由于这篇文章的目标是对可用的RAG算法和技术进行概述和解释，我不会深入讨论代码的实现细节，只会简要提及并留给读者自行探索
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介绍 机器学习是当前高度发展的技术领域。这项技术使得计算机系统能够在没有技术编程的情况下学习和做出决策。它具有各种应用，包括识别模式、数据分析和随着时间的推移改善性能。本指南将介绍如何在线学习机器学习，为您介绍可用的最佳机器学习课程，并帮助您选择合适的课程。 什么是机器学习？ 机器学习是人工智能领域利用数据和算法解决问题和做出决策的方式，随着时间的推移提高其效率。机器学习的类型包括： 监督学习：这种类型的机器学习依赖于数据，并提供算法来帮助系统学习。用户提供给机器的结果最终是标记的数据集，其余数据作为输入特征。例如，您想了解软件失败的统计数据和原因。在这种情况下，您将向机器提供10个未能成功的软件的数据和解释，并提供10个成功的软件和原因的数据。标记数据监督系统理解您可能正在寻找的数据。 无监督学习：无监督学习不依赖于标记的数据集和数据。这种类型的机器学习帮助创建预测模型。无监督学习中最常用的模型包括： 隐马尔可夫模型 聚类 层次聚类 高斯混合模型 强化学习：强化学习类似于人类的知识。该模型与环境进行交互，并依赖于获得正反馈。它使用一种试错的方法。 为什么要在线学习机器学习？ 通过最佳的机器学习课程在线学习机器学习，可以获得灵活的学习机会。在线学习专业技能带来众多好处，例如： 可访问性：任何时候、任何地点都可以访问课程提供的大量信息和丰富的数据。 灵活性：学习者可以调整学习时间和学习进度。最佳的机器学习课程不会限制用户必须在特定时间范围内学习。 成本效益：在线学习机器学习课程相对于线下课程来说，包括基础设施、维护和服务等相关成本是相对较低的。 与行业相关的内容：在线学习提供与行业相关的内容，强调提供与行业趋势相关的培训。这种类型的学习使学习者与技术领域的趋势相结合。 个性化关注：最佳的在线机器学习课程提供个性化辅导和关注，提高学习者的技能发展质量。 机器学习课程大纲是什么样的？ 在线机器学习课程提供精良的课程，总结了整个学科的范围。一般的课程大纲包括： 机器学习简介 监督学习和线性回归 分类和逻辑回归 决策树和随机森林 朴素贝叶斯和支持向量机…
Leave a Comment介绍 机器学习（ML）领域正在迅速扩展，并在许多不同的行业中应用。随着机器学习实验使用MLflow进行跟踪和管理所需的试验变得越来越复杂，跟踪它们变得更加困难。这可能会给数据科学家带来许多问题，例如： 实验丢失或重复：跟踪所有进行的实验可能具有挑战性，这会增加实验丢失或重复的风险。 结果的可重现性：可能很难复制实验的发现，这使得故障排除和提高模型变得困难。 透明度不足：可能难以相信模型的预测，因为难以理解模型是如何创建的。 CHUTTERSNAP在Unsplash上的照片 鉴于上述挑战，拥有一个可以跟踪所有ML实验并记录度量指标以实现更好的可重现性并促进协作的工具非常重要。本博客将探索和学习MLflow，一个开源的ML实验跟踪和模型管理工具，并提供代码示例。 学习目标 在本文中，我们旨在对使用MLflow进行机器学习实验跟踪和模型注册有一个清晰的理解。 此外，我们将学习如何以可重复和可重用的方式交付ML项目。 最后，我们将了解LLM是什么，以及为什么需要跟踪LLM对于应用程序开发。 什么是MLflow？ MLflow标志（来源：官方网站） 称为MLflow的机器学习实验跟踪和模型管理软件使处理机器学习项目变得更加容易。它提供了各种工具和功能来简化ML工作流程。用户可以比较和复制结果，记录参数和度量指标，并跟踪MLflow实验。此外，它还简化了模型打包和部署。 使用MLflow，您可以在训练运行过程中记录参数和度量指标。 # 导入mlflow库 import mlflow # 开始mlflow跟踪 mlflow.start_run() mlflow.log_param(“learning_rate”, 0.01) mlflow.log_metric(“accuracy”,…
Leave a Comment在快速发展的技术领域中，一项技能已经成为璀璨的明星：人工智能（AI）。凭借其庞大的技术劳动力，印度在AI技能竞赛中取得了领先地位。该国的技术专业人员正在拥抱AI，重塑自己的职业生涯，并推动各行各业的创新。印度软件和服务公司协会（Nasscom）的一份报告突出了印度在AI领域的领导地位。该国在所有经合组织（OECD）和G20国家中在AI技能渗透和AI人才集中方面排名第一。本文介绍了印度如何在AI领域取得这些成就以及该领域的就业景观。 另请阅读：Sam Altman与印度总理纳伦德拉·莫迪的重要会议：绘制印度的AI未来 印度的AI领导地位：排名和认可 NASSCOM的报告展示了其对AI整合的承诺。此外，印度在全球AI科学出版物方面排名第五，突显了其对AI研究的贡献。印度在G20和OECD国家中具有最高的AI技能渗透因子，达到3.09。该指标显示，与其他国家相比，印度的技术人才拥有AI技能的可能性是其他国家的三倍。 显著增长：印度的AI技能繁荣 关于生成式AI成为主流的热潮引发了技能提升的浪潮。自2016年1月以来，领英平台上添加AI技能的印度人数量惊人地增加了14倍。这一激增凸显了AI在职业领域的日益重要性。 印度是一个拥有470万技术专业人员的技术强国。然而，尽管该国拥有庞大的技术人才库，但该国面临一个紧迫问题-缺乏AI专家。对AI技能的需求激增，表明AI在各个领域具有变革的力量。 另请阅读：印度将在G20提议基于AI的中小企业门户：对小企业来说是一个改变游戏规则的举措 供需困境：印度对AI人才的追求 尽管印度拥有41.6万从事AI和数据科学的专业人员，但预计在未来几年内这一数字将增加21.3万人。世界经济论坛对印度就业格局的预测显示，AI角色的重要性进一步凸显。 公司不遗余力地寻找AI专家。生成式AI角色的职位发布量在一年之内增长了50％，同时搜索这些职位的数量增长了惊人的12300％。对AI人才的需求是不可否认的，企业愿意提供丰厚的回报来吸引和留住这些专家。 另请阅读：AWS和Accel推出“2023年ML Elevate”以推动印度的AI创业生态系统 弥合鸿沟：印度的AI进化 截至2022年8月，印度对数据科学和AI专业人员的需求达到了62.9万，而人才基数达到了41.6万。尽管这一数字庞大，但该国的供需差距为51％。这一差距虽然显著，但明显低于美国等主要经济体。 印度的AI就业格局由五个突出的角色主导：机器学习工程师、数据工程师、数据科学家、数据架构师和DevOps工程师。这些角色共占全国所有AI职位的73％。凭借超过160万的数字人才库，印度正在崛起为全球人才中心。 另请阅读：印度和国外的AI工程师薪资[2023年版] 区域差异：印度的AI薪酬 印度的班加罗尔常被称为印度的硅谷，其机器学习（ML）专家的薪资最高。相比之下，金奈的平均ML薪资低于全国平均水平5％。这种差异显示了AI薪酬中的地区差异。 各种AI角色的薪酬待遇各不相同。机器学习工程师、数据分析师和AI研究人员的需求很高，薪酬也相当可观。计算机视觉工程师、AI产品经理和AI顾问的需求和薪酬也在增长。 跨越国界：AI专家的全球机会 在印度以外地区，人工智能专家的薪水高企。像 Netflix 的人工智能产品经理这样的职位提供的薪资超过六位数，展示了全球对人工智能专业知识的需求。亚马逊、谷歌和高盛等科技巨头愿意大量投资于人工智能和机器学习专家。…
Leave a Comment在一次令人激动的合作中，亚马逊网络服务（AWS）和Accel推出了“ML Elevate 2023”计划，这是一个革命性的六周加速器计划，旨在为生成式人工智能（AI）领域的初创公司提供支持。该计划旨在通过利用生成式AI应用的力量改革医疗服务、娱乐等领域。随着印度蓬勃发展的AI景观，该计划为寻求创新和产生影响的初创公司带来了希望。让我们深入了解这个具有颠覆性的计划的细节。 还可阅读：INDIAai和Meta携手合作：为AI创新与合作铺平道路 生成式AI：释放创造力的力量 生成式AI通过大型机器学习（ML）模型驱动，可以在各个领域创建逼真的对话、故事、图像、视频和音乐。它提供创新解决方案，消除供应链中的摩擦，个性化数字体验，并使商品和服务更易获取和负担得起。AWS和Accel认识到生成式AI的潜力，并旨在支持在这一领域开拓先路的初创公司。 还可阅读：2023年学习生成式AI的最佳路线图 印度蓬勃发展的生成式AI景观 根据NASSCOM的一项研究，印度的生成式AI初创公司从2021年1月至2023年5月间筹集了高达4.75亿美元的私人投资。这种指数级增长显示了该国对生成式AI应用的巨大兴趣和潜力。 还可阅读：Sam Altman与印度总理Narendra Modi的重要会议：描绘印度的AI未来 用ML Elevate赋予初创公司力量 ML Elevate是一个具有颠覆性影响力的加速器计划，旨在赋予生成式AI初创公司力量。该计划为初创公司提供影响力强大的AI模型、技术指导、资源、AWS Activate计划的福利以及高达20万美元的AWS积分。此外，初创公司还可以从同行支持、社交机会以及在Demo周向领先的风险投资基金和天使投资者进行推介的机会中获益。 还可阅读：德里政府计划在拟议中的电子城建立AI中心 建立强大的AI/ML初创公司社区 自2020年成立以来，ML Elevate已成功加速了印度50多家早期AI/ML初创公司。该计划培养了一个活跃的印度领先AI初创公司社区，包括AarogyaAI、Dubdub.ai、Vitra.ai、NimbleBox.ai等。 AWS对印度增长的承诺 AWS在机器学习方面拥有丰富经验，同时还推出了Amazon Bedrock和Amazon CodeWhisperer等创新产品，旨在让生成式AI对各个规模的初创公司都更易使用。该公司对印度的长期承诺包括到2030年计划投资127亿美元，预计每年为印度的GDP贡献233亿美元，并创造约13.17万个全职工作机会。…
Leave a Comment图神经网络（GNNs）是一类在图结构数据上操作的强大的神经网络它们通过从节点的局部聚合信息来学习节点表示（嵌入）
Leave a Comment一份精心设计的简历可以成为您在机器学习领域解锁就业机会、获得梦想工作的敲门砖。本全面指南提供了战略优化您的机器学习简历以打动雇主的重要见解。学习如何撰写一份能够推动您职业成功和促进职业发展的机器学习简历。掌握有效的策略，突出您的技术专长，展示相关项目，并利用您的行业知识。 机器学习简历结构和格式 以正确的格式展示您的技能和经验对于确保您的机器学习简历脱颖而出至关重要。 结构 专业标题 简明的总结/目标陈述 技术技能 教育 工作经历 项目 认证和培训 出版物和演讲 奖项和荣誉 专业关系 参考人员 格式 考虑以下标准细节，以使您的人工智能和机器学习简历结构良好、整洁： 字体 字号 行距 对齐 文件类型 突出相关技能和知识 为了突出您在机器学习工程师简历中的相关技能和知识，包括以下关键词： 方面…
Leave a Comment麦格理银行和金融服务集团已与谷歌云合作，利用人工智能（AI）和机器学习（ML）的力量，革新银行业。这个合作旨在通过开发预测分析模型和自动化银行流程来增强客户银行体验。麦格理和谷歌云共同致力于创新，旨在向全球银行客户提供无缝、直观和个性化的数字体验。 麦格理的技术进步和数字化转型 麦格理银行一直处于银行业技术进步的前沿。在过去的十年中，该银行在构建云端优先和完全数字化的零售银行平台方面进行了重大投资。通过利用其技术堆栈并与谷歌云合作，麦格理准备在其数字和数据平台上迈向AI优先的方法。这将使该银行通过整合AI和ML功能向所有个人银行客户提供增强的数字体验。 还阅读：2023年银行和金融领域的机器学习和人工智能应用 谷歌云在麦格理数字基础设施中的重要角色 谷歌云是麦格理银行和金融服务集团数字客户界面和流程的支撑。该银行依赖谷歌云进行战略和分析数据平台和基于ML的应用程序。通过利用谷歌云的能力，麦格理成功将AI和ML嵌入其数字银行和技术生态系统中。这赋予了运营和客户体验界面更多权力。该银行每天分析超过10亿笔交易，利用AI和ML模型为客户提供直观的功能。 麦格理数字银行中具有变革性的AI和ML功能 麦格理和谷歌云的合作将在麦格理数字银行产品中推出各种AI和ML功能。这些功能旨在进一步增强客户的银行体验，提供个性化和主动的金融解决方案。以下是一些将推出的关键功能： 1. 现金流量预测功能 利用谷歌云的BigQuery，麦格理的现金流预测功能将为客户提供未来12个月的个性化现金流预测。这个强大的工具甚至会在客户的现金流有望变负时提供主动提示。这样，客户就能做出明智的金融决策。 2. 转账预测 利用BigQuery，麦格理将分析以前和即将发生的转账，预测、通知和提醒客户到期日期和相关信息。这个功能确保客户掌握自己的财务承诺，减少漏付款项或忽略交易的风险。 3. 流程自动化 麦格理认识到自动化在简化银行流程方面的价值。通过即将推出的AI驱动的流程自动化功能，客户将收到主动、个性化和可行动的通知，轻松地自动化常规账户活动。例如，客户可以选择自动将每月工资的固定百分比转入储蓄账户。 4. 增强的贷款申请和支付欺诈检测 为加强安全措施，麦格理计划实施额外的AI功能算法，以增强贷款申请中欺诈文档的检测和识别可疑的付款活动。这些先进的功能将保障客户的财务利益，保护他们免受潜在的欺诈者。 还阅读：使用机器学习进行银行客户流失预测 将AI和ML功能扩展到客户服务之外 麦格理银行和谷歌云之间的合作不仅限于面向客户的功能。麦格理打算在其客户服务功能中整合AI和ML，专注于其联系中心的生成式AI用例。这种创新的方法，包括“智能代理”功能，将增强客户互动，并确保及时、高效的服务。此外，麦格理还计划在各种风险管理流程中采用AI和ML，进一步加强保护其180万澳大利亚客户的措施。 具有远见卓识的长期合作 澳洲麦格理银行与谷歌云的合作关系建立在多年的互信和共同目标的基础上。谷歌云的受管行业主管…
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