，我将使用代码示例和解释来回顾使用PandasAI进行完整的数据分析和可视化过程。那么，让我们开始吧。 建立OpenAI帐户并提取API密钥 要使用PandasAI库，您必须创建一个OpenAI帐户（如果您还没有），并使用您的API密钥。可以按照以下步骤进行操作： 访问https://platform.openai.com并创建一个个人帐户。 登录您的帐户。 在右上方点击个人。 从下拉菜单中选择查看API密钥。 创建一个新的密钥。 将密钥复制并存储到您计算机上一个安全的位置。 如果您按照上述步骤操作，那么您已经可以在项目中利用生成式人工智能的强大功能。 安装PandasAI…
Leave a Comment聊天机器人已成为许多组织用于各种目的的越来越标准和有价值的界面。它们在不同行业中有许多应用，例如为客户提供个性化的产品推荐，提供全天候的客户支持来解决查询问题，协助客户预订等等。本文探讨了创建专门用于客户互动的FAQ聊天机器人的过程。FAQ聊天机器人解答特定领域内的问题，利用预定义的问题列表和相应的答案。这种类型的聊天机器人依赖于语义问题匹配作为其基本机制。 学习目标 了解BERT模型的基础知识 了解Elasticsearch及其在聊天机器人中的应用 创建聊天机器人的机制 在Elasticsearch中进行索引和查询 本文是作为Data Science Blogathon的一部分发布的。 BERT是什么？ BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是谷歌于2018年发布的一个大型语言模型。与单向模型不同，BERT是基于Transformer架构的双向模型。它通过考虑句子中在它之前和之后出现的单词来学习理解单词的上下文，实现更全面的理解。 BERT面临的一个主要挑战是无法在自然语言处理任务中达到最先进的性能。主要问题是标记级别的嵌入在文本相似性方面无法有效使用，导致在生成句子嵌入时性能较差。 然而，为了解决这个挑战，开发了Sentence-BERT（SBERT）。SBERT基于一个Siamese网络，它每次接收两个句子，并使用BERT模型将它们转换为标记级别的嵌入。然后，它对每组嵌入应用汇聚层以生成句子嵌入。在本文中，我们将使用SBERT进行句子嵌入。 Elasticsearch是什么？ Elasticsearch是一个开源的搜索和分析引擎，具有强大的实时处理能力、高度可扩展性，并专为处理大规模数据而设计。它基于Apache Lucene库开发，提供全文搜索功能。Elasticsearch具有高度可扩展性，因为它提供了一个高度分布式的网络，可以跨多个节点进行扩展，提供高可用性和容错性。它还提供了一个灵活而强大的RESTful API，允许使用HTTP请求与搜索引擎进行交互。它支持各种编程语言，并提供客户端库以便于应用程序集成。 如何使用BERT和Elasticsearch创建聊天机器人？ 本文将教我们如何使用预训练的BERT和Elasticsearch创建FAQ聊天机器人。 步骤1）安装SBERT库 #安装sentence…
Leave a Comment介绍 你知道吗？初级数据分析师每年可以赚取高达49,092美元的薪水。在当今数据驱动的世界中，数据分析的职业涵盖各个行业，为进入这个快速增长的领域提供了众多途径。数据是每个组织的主要决策工具。分析是战略规划的重要组成部分。本文旨在回答新手们常问的一个问题 – 如何在没有经验的情况下成为一名数据分析师！ 没有经验能成为数据分析师吗？ 当然可以！你可以通过获取必要的资格来追求数据分析师的角色，即使没有经验。以下几个因素使得数据岗位市场对初学者开放： 缺乏数据专业知识：对数据专业人员的需求超过了目前的供应，为新人进入该领域创造了机会。 强调可转移技能：数据分析重视可以从其他领域应用的技能，使个人能够利用现有的能力。 市场快速增长：数据市场经历了指数级增长，增加了跨行业需要熟练专业人员的需求。 企业依赖数据驱动的策略，招聘数据专家成为首要任务。通过投入精力、追求成长，并获取适当的培训资源，个人可以获得在这个充满活力的领域中取得成功所需的专业知识。 如何在没有经验的情况下成为数据分析师？ 以下是您无经验地获得数据分析师工作的步骤指南： 1. 获得相关技能 并非必须成为数据分析师才需要拥有相关学科的学位；然而，在统计学、数学或计算机科学方面拥有学位可能会有所帮助。您可以参加面对面的培训课程，观看视频教程，或者参加在线课程来增加您的数据专业知识。学习Python库，如Matplotlib和Seaborn，以及数据可视化应用程序，如Tableau、Power BI等。投入时间了解编程语言的语法、数据类型和相关的包。 2. 掌握数据工具 通过实际的数据项目，您可以获得实践经验，并学习如何在实际环境中使用数据。您可以参与现有项目，或者利用一些免费提供的公共数据集建立自己的项目。尝试使用Excel进行数据处理，使用SQL进行数据库查询，以及使用SAS或SPSS等统计软件。 有用的资源 – 10个带有源代码的最佳数据分析项目 SQL入门指南 免费在线学习MS Excel…
Leave a Comment介绍 在生成式人工智能领域，最近出现了激增和突破，引起了数据领域的混乱。公司们正在努力看如何充分利用这些创新，例如ChatGPT。这将帮助任何企业获得竞争优势。一种全新的前沿创新是将一种名为“PandasAI”的GenAI驱动的数据分析库引入到常规Pandas库中。OpenAI已经做到了这一点。与生成式AI的其他领域不同，PandasAI将GenAI技术应用于分析工具Pandas。 顾名思义，它直接将人工智能应用于传统的Pandas库。Pandas库在数据领域中与Python一起在预处理和数据可视化等任务中变得非常流行，而这种创新使其变得更好。 学习目标 了解新的PandasAI 使用PandasAI进行对话查询 使用PandasAI绘制图表 介绍PandasAI及其后端（GenAI） 本文是数据科学博文马拉松的一部分。 PandasAI是什么？ PandasAI是一个使用生成式AI模型在pandas中执行任务的Python库。它是一个集成生成式人工智能功能的库，使用提示工程使Pandas数据框具有对话功能。当我们提到Pandas时，我们会想到数据分析和处理。通过PandasAI，我们试图通过GenAI的帮助提高我们的Pandas的生产力。 为什么使用PandasAI？ 在生成式人工智能的帮助下，我们都需要给数据集提供对话提示。这带来了不需要学习或理解复杂代码的优势。数据科学家可以通过与数据集对话的方式查询数据集，使用自然的人类语言并获得结果。这样可以节省预处理和分析的时间。这是一个新的革命，程序员不需要编写代码，他们只需要说出他们的想法，然后看到他们的指令被执行。即使非技术人员也可以构建系统，而无需编写任何复杂的代码！ PandasAI如何工作？ 在我们看到如何使用PandasAI之前，让我们先看看它是如何工作的。我们在这里多次提到了“生成式人工智能”的术语。它作为实现PandasAI的技术。生成式人工智能（GenAI）是人工智能的一个子集，可以生成各种数据类型，包括文本、音频、视频、图片和3D模型。它通过识别已收集的数据中的模式并利用它们来创建新颖和独特的输出来实现这一目标。 另一个需要注意的是使用大型语言模型（LLMs）。PandasAI已经在LLMs上进行了训练，LLMs是由许多参数（数以千万甚至数十亿）组成的人工神经网络（ANN）模型。所有这些都有助于PandasAI背后的模型能够接受人类指令并在解释之前对其进行标记化处理。PandasAI还被设计用于处理LangChain模型，使构建LLM应用程序更加容易。 开始使用Pandas AI 现在让我们看看如何使用PandasAI。我们将看到两种使用PandasAI的方法。首先是使用LangChain模型，然后是直接实现。 使用LangChain模型 要使用LangChain模型，首先需要安装Langchain包： pip install langchain 然后我们可以实例化一个LangChain对象：…
Leave a Comment介绍 曼-肯德尔趋势检验，以H.A.曼和D.R.肯德尔命名，是一种非参数检验方法，用于确定趋势是否随时间显著变化。趋势可以是随时间单调增加或单调减少的。由于这是一种非参数检验方法，所以我们不必担心数据的分布。但是数据不应该具有串联相关性/自相关性（时间序列中的误差项从一个时期转移到另一个时期）。 曼-肯德尔检验旨在检测单调趋势，即随时间持续增加或减少的趋势，而不假设数据的特定分布。当处理可能不满足参数检验（如正态性）假设的数据时，它特别有用。 本文是数据科学博客马拉松的一部分。 样本量要求 如果你有非常小的样本，比如3或4个，那么很有可能找不到任何趋势。随着时间的推移，我们拥有的样本越多，测试统计量的可靠性就越高。尽管测试也可以针对非常小的样本进行，但建议的数据量至少为10。 测试目标 在本文中，我们研究了火车出轨事故随时间的相关情况。奥迪沙最近的火车出轨事故再次对铁路安全提出了质疑。铁路事故可以按照事故类型进行分类（例如正面碰撞、尾部碰撞、爆炸、侧面碰撞、出轨、火灾等）。随着时间的推移，铁路在技术和基础设施方面有了许多改进。尽管现代化的进展已经到位，但世界各地的火车事故仍然很常见。火车事故是全球铁路系统中发生的不幸事件。这些事故可能导致生命损失、伤害和财产损失。 在本研究中，我们将确定在印度，随着这些年所做的各种进步，我们是否能够减少火车事故（我们将研究事故类别中的出轨事故）。我们获得的有关印度出轨事故的数据是时间序列数据。我们拥有从2001年到2016年的出轨数据。数据按时间顺序排列。 我们的数据 从上表中，我们可以清楚地看到数据呈下降趋势。自2001年以来，出轨事故的数量大大减少。在2001年，我们有350起与出轨相关的事故，而在2016年减少到65起。由于数据是按顺序排列的，我们可以直接将其输入到Python环境中并进行处理。让我们在Python中绘制一个图来正确地可视化数据。 !pip install seaborn import seaborn as sns import matplotlib.pyplot as plt fig = plt.subplots(figsize=(20,…
Leave a Comment企业人工智能简介 时间紧迫，自动化是答案。在繁琐乏味的任务、人为错误、混乱的竞争和模糊的决策之间，企业人工智能使企业能够与机器合作，更高效地工作。否则，你如何在Netflix上浏览你喜欢的节目，或者在Amazon上找到并购买所需的配饰？从Waymo在汽车行业的应用到市场营销中的快速分析，人工智能已经为我们提供了足够的理由，说明它将会留下来。但是，它是如何帮助组织的？或者说，组织如何使用它？答案之一就是：企业人工智能。 你好！作为Analytics Vidhya博客的忠实读者，我们想向你介绍一个扩展你视野、提升你技能的绝佳机会。我们诚挚邀请所有数据科学和人工智能爱好者参加备受期待的DataHack Summit 2023。这场盛会将于8月2日至5日在印度班加罗尔的著名NIMHANS会议中心举行。这个活动将是一次充满乐趣的盛宴，提供实践学习、宝贵的行业见解和无与伦比的交流机会。如果你对这些主题感兴趣，想要了解更多关于这些概念如何变为现实的信息，请点击这里查看DataHack Summit 2023的详细信息。 企业人工智能定义 企业人工智能被定义为在大型组织中应用人工智能技术和方法来改进各种功能。这些功能包括数据收集和分析、自动化、客户服务、风险管理等等。它涵盖了使用人工智能算法、机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）、计算机视觉等工具来解决复杂的商业问题、自动化流程并从大量数据中获取见解。 企业人工智能可以在不同领域实施。这包括供应链管理、财务、市场营销、客户服务、人力资源和网络安全等方面。它使组织能够做出数据驱动的决策，提高效率，优化工作流程，改善客户体验，并在市场中保持竞争优势。 来源：Publicis Sapient 企业人工智能的关键特点 企业人工智能涉及组织的许多方面，从数据分析到自动化。它是不同技术、方法和技巧的产物，对于每个行业或企业可能都不同。下面是它的工作原理： 结合人工智能技术的企业应用 有许多人工智能技术可以用于企业应用。企业人工智能公司使用机器学习、自然语言处理、边缘计算、深度学习、计算机视觉等多种技术的结合。这些技术可以提供强大的能力，帮助企业进行预测分析、图像识别等任务。Netflix的个性化推荐就是使用深度学习等技术的显著例子之一。 根据组织需求量身定制和设计 企业人工智能是各种技术的混合体。现在，由企业需求来决定在系统中采取何种方式和技术，这是组织的责任。毕竟，适用于供应链管理的技术可能在电子商务领域并不需要。 例如，医疗保健领域的企业人工智能公司采用像图像分析、患者监测等技术，以提高医疗实践的效率。能源行业使用预测性维护、可再生能源整合等技术来优化能源的产生和消费。不同行业的利用差异导致了组织在人工智能的不同领域中运作。 企业人工智能的益处和应用 以下是企业人工智能的主要益处： 提高运营效率和生产力 企业人工智能的终极优势之一是自动化重复和繁琐的任务，减轻员工的负担，使他们能够专注于更具战略性和高价值的活动。它简化流程，减少手动错误，并提高各个部门和功能（包括人力资源和供应链管理）的运营效率。最终，它是提高生产力的救星。 来源：AI空间…
Leave a Comment介绍 数据在商业世界中扮演着至关重要的角色。可以说，没有数据分析、预测和精细规划，很难想象这个世界。95%的C级高管认为数据是业务战略不可或缺的一部分。毕竟，这需要深入了解，释放出更大的可能性，这对任何组织来说都是改进决策必不可少的。但要拥有这一切，你必须了解数据管理在其中不可或缺的作用。什么是数据管理？继续阅读，了解所有相关内容！ 组织中的数据管理是什么？ 数据管理是为组织的数据分析操作收集、组织、转换和存储数据的过程。该过程仅确保各种目的（如获取见解和规划营销活动）的干净、良好管理的数据。当数据易于查找、可视化和调整时，它有助于组织获得可操作的见解，并做出知情的决策。 关键组成部分和目标 有效的数据处理和控制是数据管理的几个组成部分和目标的产物，其中每个因素都鼓励特定的计划或下一步行动。因此，现在你已经知道了它是什么，以下是不同的方面和目标，它们将其实践付诸行动： 数据质量 确保数据的质量和准确性是主要目标之一。这涵盖了实施过程和控制来验证和清理数据、识别和纠正错误以及消除不一致的记录。高数据质量标准增强了准确信息的可靠性，有助于决策、报告和分析。 数据安全 谈到数据管理是什么，就不能不提安全。防止未经授权的访问、侵犯和丢失数据是数据管理的重要目标。这包括实施安全措施，如加密、用户身份验证、访问控制和数据备份策略。保护数据使组织能够保持客户的信任、遵守数据保护法规并应对潜在风险。 数据治理 数据治理意味着在组织内部管理和控制数据资产。它旨在建立定义管理数据的角色、责任和流程的政策、程序和框架。实行数据治理的组织比不实行数据治理的组织更有信心（增加了42%）。它包括定义数据所有权、建立数据标准并确保遵守法规。 数据可访问性 在数据管理中，一个很好的关注点是确保数据易于授权用户访问和使用。组织建立高效的数据存储和检索机制，实施数据归档和备份策略，并优化数据基础设施和系统，使可用性和可访问性变得简单。这导致了提高运营效率和改进决策。 数据管理生命周期 数据管理生命周期是在不同阶段管理数据。它涵盖了各种实践，以发挥数据的最大潜力。下面是生命周期的概述： 数据收集：在基础阶段，从各种来源（如内部系统、外部合作伙伴或公共存储库）收集数据。可以执行数据质量检查和验证过程，以确保数据的准确性和完整性。 数据存储：现在，数据已经收集完毕，是时候存储和组织数据了。这个阶段涉及确定适当的数据存储工具和技术、数据库设计、数据建模和索引策略。此阶段还实施数据安全措施，如访问控制和加密。 数据转换：往往需要将数据集成和转换为全面的格式，以进行适当的分析。此DMLC阶段包括数据清洗、数据集成、数据转换和数据丰富流程。 数据归档：在数据发挥其主要作用后，最好将其归档或保留以供将来使用或遵守合规要求。此过程涉及制定数据保留政策、确保存储期间的数据安全以及实施不同的长期数据保留策略。 数据处理：数据不再需要了吗？它已经完成了它的目的吗？如果是，那么现在就是时候舍弃它了。在最后阶段，组织处理不相关的数据，这主要是为了保护隐私和遵守数据保护法规。 关键概念 在数据管理中，有各种重要的概念结合在一起，以确保组织、处理和利用数据的有效性。以下是四个基本概念： 数据治理 数据治理涉及组织内数据资源的整体管理。它包括定义数据政策、设置数据标准、维护数据质量和完整性以及分配责任。…
Leave a Comment现在，您可能正在加快步伐迎接飞行汽车成为现实的日子，但您也会想象成为自动驾驶汽车的乘客。人工智能（以及特斯拉和Waymo）将这个快速而迷人的概念转化为现实。然而，AI在汽车行业中的潜力并不仅局限于自动驾驶汽车。它涉及许多功能，解锁所有人的舒适度：汽车制造商、驾驶员和乘客。我们将深入探讨这是如何发挥作用的。 汽车行业中的AI是什么？ 汽车工业中的AI意味着在汽车世界的多个领域中实施人工智能技术。各种AI技术，如机器学习（ML）、自然语言处理（NLP）和计算机视觉，有助于将人工智能集成到汽车工业中，旨在实现更好的驾驶体验。在AI汽车世界中，这些技术自动化许多任务，如路线规划、导航、停车等，同时提高效率和安全性。 为什么我们需要汽车行业中的AI？ 从设计和制造到生产和售后，将AI集成到汽车工业中已经开始了，而且有许多原因可以成为某些异常舒适、安全和快速的开端。请继续阅读以下人工智能在汽车工业中的一些关键优势： 提高安全性 在汽车中使用AI启用先进的驾驶员辅助系统（ADAS），改善道路安全性前景光明。AI算法可以分析传感器数据以实时识别潜在危险，从而降低事故风险。自动紧急制动和车道保持辅助是AI汽车环境中的功能，可实现即时监测和更安全的驾驶体验。 自动驾驶 自动驾驶汽车是AI的产物，自动驾驶汽车已经引起足够的关注。这些汽车使用AI技术的集成来帮助理解周围环境，实现快速决策，并在没有人类干预的情况下驾驶。称之为现象或革命，AI在自动驾驶汽车中表明了更少的人为错误、更有条理的交通流和无法驾驶的人士的可访问性。特斯拉Model 3、沃尔沃XC40、宝马iX和雷克萨斯LS是最近和高科技的自动驾驶汽车。 提高效率 汽车行业中的AI可以最小化交通拥堵并优化燃油效率。无人驾驶车辆可以帮助燃料经济性下降10%。人工智能算法分析道路条件和交通模式以建议最佳车辆路线，降低燃油消耗和排放。此外，AI驱动的智能交通管理系统可以控制流量以管理拥堵。 另请阅读：zPod，印度的第一辆AI驱动的自动驾驶汽车 自动驾驶汽车中的AI应用 在汽车工业中使用各种人工智能技术为汽车带来了巨大的可能性。以下是AI汽车技术的应用，为汽车行业的未来驾驶带来了轻松： 高级驾驶员辅助系统（ADAS） AI是各种ADAS功能的动力源，包括车道保持辅助、自动紧急制动、自适应巡航控制和泊车辅助。这些系统利用AI算法和传感器来监视车辆周围环境，识别潜在危险，并协助驾驶员轻松实现无碰撞驾驶、泊车等。 自动驾驶和自动驾驶汽车 AI已经因为为世界引入自动驾驶汽车而受到欢迎。该技术引入了机器学习算法、计算机视觉和传感器融合技术，以了解车辆周围环境、实时决策并管理整个驾驶范围内的汽车。自动驾驶车辆正在加速重新定义交通运输、增强道路安全、减少事故并改善交通流。 传感器融合和感知系统 传感器融合收集来自摄像头、雷达、激光雷达和超声波传感器等传感器的数据，以创建对车辆周围环境的集体理解。AI算法处理传感器数据并将其集成以检测对象并预测行为，从而帮助实时做出明智决策。这些系统激活高级驾驶员辅助功能，包括自适应巡航控制和行人检测，从而实现高效的驾驶体验。 路径规划与导航 路径规划和导航是汽车工业中人工智能的重要方面。它包括了感知、定位和避碰等组件，以指导优化路线。 车辆安全与预测性维护的人工智能 风险评估和决策是预测性分析在每个行业中的强大成果，而在增强驾驶员安全方面，汽车行业也不遗余力地利用这种人工智能技术。…
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